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イメージ処理とコンピューター ビジョン

アルゴリズム開発やシステム設計におけるイメージ、ビデオの収集、処理、および解析

MathWorks® のイメージ処理およびコンピューター ビジョン製品により、組み込みビジョン システムへの展開を通じて、データ収集および前処理から、機能強化と解析まで、エンドツーエンドの処理ワークフローを実行することができます。

これらの製品は、イメージ、ビデオ、点群、LIDAR、およびハイパースペクトル データなど、多種多様なワークフローを可能にします。これらの製品を使用して、以下を行うことができます。

  • アプリを使用して対話的にデータを可視化、探索、および処理する。

  • アルゴリズムにより、データを拡張および解析する。

  • 深層学習により、セマンティック セグメンテーション、オブジェクト検出、分類、および image-to-image 変換を実行する。

  • イメージ収集、アルゴリズムの高速化、デスクトップ プロトタイピング、および組み込みビジョンシステムの展開のため、ハードウェアと連動する。

トピック

データの前処理とラベル付け

  • グラウンド トゥルース データにラベルを付けるためのアプリの選択 (Computer Vision Toolbox)
    グラウンド トゥルース データのラベル付けに、次のどのアプリを使用するかを決定します。イメージ ラベラービデオ ラベラーグラウンド トゥルース ラベラーLIDAR ラベラー信号ラベラー、または医用画像ラベラー
  • 領域固有の深層学習用途のためのデータの前処理 (Deep Learning Toolbox)
    イメージ処理、オブジェクト検出、セマンティック セグメンテーション、信号およびオーディオ処理、テキスト分析など、領域に対する確定的またはランダム化されたデータ処理を実行します。
  • 深層学習を使用した点群入門 (Computer Vision Toolbox)
    深層学習に点群を使用する方法を理解します。
  • イメージ レジストレーションの方法 (Image Processing Toolbox)
    4 つのイメージ レジストレーション方法、レジストレーション推定アプリ、強度ベースの自動イメージ レジストレーション、コントロール ポイント レジストレーション、および自動特徴マッチングから選択します。

オブジェクトと特徴の検出

イメージのセグメント化

イメージの強調

  • Get Started with GANs for Image-to-Image Translation (Image Processing Toolbox)
    Transfer styles and characteristics from one set of images to the scene content of other images by using generative adversarial networks (GANs).
  • コントラスト強調方法 (Image Processing Toolbox)
    強度値のマッピング、ヒストグラム均等化、コントラストに制限を付けた適応ヒストグラム均等化を使用して、グレースケール イメージとカラー イメージのコントラストを調整します。
  • ノイズ除去 (Image Processing Toolbox)
    平均化フィルター処理、メディアン フィルター処理、イメージの局所分散に基づく適応フィルター処理などの方法を使用してイメージのノイズを除去します。

自己位置推定と環境地図作成の同時実行

データの収集とキャリブレーション

ハードウェアでの展開

  • イメージ処理のコード生成 (Image Processing Toolbox)
    MATLAB® Coder™ を使用して Image Processing Toolbox™ から C コードを生成する方法を学びます。
  • GPU コード生成ワークフロー (GPU Coder)
    高速化用に生成した CUDA MEX と展開用のスタンドアロン CUDA コードを設計、実装、および検証する。