Библиотека среды MatLab “Image Processing Toolbox” включает в себя широкий спектр функций, которые поддерживают визуализацию изображений, увеличение и анализ, а также возможность построения совершенных алгоритмов обработки изображений. Усовершенствованнные методы самой библиотеки в соединении с языком программирования MatLab обеспечивают открытую расширяемую систему, которая может быть использована для создания специальных приложений обработки графики.
Изображения – это матрицы
MatLab идеально подходит для обработки изображений, т.к. последние представляются в виде матриц. Так как язык MatLab оптимизирован для работы с матрицами, результатом становится простота использования и экономичность проведения операций над изображениями.
Непревзойдённая гибкость
Сама по себе или в комбинации с другими библиотеками MatLab, библиотека обработки изображений помогает Вам решить широкий круг задач, таких как:
Разработка алгоритмов
Эта библиотека упрощает разработку высокоточных алгоритмов. Каждая из функций, включенных в библиотеку, оптимизирована для максимального быстродействия, эффективности и достоверности вычислений.
Встроенная визуализация
Пользуясь мгновенным доступом к мощному визуальному средству анализа даных и средствам отображения MatLab, Вы можете моментально увидеть эффекты увеличения, восстановления и фильтрации.
Совершенная функциональность
Библиотека обеспечивает инструментами для создания собственных решений и реализаций сложных приложений обработки графики. Например, создание нелинейных двухмерных фильтров и отимизация с помощью блока обработки.
В Лаборатории Прикладных исследований в университете штата Пенсильвания исследователи изучают свойства основного водяного потока, такие как: турбуленция (закручивание), разделение потока и генерация шума. Основной частью их работы является использование MatLab и библиотеки обработки изображений для отображения и описания геометрических форм и динамических характеристик движения пузырьков воды.
Чтобы анализировать такую информацию, они использубт высокоскоростные видеокамеры для фотографирования выходного распределения пузырьков. Затем они используют средство эквивалентного сравнения и отсевания заднего плана и технику поверхностной идентификации для выявления всех пузырьков. Следующим (и наиболее сложным) шагом является отделение пузырьков от заднего плана и описание их точной формы.
Это можно продемонстрировать на следующем примере:
Здесь проведена идентификация кровяных пузырьков, что свидетельствует об универсальности применения средств.
Группа исследователей построила кнопочный графический интерфейс пользователя, использовав при этом специальное средство MatLab ‘Handle Graphics’. Этот интерфейс позволяет пользователю проводить такие операции, как фокусирование изображений, идентификация и описание геометрических и морфологических форм двухмерных объектов.
Примером самого простого графического интерфейса пользователя может послужить следующий, позволяющий производить цветовые манипуляции:
(c) Набойченко С.Ю.