Image Processing Toolbox

Effectuez des opérations de visualisation, d'analyse et de traitement des images 

 

Image Processing Toolbox™ propose un ensemble complet d'algorithmes standard de référence et d'applications pour le traitement d'images, l'analyse, la visualisation et le développement d'algorithmes. Les opérations que vous pouvez effectuer sont la segmentation des images, l'amélioration des images, la réduction du bruit, les transformations géométriques, le recalage des images et le traitement des images 3D.

Les applications d'Image Processing Toolbox vous permettent d'automatiser les processus courants de traitement d'images. Vous pouvez, de manière interactive, segmenter des données d'images, comparer des techniques de recalage d'images et traiter par lots de grandes quantités de données. Les applications et les fonctions de visualisation vous permettent d'explorer des images, des volumes 3D et des vidéos, d'ajuster le contraste, de créer des histogrammes et de manipuler des régions d'intérêt (ROI).

Vous pouvez accélérer vos algorithmes en les exécutant sur des GPU et des processeurs multicœurs. De nombreuses fonctions de cette toolbox supportent la génération de code C/C++ à des fins de prototypage sur PC et de déploiement embarqué de systèmes de vision.

Commencer :

Découverte et exploration

Utilisez des applications et des fonctions pour acquérir, visualiser, analyser et traiter des images utilisant de nombreux types de données.

Acquisition et importation de données

Importez des images et des vidéos générées par une grande variété de matériel, y compris les webcams, les appareils photo numériques, les capteurs satellites et aéroportés, les dispositifs d'imagerie médicale, les microscopes, les télescopes et autres instruments scientifiques.

La toolbox propose le support de plusieurs formats de fichiers d'images spécialisés. Dans le cas des images médicales, il supporte les fichiers DICOM, y compris les métadonnées associées, ainsi que les formats Analyze 7.5 et Interfile.

Rendu d'images de plage dynamique élevée

Applications pour découvrir et explorer

Utilisez des applications pour découvrir et explorer diverses approches algorithmiques. Avec l'application Color Thresholder, vous pouvez segmenter une image dans plusieurs espaces de couleur. L'application Image Viewer permet de placer et de manipuler les régions d'intérêt, y compris les points, les lignes, les rectangles, les polygones, les ellipses et les formes dessinées à main levée.

Segmentation basée sur les couleurs

Prétraitement d'images

Augmentez le rapport signal à bruit et accentuez les caractéristiques des images en utilisant des filtres personnalisés ou prédéfinis.

Amélioration des images

Augmentez le rapport signal à bruit et accentuez les caractéristiques des images en modifiant leurs couleurs ou leur intensité. Effectuez des opérations de convolution et de corrélation, éliminez le bruit, ajustez le contraste et remappez la plage dynamique.

Amélioration d'images couleurs composites multispectrales

Opérateurs morphologiques

Améliorez le contraste, éliminez le bruit, affinez des régions ou effectuez une squelettisation des régions.

Granulométrie des flocons de neige

Défloutage d'images 

Corrigez le flou créé par les optiques, le déplacement de la caméra ou du sujet pendant la prise de la photo, les conditions atmosphériques, une exposition courte et d'autres facteurs.

Correction des images floues à l'aide d'un algorithme de déconvolution aveugle

Traitement d'images 3D

Visualisez et exécutez des processus complets de traitement d'images sur des volumes 3D.

Visualisation 3D

Explorez un volume 3D grâce à différentes méthodes de visualisation pour explorer la structure des données. Vous pouvez mapper l'intensité des pixels d'un volume 3D jusqu'à l'opacité pour mettre en évidence une région spécifique du volume.

Traitement 3D

Utilisez de nombreuses fonctions spécifiques 3D, en plus des fonctions ND qui permettent d'effectuer des processus complets de traitement d'image avec des données 3D.

