Image Processing Toolbox
Durchführung der Bildverarbeitung, Visualisierung und Analyse
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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.
Funktionen, Dokumentation und Beispiele
Bei der Bildverarbeitung handelt es sich um eine Reihe von Techniken zur Bearbeitung und Analyse von 2D-Bildern und 3D-Volumina. Sie wird in verschiedenen Branchen, wie beispielsweise in der Fotografie, Medizin, Robotik und Fernerkundung, eingesetzt. Mit der Image Processing Toolbox lassen sich Bilder und Volumina verbessern, filtern, entrauschen, registrieren und segmentieren.
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.
Bildsegmentierung
Bestimmen Sie die Ränder von verschiedenen Bereichen in einem Bild mithilfe von automatischen Schwellenwerten, kantengestützten Methoden und morphologischen Methoden.
Bildregistrierung
Richten Sie Ihre Bilder aus, um eine quantitative Analyse oder einen qualitativen Vergleich mithilfe von intensitätsbasierten, multimodalen und nicht starren Registrierungsverfahren zu ermöglichen.
Workflows zur 3D-Bildverarbeitung
Visualisieren und führen Sie umfassende Bildverarbeitungs-Workflows für 3D-Volumina durch.
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.
Deep Learning in der Bildverarbeitung
Verwenden Sie tiefe neuronale Netzwerke, um Bildverarbeitungsaufgaben wie Rauschunterdrückung, Bild-zu-Bild-Konvertierung und Segmentierung durchzuführen..
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.
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.
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.
Produktressourcen:
„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.“
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