Image Processing Toolbox

이미지 프로세싱, 시각화, 분석 수행 

 

Image Processing Toolbox™는 참조 표준 알고리즘과 이미지 프로세싱, 분석, 시각화 및 알고리즘 개발을 위한 워크플로 앱을 제공합니다. 이미지 분할, 이미지 향상, 잡음 제거, 기하 변형, 이미지 레지스터링 및 3D 이미지 프로세싱을 수행할 수 있습니다.

Image Processing Toolbox 앱을 사용하면 공통 이미지 프로세싱 워크플로를 자동화할 수 있습니다. 이미지 데이터를 대화형으로 분할하고, 이미지 레지스터링 기법을 비교하고, 대용량 데이터를 일괄 처리할 수 있습니다. 시각화 함수 및 앱을 사용하면 이미지, 3D 볼륨 및 비디오 탐색, 대비 조정, 히스토그램 작성, ROI(regions of interest) 조작을 수행할 수 있습니다.

멀티코어 프로세서와 GPU에서 알고리즘을 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 여러 툴박스 함수에서 데스크탑 프로토타입화 및 임베디드 비전 시스템 배포를 위한 C/C++ 코드 생성을 지원합니다.

시작하기:

탐색 및 발견

앱 및 함수를 사용하여 다양한 데이터 형식으로 된 이미지를 획득, 시각화, 분석 및 처리합니다.

데이터 획득 및 가져오기

웹캠, 디지털 카메라, 위성 및 항공 센서, 의료 영상 디바이스, 현미경, 망원경 및 기타 과학적 기구를 아우르는 폭넓은 디바이스에서 생성된 이미지 및 비디오를 가져옵니다.

다양한 특수 이미지 파일 형식을 지원합니다. 의료 영상을 위해서 Analyze 7.5와 Interfile 형식뿐 아니라 관련 메타데이터까지 포함하여 DICOM 파일도 지원합니다.

HDR(High Dynamic Range) 이미지 표시하기

탐구 및 검색을 위한 응용 프로그램

을 이용하여 다양한 알고리즘 중심 접근 방식을 탐색하고 발견하십시오. Color Thresholder 앱을 사용하여 여러 색상 공간을 기준으로 이미지를 분할할 수 있습니다. Image Viewer 앱을 통해 점, 선, 직사각형, 다각형, 타원 및 자유형을 포함하는 ROI를 대화형으로 놓고 조작할 수 있습니다.

색상 기반 분할

이미지 프로세싱

사용자 정의 필터 또는 미리 정의된 필터를 사용하여 신호대 잡음비를 늘리고 이미지 형상을 강조합니다.

이미지 향상

색상이나  이미지 농도를 수정하여 SNR(signal-to-noise ratio)을 높이고 이미지 특성을 강조합니다. 컨벌루션과 상관관계 분석을 수행하고 잡음을 제거하며,  대비를 조절하고 동적 범위를 리매핑합니다.

다분광 색상 합성 이미지 향상

모폴로지 연산자

대비 향상, 잡음 제거, 영역 시닝(thinning) 또는 영역 골격화(skeletonization)를 수행합니다.

눈송이 미립자측정

이미지 디블러링 

초점이 맞지 않는 장비, 이미지 캡처 중 카메라나 피사체의 움직임, 대기 조건, 노출 시간 부족 및 기타 요인에 의한 흐릿함을 보정해줍니다. 

Blind Deconvolution 알고리즘을 사용한 이미지 디블러링

3D 이미지 프로세싱 워크플로

3D 볼륨의 전체 이미지 프로세싱 워크플로를 시각화하고 수행합니다.

3D 시각화

다양한 시각화 방법으로 데이터의 구조를 탐색하며 3D 볼륨을 살펴봅니다. 3D 볼륨의 픽셀 강도를 투명도에 매핑하여 볼륨 내의 특정 영역을 강조 표시할 수 있습니다.

3D 처리

3D 데이터로 이미지 프로세싱 워크플로를 완성할 수 있는 ND 함수 이외에도 여러 가지 3D 전용 함수를 사용합니다.

