Image Processing Toolbox

Durchführung der Bildverarbeitung, Visualisierung und Analyse

Die Image Processing Toolbox™ bietet eine umfassende Sammlung von Referenzstandardalgorithmen und Workflow-Anwendungen für die Bildverarbeitung, Analyse, Visualisierung und Algorithmenentwicklung. Mithilfe von Deep Learning und klassischen Bildverarbeitungstechniken lassen sich beispielsweise Bildsegmentierungen und -verbesserungen, Rauschunterdrückungsmaßnahmen, geometrische Transformationen und Bildregistrierungen durchführen. Die Toolbox unterstützt dabei die Verarbeitung von 2D- und 3D-Bildern sowie Aufnahmen beliebiger Größe.

Mit den Anwendungen der Image Processing Toolbox lassen sich zudem die wichtigsten Workflows der Bildverarbeitung automatisieren. Sie können Bilddaten interaktiv segmentieren, Bildregistrierungstechniken vergleichen und große Datensätze im Stapelverfahren verarbeiten. Mit den Visualisierungsfunktionen und -anwendungen können Sie Bilder, 3D-Volumina und Videos untersuchen, den Kontrast anpassen, Histogramme erstellen und Regions of Interest (ROIs) bearbeiten.

Sie können Ihre Algorithmen beschleunigen, indem Sie sie auf Mehrkernprozessoren und Grafikkarten ausführen. Viele Toolbox-Funktionen unterstützen die C/C++ Codegenerierung für die Entwicklung von Prototypen auf dem Desktop und die Bereitstellung auf eingebetteten Bildverarbeitungssystemen.

Was ist die Image Processing Toolbox?

Identifizieren Sie Objektränder in einem Bild einer Blume mithilfe von vorgefertigten Algorithmen wie Sobel, Prewitt, Roberts, Canny und den Laplace-Methoden von Gauß.

Bildanalyse

Aus Bildern lassen sich zudem wertvolle Informationen extrahieren, wie beispielsweise das Erkennen von Formen, Zählen von Objekten, Identifizieren von Farben oder Messen von Objekteigenschaften.

Dokumentation | Beispiele

Segmentieren und trennen Sie Birnen, die sich in einem Bild berühren, mithilfe der Wasserscheiden-Segmentierung.

Bildsegmentierung

Bestimmen Sie die Ränder von verschiedenen Bereichen in einem Bild mithilfe von automatischen Schwellenwerten, kantengestützten Methoden und morphologischen Methoden.

Dokumentation | Beispiele

Richten Sie zwei Bilder desselben Objekts, die aus unterschiedlichen Winkeln und Entfernungen aufgenommen wurden, mithilfe der Anwendung „Image Registration“ automatisch aus.

Bildregistrierung

Richten Sie Ihre Bilder aus, um eine quantitative Analyse oder einen qualitativen Vergleich mithilfe von intensitätsbasierten, multimodalen und nicht starren Registrierungsverfahren zu ermöglichen.

Dokumentation | Beispiele

Workflows zur 3D-Bildverarbeitung

Visualisieren und führen Sie umfassende Bildverarbeitungs-Workflows für 3D-Volumina durch.

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Hyperspektrale Bildverarbeitung

Lesen, schreiben und visualisieren Sie Hyperspektraldaten in einer Vielzahl von Dateiformaten und verarbeiten Sie diese Daten mithilfe von Algorithmen wie Smile-Reduktion, NDVI oder ermitteln Sie deren Spektralindizes.

Dokumentation | Beispiele

Wenden Sie das stilistische Design eines Bildes mithilfe eines vortrainierten Netzes auf den Szeneninhalt eines zweiten Bildes an.

Deep Learning in der Bildverarbeitung

Mithilfe von tiefen neuronalen Netzen können Sie verschiedene Bildverarbeitungsaufgaben durchführen, so beispielsweise das Entfernen von Bildrauschen und die Übersetzung von Bild zu Bild.

Dokumentation | Beispiele

Ein lichtschwaches Bild aus dem Inneren einer Kirche lässt sich dabei durch Invertieren des Bildes und die anschließende Schleierentfernung verbessern.

Bildvorverarbeitung

Erhöhen Sie den Kontrast, entfernen Sie störendes Rauschen und korrigieren Sie Unschärfen mithilfe von Kontrastanpassungen, morphologischen Operatoren und individuell erstellten oder vorgegebenen Filtern.

Dokumentation | Beispiele

Lassen Sie sich mehrere Bilder in einem Ordner oder Datenspeicher mithilfe der Image Browser App anzeigen.

Apps zum Erforschen und Entdecken

Verwenden Sie Apps, um verschiedene algorithmische Ansätze zu erforschen und zu entdecken. Mit der Color Thresholder App ist es möglich, ein Bild auf Grundlage verschiedener Farbräume zu segmentieren. Die App Image Region Analyzer ermöglicht es Ihnen, die Eigenschaften von Bereichen in Binärbildern zu berechnen.

Dokumentation | Beispiele

Algorithmen zur Fahrzeugerkennung lassen sich hierbei für Hardware-Geräte wie Grafikkarten generieren und bereitstellen.

Beschleunigung und Bereitstellung

Ebenso ist die automatische Generierung von C/C++, CUDA^®- und HDL-Code für das Prototyping und die Implementierung von Bildverarbeitungsalgorithmen auf CPUs, FPGAs, Grafikkarten und ASICs möglich.

Dokumentation | Beispiele

Produktressourcen:

Dokumentation Code-Beispiele Videos Produktanforderungen Versionshinweise

„Kurz nach der Produktionsaufnahme von ForWarn erkannte es noch nicht festgestellte Hagelschäden, die eine Gefahr für ein Wassereinzugsgebiet darstellten. Ohne MATLAB hätten wir diese Aufgabe nicht so effizient erledigen können.“
Duane Armstrong, NASA Stennis Space Center

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