Image Processing Toolbox

画像の解析

Image Processing Toolbox は包括的な参照標準アルゴリズムや、統計解析、特性抽出、特性計測などの画像解析のための可視化関数を提供します。

統計関数

統計関数では、以下の機能を用いて画像の全般的な特徴を解析します。

  • 平均、標準偏差の計算
  • 線分に沿った強度値の測定
  • 画像ヒストグラムの表示
  • 強度値の特徴のプロッティング
例:不均一な照明の補正

不均一な照明の補正
画像の強調と、REGIONPROPSを使用した区分けされたオブジェクトの統計計算。

例:丸いオブジェクトの認識

丸いオブジェクトの認識
画像のしきい値処理と、オブジェクトの測定計算

エッジ検出アルゴリズム

エッジ検出アルゴリズムでは、画像内のオブジェクトの境界線を識別できます。Sobel、Prewitt、Roberts、Canny、ガウスの Laplacian 法が用意されています。強力な Canny 手法はノイズの影響を抑え、正確に弱いエッジを検出します。

画像区分けアルゴリズム

画像区分けアルゴリズムでは、画像内の領域の境界を決定します。自動しきい値処理、エッジベース手法、および通常つながったオブジェクト区分けに使用される watershed 変換などのモルフォロジーに基づく手法など、様々な画像区分け方法が用意されています。

ライブの画像取得における色別の区分け 5:11
カメラから画像を取得して処理し、同様の色をもつオブジェクトをカウントします。

例:マーカーコントロール付き Watershed セグメント化

マーカーコントロール付き Watershed セグメント化
重なっているオブジェクトを集水域と流域の稜線に分離。

例:イメージの区分化を使用したセルの検出

イメージの区分化を使用したセルの検出
エッジ検出とモルフォロジーを使用した区分化。

モルフォロジー演算

モルフォロジー演算では、エッジの検出、コントラストの強調、ノイズの除去、画像の領域への区分け、領域の細分化、領域での細線化の実行を行うことができます。Image Processing Toolbox のモルフォロジー関数は以下の通りです。

  • 縮退 (Erosion )および膨張 (dilation)
  • オープニング (opening) およびクロージング (closing)
  • 連結要素 (Connected Component) のラベリング
  • watershed セグメント化
  • 再構成
  • 距離変換
例:テクスチャ フィルターを使用したテクスチャ分割

テクスチャ フィルターを使用したテクスチャ分割
エントロピー計測とモルフォロジー演算を使用した、テクスチャの異なる領域の識別。

高度な画像解析

また、Image Processing Toolbox には高度な画像解析アルゴリズムも用意されています。以下の機能を含みます。

  • 面積、重心、境界などの特定の画像領域の特性の測定
  • 線の検出と、ハフ変換を使用した画像からの線分の抽出
  • テクスチャ解析関数を使用した、表面粗度や色彩変化などの特性の測定
次のトピック: 幾何学的変換、画像のレジストレーション

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