Main Content

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。

対話形式の学習

Instructions and code for filtering noise module of Image Processing Onramp

イメージ処理入門
この無料の対話型チュートリアルでは、MATLAB におけるイメージ処理の実践的な内容を 2 時間で概説します。

ビデオ

Segmented image in the Image Segmenter app

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します。