Image Processing Toolbox 入門
Image Processing Toolbox™ は、イメージ処理、解析、可視化およびアルゴリズム開発のための参照標準アルゴリズムとワークフロー アプリの包括的なセットを提供します。深層学習や従来のイメージ処理手法を使用して、イメージ セグメンテーション、イメージの強調、ノイズ除去、幾何学的変換、イメージ レジストレーションを実行できます。このツールボックスでは 2 次元イメージ、3 次元イメージ、任意の大きさのイメージの処理をサポートしています。
Image Processing Toolbox のアプリを使用すると、一般的なイメージ処理ワークフローを自動化できます。対話形式でのイメージ データのセグメント化、イメージ レジストレーション手法の比較、大規模データセットのバッチ処理を行うことができます。可視化の関数やアプリにより、イメージ、3 次元ボリュームおよびビデオの調査、コントラストの調整、ヒストグラムの作成、ROI (関心領域) の操作を行うことができます。
マルチコア プロセッサや GPU で実行してアルゴリズムを高速化できます。多くのツールボックス関数では、デスクトップ プロトタイピング向けや組み込みビジョン システムの展開向けの C/C++ コード生成がサポートされています。
チュートリアル
- イメージのインポート、処理およびエクスポートの基本
この例では、ワークスペースにイメージを読み取り、イメージのコントラストを調整した後、調整したイメージをファイルに書き込む方法を説明します。
- イメージ内の円形オブジェクトの検出と測定
イメージ内の円形オブジェクトを自動的に検出し、検出された円を可視化します。
- 不均一な照度の補正と前景オブジェクトの解析
この例では、モルフォロジー オープニングやコントラスト調整などのイメージ前処理を実行する方法を説明します。その後、バイナリ イメージを作成してイメージの前景オブジェクトの統計量を計算します。
- マルチスペクトル イメージ内の植生の検出
配列演算を使用して 3 つの平面があるイメージを処理し、イメージ データをプロットします。
イメージ処理について
- MATLAB のイメージ
多くのイメージは 2 次元行列または 3 次元配列で表され、各要素にはピクセルのグレースケールまたはカラー値に関する情報が格納されます。
- ツールボックスでのイメージ タイプ
ツールボックスは、バイナリ、グレースケール、トゥルーカラー、マルチスペクトル、ラベル イメージを含む複数のイメージ タイプをサポートしています。
- 3 次元ボリューム イメージ処理
3 次元ボリューム イメージ データに対してセグメント化、フィルター処理、およびその他のイメージ処理演算を実行する。
- イメージの座標系
離散ピクセル インデックスと連続する空間座標を使用したイメージ位置の表現方法を学びます。
