MATLAB による画像処理

1日目

イメージのインポートと可視化

目的: MATLAB に画像 （イメージ） をインポートし可視化する方法について学びます。 また、イメージを解析しやすいフォーマットに変換する方法についても学びます。

• イメージのインポートと表示
• イメージタイプの変換
• イメージのエクスポート

イメージの前処理

目的: 前処理として、イメージに対するフィルタリングやコントラスト調整を行う方法について学びます。

• イメージのコントラストの調整
• イメージ内のノイズの低減
• 不均一な背景の処理
• ブロック処理操作の使用

空間変換とイメージのレジストレーション

目的: 同じスケールおよび方向でイメージを調整し、イメージ同士を比較する方法について学びます。

• 幾何変換
• 点投影を使用したイメージのレジストレーション

イメージの特徴を使用したイメージレジストレーションの自動化

目的: 画像の特徴セットを検出、抽出、照合して、画像のレジストレーションを自動化します。

• 特徴の検出と抽出
• 特徴の照合
• イメージ間の幾何学的変換の推定

2日目

エッジとラインの検出

目的: オブジェクトエッジをセグメント化し、境界ピクセルの位置を抽出します。また、イメージ内のラインと円を検出する方法について学びます。

• オブジェクトエッジのセグメント化
• 直線の検出
• イメージのセットに対するバッチ解析の実行
• 円形オブジェクトの検出

色とテクスチャのセグメント化

目的: 色やテクスチャに基づきオブジェクトをセグメント化します。その後、テクスチャの特徴をイメージの分類に使用する方法について学びます。

• 色空間変換
• 色のセグメント化
• テクスチャのセグメント化
• テクスチャベースのイメージ分類

特徴の抽出

目的: セグメント化の結果を改善するするために、オブジェクトの形状を解析および調整する方法について学びます。 また、検出したオブジェクトをカウントし、オブジェクトの中心や面積などの特徴を計算する方法についても学びます。

• オブジェクトのカウント
• 形状プロパティの測定
• モルフォロジー演算
• Watershed セグメント化

イメージの特徴を使用した自動レジストレーション

目的: 画像のレジストレーションを自動化するために、画像の特徴のセットを検出、抽出、照合する方法について学びます。

• 特徴の検出と抽出
• 特徴の照合による 2 つのイメージ間の幾何学的変換の推定