Image Processing Toolbox

機能、ドキュメンテーション、および例

画像処理は、2D 画像や 3D ボリュームを操作および解析する一連の手法です。写真、医療、ロボット、リモートセンシングなど、さまざまな産業分野で使用されています。Image Processing Toolbox を使用すると、画像やボリュームの補正、フィルター処理、ノイズ除去、レジストレーション、セグメンテーションを行うことができます。

画像解析

形状の検出、オブジェクトのカウント、色の識別、オブジェクト プロパティの測定など、画像から意味のある情報を抽出します。

画像セグメンテーション

自動しきい値処理、エッジベース手法、モルフォロジーベース手法などのさまざまなアプローチを使用して、画像内における領域の境界を判断します。

画像レジストレーション

定量解析または定性比較を可能にするため、強度ベース、マルチモーダル、および非剛体レジストレーションの手法を使用して画像の位置を合わせます。

3D 画像処理のワークフロー

3D ボリュームに対する完全な画像処理ワークフローを可視化して実行します。

ハイパースペクトル画像処理

さまざまなファイル形式のハイパースペクトル データを読み取り、書き込み、および可視化して、スマイル補正、正規化植生指標 (NDVI)、またはスペクトル インデックスの特定などのアルゴリズムを使用してデータを処理します。

画像処理におけるディープラーニング

ディープ ニューラル ネットワークを使用して、画像ノイズの除去および画像対画像変換の実行などの画像処理タスクを実行します。

画像前処理

コントラストの調節、モルフォロジー演算子、カスタムまたは事前定義済みフィルターを使用して、コントラストの調整、ノイズの除去、およびブレの補正を行います。

探索と発見のためのアプリ

アプリを使用してさまざまなアルゴリズムの手法を探索し、発見します。色のしきい値アプリでは、さまざまな色空間の画像をセグメント化できます。イメージの領域解析アプリにより、バイナリ画像内の領域のプロパティを計算できます。

高速化と展開

CPU、GPU、FPGA、および ASIC での画像処理アルゴリズムのプロトタイピングや展開向けに、C/C++、CUDA®、および HDL コードを自動で生成します。

「ForWarn が運用を開始して間もなく、以前は気付かなかった流域に脅威をもたらす雹害が検出されました。MATLAB がなければ、これほど効率的な作業はできなかったでしょう。」

Duane Armstrong, NASA Stennis Space Center