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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

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