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Image Processing Toolbox 入門

Image Processing Toolbox™ は、画像処理、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。深層学習や従来の画像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 を使用すると、一般的な画像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。

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画像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。

画像処理について

• 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
  

  ピクセル インデックスと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。