Image Processing Toolbox

Vor- und Nachbearbeiten von Bildern

Die Image Processing Toolbox bietet Referenzstandardalgorithmen für Vor- und Nachbearbeitungsaufgaben, mit denen häufig auftretende Aufgabenstellungen gelöst werden. Dazu gehören Rauschen, geringer Dynamikbereich, unscharfe Bilder und die Abweichungen bei der Farbdarstellung zwischen Quell- und Wiedergabegeräten.

Bildverbesserungsmethoden

Die Bildverbesserungstechniken der Image Processing Toolbox ermöglichen Ihnen, das Signal-Rausch-Verhältnis zu erhöhen und Bilddetails hervorzuheben, indem Sie die Farben oder Bildintensität ändern. Sie können:

  • eine Histogramm-Equalization vornehmen
  • ein Decorrelation Stretching vornehmen
  • den dynamischen Bereich neu abbilden
  • den Gammawert einstellen
  • eine Linear-, Median- oder adaptive Filterung ausführen

Die Toolbox bietet spezielle Filterroutinen und eine allgemeine mehrdimensionale Filterfunktion, mit der Integer-Bildtypen verarbeitet werden können, sowie mehrere Bilddetail-Auffülloptionen. Außerdem ermöglicht die Toolbox die Faltung (Konvolution) und die Ermittlung von Korrelationen. Zusätzlich finden Sie darin vordefinierte Filter und Funktionen, die Sie beim Entwurf und der Implementierung eigener linearer Filter unterstützen.

Kontrastverstärkungstechniken
Verstärkung von Grauskalen- und Echtfarbbildern mit adaptiver Histogramm-Entzerrung.

Schärfung

Die Image Processing Toolbox unterstützt verschiedene Schärfungs-Algorithmen und Filter wie Lucy-Richardson- und Wiener-Filter und regularized filter deconvolution sowie Konvertierungen zwischen Punktspreizfunktionen und optischen Transferfunktionen. Mit Hilfe dieser Funktionen lassen sich Unschärfen beseitigen, die durch falsche Brennweiteneinstellungen, Kamera- oder Objektbewegungen, atmosphärische Bedingungen, zu kurze Belichtungszeiten und andere Faktoren verursacht wurden. Alle Schärfungsfunktionen können auch auf mehrdimensionale Bilder angewandt werden.

Bildentschärfung mit Hilfe eines Regularized Filter
Wiederherstellung eines unscharfen und rauschbehafteten Bildes mithilfe eines constrained least square restoration-Algorithmus.

Bildschärfung mit Hilfe eines Blind Deconvolution-Algorithmus
Eine Wiederherstellung eines Bildes ohne Informationen über die Verzerrung ist möglich.

Geräteunabhängige Farbverwaltung

Die geräteunabgängige Farbverwaltung der Image Processing Toolbox erlaubt Ihnen eine präzise Darstellung der Farbe unabhängig vom Eingabe- oder Ausgabegerät. Dies hilft Ihnen bei der Analyse der Eigenschaften eines Gerätes, der quantitative Messung der Farbgenauigkeit oder der Entwicklung von Algorithmen für unterschiedliche Geräte. Die Toolbox verfügt außerdem über spezielle Funktionen zur Konvertierung von Bildern zwischen geräteunabhängigen Farbräumen wie sRGB, XYZ, xyY, L*a*b*, uvL und L*ch.

Farbbasierte Segmentierung mit Hilfe des L*a*b* Farbraums
Identifikation unterschiedlicher Farben durch Analyse des Bildes in einem alternativen Farbraum.

Für mehr Flexibilität unterstützt die Toolbox ICC4-basierte Farbraumkonvertierungen. Sie können damit beispielsweise n-dimensionale ICC-Farbprofile importieren, ICC-Farbprofile für spezifische Eingabe- und Ausgabegeräte erstellen oder verändern, Umrechnungsmethoden (Rendering Intents) auswählen oder sich sämtliche auf einem Rechner gespeicherten kompatiblen Profile anzeigen lassen.

Bildtransformationen

Transformationen wie FFT und DCT spielen eine wichtige Rolle bei vielen Bildverarbeitungsaufgaben wie der Bildverbesserung, -analyse, -wiederherstellung und -komprimierung. Die Image Processing Toolbox ermöglicht verschiedene Bildtransformationen wie die Radon-Transformation oder die Halbstrahlprojektion (Fan-beam projection). Sie können damit beispielsweise Bilder aus Parallelstrahlprojektions- und Halbstrahlprojektions-Daten rekonstruieren, wie sie häufig für Computer-Tomogramme genutzt werden. MATLAB und die Wavelet Toolbox bieten eine Reihe weiterer Bildtransformationen.

Rekonstruktion eines Bildes aus Projektionsdaten
Vergleich der Rekonstruktion eines Bildes durch parallele (Radon) Transformation und Halbstrahlprojektion.

Bildkonvertierungen

In Bildverarbeitungsanwendungen müssen häufig Datenklassen oder Bildtypen miteinander konvertiert werden. Die Image Processing Toolbox enthält eine Reihe von Hilfsmitteln für die Konvertierung von Datentypen, wie Gleitkommawerte mit einfacher und doppelter Genauigkeit oder 8-, 16- und 32-Bit-Ganzzahlen mit oder ohne Vorzeichen. Sie kann die unterschiedlichsten Bildtypen wie Binär-, Graustufen-, Indexed-Color- und Truecolor-Bilder umwandeln. Speziell für Farbbilder wird dabei eine Vielzahl von Farbräumen unterstützt, beispielsweise YIQ, HSV, YCrCb und "Bayer Pattern Encoded" sowie HDR-Bilder.

Weiter: Bildanalyse

Probieren Sie Image Processing Toolbox

Testsoftware anfordern

Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte – Daten visualisieren mit MATLAB

Webinar anzeigen