Analyse d’image

Techniques de traitement d'image à des fins d'analyse d'image

L'analyse d'image implique de traiter l'image afin d'en extraire des données statistiques. L'analyse d'image peut inclure des tâches telles que la recherche de formes, la détection de contours, la suppression de bruits, le dénombrement d'objets et la mesure des propriétés d'une zone et de l'image d'un objet.

L'analyse d'image est un terme générique qui couvre diverses techniques qui correspondent généralement aux sous-catégories suivantes :

Voici quelques exemples de ces techniques de traitement d'images:

Enhancing grayscale images with histogram equalization

Amélioration d'images en niveaux de gris à l'aide d'une égalisation d’histogramme.

Segmentation using Sobel edge detection

Segmentation d'images à l'aide de la méthode de détection de contours avec le filtre de Sobel.

Correcting nonuniform illumination with morphological operators

Suppression des bruits à l'aide d'opérations morphologiques telles que l'ouverture d'image.

Regionanalyzer Initial Screen

Extraction de données statistiques à l'aide de l'Image Region Analyzer.

Vous pouvez effectuer une analyse d'image dans  MATLAB® au moyen de l' Image Processing Toolbox™, qui fournit des algorithmes de traitement d'images, des outils et un environnement complet dédié à l'analyse de données, la visualisation, ainsi que le développement d'algorithmes.

Voir aussi: profil de couleurs, seuillage d'image, amélioration d'images, reconstruction d'image, segmentation d'image, transformée d'image, recalage d'images, traitement d'images numérique, traitement d’images, computer vision, Steve à propos du traitement d'images (blog), transformation affine, deep learning, point cloud, 3D image processing