Segmentation 3D

Utilisez des fonctions programmatiques et des applications interactives pour réaliser une segmentation 3D. Vous pouvez utiliser le seuillage, les contours actifs, la segmentation sémantique et d'autres techniques pour réaliser une segmentation de données 3D.

Analyse d'images

Extrayez des informations pertinentes à partir des images : déterminer les formes, compter les objets, identifier les couleurs, mesurer les propriétés des objets et bien plus encore.

Détection de contours

Identifiez les limites des objets dans une image à l'aide d'algorithmes pré-intégrés. Ces algorithmes comprennent les méthodes de Sobel, Prewitt, Roberts, Canny et laplacien de Gauss.

Analyse de régions d'images

Calculez les propriétés de régions dans les images, comme la superficie, le centroïde et l'orientation. Utilisez l'application Image Region Analysis pour automatiquement compter, trier et supprimer des régions en fonction de propriétés.

Application Image Region Analyzer

Transformée de Hough, fonctions statistiques et conversion d'espace de couleur

Trouvez des segments de lignes, des extrémités de lignes et des cercles. Les fonctions statistiques permettent d'analyser les caractéristiques d'une image. La conversion d’espace de couleur permet de représenter les couleurs avec exactitude, indépendamment des appareils.

Détecter et mesurer des objets circulaires dans une image

Segmentation d’images

Explorez différentes approches de segmentation d'image, y compris le seuillage automatique, les méthodes basées sur les contours et morphologiques.

Techniques de segmentation d'images

Déterminez les limites des régions d'une image et explorez différentes approches de segmentation d'images. Utilisez des applications de segmentation pour explorer ces techniques de manière interactive.

Segmentation de ligne de partage des eaux

Utilisez la segmentation de ligne de partage des eaux pour séparer des objets qui se touchent dans une image. Les transformations de la ligne de partage des eaux sont souvent appliquées pour résoudre ce problème.

Segmentation de ligne de partage des eaux contrôlée par repères

Recalage d'images

Alignez des images afin de permettre une analyse quantitative ou une comparaison qualitative.

Méthodes de recalage d'images

Utilisez le recalage d’image basé sur l'intensité, qui aligne automatiquement les images à l'aide de modèles d'intensité relatives. Effectuez un recalage 3D multimodal ainsi qu'un recalage non-rigide, et examinez visuellement les résultats en créant des images composites qui mettent en évidence les alignements incorrects.

Accélération et déploiement

Travaillez avec du code C/C++ et HDL, exécutez des algorithmes de traitement d’image sur PC, FPGA et ASIC, et développez des systèmes d’imagerie.

Hardware cible

Générez automatiquement du code C, C++ et HDL. De nombreuses fonctions de traitement d’images supportent la génération de code, ce qui vous permet d’exécuter des algorithmes de traitement d’image sur PC, FPGA, ASIC et du matériel embarqué.

Accélération GPU 

Utilisez des GPU et des processeurs multicoeurs pour améliorer vos applications et la performance de vos modèles.

Segmentation de ligne de partage des eaux avec marqueurs

Nouveautés

Images volumineuses

lisez, affichez, traitez et gérez des images trop volumineuses pour être stockées en mémoire.

Prétraitement des données avec le Deep Learning

Augmentez les images pour l'apprentissage des réseaux en utilisant des transformations affines, le rognage 2D et 3D ainsi que d'autres opérations de traitement d'image.

Fonction inpaintExemplar

Remplissez les zones endommagées des images avec des méthodes d’inpainting « exemplar-based ».

Volume DICOM

Construisez des volumes isotropes à partir d'images DICOM.

Outils de régions d'intérêt (ROI)

Créez des formes de réticule et bénéficiez du support des UIAxes ainsi que d'autres améliorations.

Consultez les notes de version pour en savoir plus sur ces fonctionnalités et les fonctions correspondantes.

Le Deep Learning avec MATLAB

Pas besoin d’être un expert, quelques lignes de code MATLAB suffisent pour développer des modèles de Deep Learning.

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