イメージのセグメンテーションと解析
イメージ解析は、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、イメージから意味情報を抽出するプロセスです。ツールボックスは、統計解析やプロパティの測定などのイメージ解析作業に対応する参照標準アルゴリズムと可視化関数を総合的に備えています。
セグメンテーションとは、イメージを複数のセグメントまたは領域に分割する重要なイメージ解析プロセスであり、より有意義で簡単な解析のために表現を簡略化または変更する場合や、中間のイメージ処理ステップとして行われることがよくあります。ツールボックスには、Segment Anything モデル (SAM) や k-means クラスタリング手法などの自動化アルゴリズム、グラフベースや動的輪郭法などの半自動化アルゴリズムなど、イメージ セグメンテーションのためのさまざまなオプションが用意されています。
カテゴリ
- イメージのセグメンテーション
イメージのセグメント化
- オブジェクト解析
エッジ、円およびラインの検出、境界のトレース、四分木分割の実行
- 領域とイメージのプロパティ
イメージ内のオブジェクトに関する情報の取得
- テクスチャ解析
エントロピー、範囲および標準偏差のフィルター処理、グレーレベル同時生起行列の作成
- イメージの画質
ピーク S/N 比、構造的類似性 (SSIM) 指数、非参照の画質メトリクス、テスト チャート ベースの画質測定
- イメージ変換
フーリエ変換、離散コサイン変換、ラドン変換およびファンビーム変換の実行
注目の例
L*a*b* 色空間を使った色ベースのセグメンテーション
L*a*b* 色空間を解析することで、布地内の異なる色を識別します。
k-means クラスタリングを使った色ベースのセグメンテーション
RGB および L*a*b* 色空間で k-means クラスタリングを使用して色をセグメント化します。
マーカー コントロール付き watershed セグメント化
Watershed セグメント化を使用してイメージ内で接触しているオブジェクトを分離します。
エッジ検出とモルフォロジーを使用した細胞の検出
この例では、エッジ検出と基本的なモルフォロジーを使用して背景に対するオブジェクトを検出する方法を示します。
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。
グレースケール イメージ内の領域の測定
重心の位置やピクセル値の標準偏差など、グレースケール イメージ内のオブジェクトのプロパティを測定します。
交通量のビデオ内の車の検出
ビデオのフレームやイメージ シーケンスの可視化および処理を行います。
イメージに含まれるバーコードの読み取り
イメージに含まれる 1 次元および 2 次元バーコードの検出、復号化、位置推定を行います。
イメージ内のテキストのセグメント化と読み取り
MSER と OCR を使用したイメージ内のテキストの自動検出と自動認識。
イメージ ポイント機能を使用した要素の多いシーン内のオブジェクトの検出
この例では、オブジェクトの参照イメージがある場合に、要素の多いシーンで特定のオブジェクトを検出する方法を説明します。
