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IntroducciónImage Processing Toolbox

proporciona un conjunto completo de algoritmos estándar de referencia y aplicaciones de flujo de trabajo para el procesamiento de imágenes, el análisis, la visualización y el desarrollo de algoritmos.Image Processing Toolbox™ Puede realizar la segmentación de imágenes, la mejora de la imagen, la reducción de ruido, las transformaciones geométricas y el registro de imágenes mediante el aprendizaje profundo y las técnicas tradicionales de procesamiento de imágenes. La caja de herramientas admite el procesamiento de imágenes 2D, 3D y arbitrariamente grandes.

las aplicaciones le permiten automatizar flujos de trabajo comunes de procesamiento de imágenes.Image Processing Toolbox Puede segmentar datos de imagen de forma interactiva, comparar técnicas de registro de imágenes y procesar por lotes conjuntos de datos grandes. Las funciones y aplicaciones de visualización le permiten explorar imágenes, volúmenes 3D y vídeos; ajustar el contraste; crear histogramas; y manipular regiones de interés (ROI).

Puede acelerar sus algoritmos ejecutándolos en procesadores multinúcleo y GPU. Muchas funciones de la caja de herramientas admiten la generación de código C/C++ para la creación de prototipos de escritorio y la implementación del sistema de visión integrado.

Tutoriales

• Importación, procesamiento y exportación de imágenes básicas
  

  En este ejemplo se muestra cómo leer una imagen en el espacio de trabajo, ajustar el contraste de la imagen y, a continuación, escribir la imagen ajustada en un archivo.

• Detectar y medir objetos circulares en una imagen
  

  En este ejemplo se muestra cómo detectar automáticamente objetos circulares en una imagen y visualizar los círculos detectados.

• Iluminación no uniforme correcta y análisis de objetos de primer plano
  

  En este ejemplo se muestra cómo realizar el preprocesamiento de imágenes, como la apertura morfológica y el ajuste de contraste. A continuación, cree una imagen binaria y calcule las estadísticas de los objetos de primer plano de imagen.

• Encontrar vegetación en una imagen multiespectral
  

  En este ejemplo se muestra cómo utilizar la aritmética de matriz para procesar una imagen con tres planos y trazar datos de imagen.

Acerca del procesamiento de imágenes

• Imágenes enMATLAB
  

  Muchas imágenes están representadas por matrices 2D, donde cada elemento almacena información sobre un píxel en la imagen. Algunas matrices de imágenes tienen más dimensiones para representar información de color o una secuencia de imágenes.

• Tipos de imagen en el cuadro de herramientas
  

  Los tipos de imagen determinan cómo se interpretan los elementos de la matriz de datos como valores de intensidad de píxeles.MATLAB^® El cuadro de herramientas admite tipos de imagen binarios, indexados, en escala de grises y truecolor.

• Sistemas de coordenadas de imagen
  

  Descubra cómo se expresan las ubicaciones de las imágenes mediante índices de píxeles y coordenadas espaciales.