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.
Aus Bildern lassen sich zudem wertvolle Informationen extrahieren, wie beispielsweise das Erkennen von Formen, Zählen von Objekten, Identifizieren von Farben oder Messen von Objekteigenschaften.
Bestimmen Sie die Ränder von verschiedenen Bereichen in einem Bild mithilfe von automatischen Schwellenwerten, kantengestützten Methoden und morphologischen Methoden.
Richten Sie Ihre Bilder aus, um eine quantitative Analyse oder einen qualitativen Vergleich mithilfe von intensitätsbasierten, multimodalen und nicht starren Registrierungsverfahren zu ermöglichen.
Visualisieren und führen Sie umfassende Bildverarbeitungs-Workflows für 3D-Volumina durch.
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.
Mithilfe von tiefen neuronalen Netzen können Sie verschiedene Bildverarbeitungsaufgaben durchführen, so beispielsweise das Entfernen von Bildrauschen und die Übersetzung von Bild zu Bild.
Erhöhen Sie den Kontrast, entfernen Sie störendes Rauschen und korrigieren Sie Unschärfen mithilfe von Kontrastanpassungen, morphologischen Operatoren und individuell erstellten oder vorgegebenen Filtern.
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.
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.
„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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