图像处理工具箱

图像处理工具箱

执行图像处理、可视化和分析

开始:

探索与发现

使用应用程序和功能来获取、可视化、分析和处理多种数据类型的图像。

获取和导入数据

导入由各种设备生成的图像和视频,包括网络摄像头、数码相机、卫星和机载传感器、医学成像设备、显微镜、望远镜和其他科学仪器。 

金宝app支持许多专门的图像文件格式。对于医学图像,它支持 金宝appDICOM文件,包括相关的元数据,以及Analyze 7.5和Interfile格式。

显示高动态范围图像

探索和发现的应用程序

使用应用程序探索和发现各种算法方法。与颜色阈值应用程序,您可以根据不同的颜色空间分割图像。图像查看器应用程序允许您交互式地放置和操作roi,包括点、线、矩形、多边形、椭圆和徒手形状。

图像预处理

使用自定义或预定义滤波器增加信噪比并突出图像特征。

图像增强

提高信噪比和突出图像特征通过修改图像的颜色或强度。进行卷积和相关,去除噪声,调整对比,并重新映射动态范围。

增强多光谱彩色合成图像

形态学运算符

增强对比度、去除噪声、淡化区域或对区域执行骨架化。

雪花颗粒度

图像去模糊

纠正因光学器件失焦、相机或拍摄对象在图像捕获过程中的移动、大气条件、曝光时间短和其他因素引起的模糊。

使用盲反褶积算法去模糊图像

三维图像处理工作流程

在3D卷上可视化并执行完整的图像处理工作流程。

三维可视化

通过使用不同的可视化方法来探索数据的结构,从而探索3D卷。您可以将3D体积的像素强度映射为不透明度,以突出显示体积内的特定区域。

3 d处理

除了ND函数之外,还使用许多3D特定的函数,以支持3D数据的完整图像处理工作流程。

三维分割

使用编程功能和交互式应用程序进行3D分割。您可以使用阈值分割、活动轮廓、语义分割和其他技术来执行3D数据的分割。

图像分析

从图像中提取有意义的信息,例如寻找形状、计算物体、识别颜色或测量物体属性。

边缘检测

使用预先构建的算法识别图像中的对象边界。这些算法包括Sobel, Prewitt, Roberts, Canny和Laplacian的高斯方法。

图像区域分析

计算图像中区域的属性,如面积、质心和方向。使用图像区域分析App自动计数,排序,并根据属性删除区域。

图像区域分析App

霍夫变换,统计函数,和颜色空间转换

找出线段、线端点和圆。统计函数让您分析图像的特征。颜色-空间转换独立于设备准确地表示颜色。

检测和测量图像中的圆形物体

图像分割

探索不同的图像分割方法,包括自动阈值分割、基于边缘的方法和基于形态的方法。

图像分割技术

确定图像中的区域边界,并探索图像分割的不同方法。使用分割应用程序来交互式地探索这些技术。

分水岭分割

使用分水岭分割分离图像中的触摸对象。流域变换常用于解决这一问题。

标记控制的分水岭分割

图像配准

对齐图像以进行定量分析或定性比较。

图像配准方法

使用基于强度的图像配准,它使用相对强度模式自动对齐图像。执行多模态3D配准和非刚性配准,并通过创建突出错位的合成图像直观地检查结果。

加速和部署

使用C/ c++和HDL代码;在PC硬件、fpga和asic上运行图像处理算法;开发成像系统。

目标硬件

自动生成C、c++和HDL代码。许多图像处理功能支持代码生成,因此您可以在PC硬件、fpga、a金宝appsic和嵌入式硬件上运行图像处理算法。

GPU加速

使用gpu和多核处理器来提高应用程序和模型的性能。

标记控制的分水岭分割