3차원 분할

프로그래밍 함수와 대화형 앱을 사용하여 3차원 분할을 수행합니다. 이진화, 능동 윤곽선, 의미론적 분할 및 기타 기법을 사용하여 3차원 데이터의 분할을 수행할 수 있습니다.

이미지 분석

도형을 찾고, 객체의 개수를 세고, 색을 가려내고, 객체 속성을 측정하는 등 이미지로부터 유의미한 정보를 추출합니다.

윤곽선 검출(Edge-Detection)

미리 구축된 알고리즘을 이용하여 이미지에서 객체의 테두리를 파악합니다. 이 알고리즘에는 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 및 LoG(Laplacian of Gaussian) 메소드가 포함됩니다.

이미지 영역 분석

영역, 중심, 방향과 같은 이미지 영역의 다양한 속성을 계산합니다. 이미지 영역 분석 앱을 사용하면 속성을 기반으로 영역을 자동으로 세고, 정렬하고, 제거할 수 있습니다.

영상 영역 분석기 앱

Hough 변형, Statistical 함수, 색상 공간 전환

라인 세그먼트, 라인 끝점, 원 찾기 Statistical 함수로 이미지의 특성을 분석합니다. 색상 공간 변환을 통해 장치와 무관하게 색상을 정확히 표현합니다.

이미지에서 원형 객체 감지 및 측정

이미지 분할

자동 임계치 결정법(automatic thresholding), 에지-기반(edge-based) 메소드 및 모폴로지-기반(morphology-based) 메소드를 비롯해 이미지 분할에 대한 다양한 접근을 탐색합니다.

이미지 분할 기법

이미지의 영역 경계를 검출하고 다양한 이미지 분할 방법을 탐색합니다. 분할 앱을 이용하여 대화형 방식으로 이러한 기법들을 탐색합니다.

Watershed 분할

watershed 분할을 이용하여 이미지에 있는 터칭 객체를 분리합니다. 이 문제에 대개 watershed 분할을 적용합니다.

마커 제어 Watershed 분할

이미지 레지스터링

정량적 분석 또는 정성적 비교를 위해 이미지를 조정합니다.

이미지 레지스터링 방법

상대적인 강도 패턴을 사용하여 자동으로 이미지를 정렬하는 강도 기반 이미지 레지스터링을 사용합니다. 다중모드(multimodal) 3D 레지스터링과 넌 리지드(non-rigid) 레지스트링을 수행하고, 레지스터링되지 않은 부분이 강조 표시된 합성 이미지를 생성하여 결과를 시각적으로 확인합니다.

가속화 및 배포

C/C++ 및 HDL 코드로 작업하고, PC 하드웨어, FPGA 및 ASIC에서 이미지 프로세싱 알고리즘을 실행하고, 이미징 시스템을 개발할 수 있습니다.

대상 하드웨어

C, C++, HDL 코드를 자동으로 생성합니다. 여러 이미지 프로세싱 함수에서 코드 생성을 지원하기 때문에 PC 하드웨어, FPGA, ASIC 및 임베디드 하드웨어에서 이미지 프로세싱 알고리즘을 실행할 수 있습니다.

GPU 가속 

GPU와 멀티코어 프로세서를 이용하여 애플리케이션과 모델의 성능을 개선합니다.

마커 제어 Watershed 분할

최신 기능

큰 이미지

너무 커서 메모리에 담을 수 없는 이미지 읽기, 표시, 처리 및 관리

딥 러닝 데이터 전처리

아핀 변환, 2차원 및 3차원 자르기, 그 밖의 이미지 프로세싱 연산을 사용하여 네트워크 훈련을 위해 이미지 증대

inpaintExemplar 함수

이미지의 손상된 영역을 본보기 기반 인페인팅으로 채우기

DICOM 볼륨

DICOM 이미지로부터 등방성 볼륨 구성

ROI 툴

십자 기호 도형 만들기, UIAxes 지원 및 기타 기능 개선

이 기능과 그에 상응하는 함수에 대한 세부 정보는 릴리스 정보를 참조하세요.

MATLAB을 활용한 딥러닝

전문가가 아니어도 MATLAB 코드 몇 줄만으로 딥러닝 모델을 빌드할 수 있습니다.

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