Image Processing Toolbox 入門

イメージ処理、可視化および解析の実行

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型ビジョンシステムデプロイメント向けの C/C++ コード生成がサポートされています。

謝辞

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

この例では、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する方法を説明します。
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

この例では、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する方法を説明します。

イメージ処理について

MATLAB のイメージ

イメージの多くは 2 次元配列で表現されます。各要素はイメージのピクセルに関する情報を格納します。イメージ配列の中には、色情報やイメージのシーケンスを表すためにより多くの次元を持つものもあります。
ツールボックスでのイメージタイプ

イメージタイプは、MATLAB^® がデータ行列の要素をピクセル強度値として解釈する方法を決定します。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。
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。

ビデオ

イメージ処理入門
イメージの領域分割アプリ、色のしきい値アプリ、およびイメージのバッチ処理アプリを使用してイメージのセグメンテーション、領域解析、およびバッチ処理を行う標準的な Image Processing Toolbox ワークフローについて説明する。