Image Processing Toolbox

 

Image Processing Toolbox

영상 처리, 시각화 및 분석 수행 

영상 분석

형태 찾기, 객체 세기, 색 식별하기 또는 객체 속성 측정하기 등을 통해 영상에서 유의미한 정보를 추출할 수 있습니다.

영상 분할

자동 이진화, 경계 기반 방법, 모폴로지 기반 방법 등 다양한 접근법을 사용하여 영상에서 영역 경계를 판별할 수 있습니다.

영상 정합

명암 기반 다중모델과 비강체 정합 기법을 사용하여 영상을 정렬하여 정량 분석 또는 정성 비교를 할 수 있습니다.

3차원 영상 처리 워크플로

3차원 볼륨에서 완전한 영상 처리 워크플로를 시각화하고 수행할 수 있습니다.

초분광 영상 처리

다양한 파일 형식에서 초분광 데이터를 읽고 쓰고 시각화하고 스마일 효과 억제, NDVI와 같은 알고리즘을 사용하거나 분광 지수를 식별하여 데이터를 처리할 수 있습니다.

영상 처리의 딥러닝

심층 신경망을 사용하여 영상 잡음 제거 및 영상 간 변환 수행과 같은 영상 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

영상 전처리

대비 조정, 모폴로지 연산자, 사용자 지정 또는 사전 정의 필터를 사용하여 대비를 향상시키고 잡음을 제거하고 흐릿함을 수정할 수 있습니다.

탐색과 발견을 위한 앱

앱을 사용하여 다양한 알고리즘 접근법을 탐색하고 발견할 수 있습니다. 색 이진화 앱으로 다양한 컬러스페이스를 기반으로 영상을 분할할 수 있습니다. 영상 영역 분석기 앱을 이용하면 이진 영상에서 영역의 속성을 계산할 수 있습니다.

가속화 및 배포

영상 처리 알고리즘의 프로토타이핑과 CPU, GPU, FPGA, ASIC로의 배포를 위해 C/C++, CUDA®, HDL 코드를 자동으로 생성할 수 있습니다.

"ForWarn을 프로덕션에 투입하고 얼마 지나지 않아서 한 유역의 우박 피해를 감지했습니다. 예전에는 모르고 넘어갔던 위협이었죠. MATLAB이 없었다면 이 작업을 효율적으로 해내지 못했을 겁니다."

Duane Armstrong, NASA Stennis Space Center

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