Rehaussement et fusion d’images multimodales
Notre suite d’outils (toolbox) pour l’environnement MATLABMD est conçue pour faciliter et accélérer le développement et l’optimisation de chaînes de traitement d’images.
Elle sert notamment à comparer la performance des méthodes grâce à des métriques de qualité. Également, les méthodes de traitement avancées permettent d’améliorer les images, du débruitage jusqu’à la fusion multimodale. Les principales fonctions de traitement actuellement disponibles sont :
- Débruitage
- Déconvolution
- Alignement spatial
- Rehaussement
- Compression de plage dynamique (tone-mapping)
- Fusion
Cette solution inclut également des métriques de qualité pour analyser l’impact des paramètres sélectionnés sur la chaîne de traitement. On y trouve une grande variété de types de métrique, notamment :
- Avec référence complète
- Sans référence
- Avec référence partielle
- Métriques pour la qualité de la fusion
- Métriques de corrélation
Caractéristiques
Notre technologie de pointe vous offre plusieurs caractéristiques distinctives :
- Traitement d’images ou de données vidéo
- Mesure quantitative possible en tout point de la chaîne de traitement
- Corrélation entre métriques objectives et classements subjectifs (données de validation)
- Boucle de rétroaction pour ajuster les paramètres d’opération
- Prise en charge de blocs de traitement spatiotemporel (paramètres temporairement variables)
- Intégration / ajout facile d’algorithmes personnalisés
