Intro pdf OUTILS FONDAMENTAUX EN TRAITEMENT D ? IMAGES C C C C C C C CDé ?s actuels Mégadonnées big data Square Kilometer Array Telescope To s ? Internet CRobustesse Dé ?s actuels Repérer les comportements suspects de manière sûre CDé ?s actuels Performan
OUTILS FONDAMENTAUX EN TRAITEMENT D ? IMAGES C C C C C C C CDé ?s actuels Mégadonnées big data Square Kilometer Array Telescope To s ? Internet CRobustesse Dé ?s actuels Repérer les comportements suspects de manière sûre CDé ?s actuels Performances informatiques Schneiderman Kanade ? Rowley Baluja Kanade ? Viola Jones ? C Image ? On appellera image numérique une fonction I x y o? x y et I sont à valeurs discrètes et ?nies C Image ? On appellera image numérique une fonction I x y o? x y et I sont à valeurs discrètes et ?nies I x y ? Chaque élément I x y est appelé pixel picture element C Image ? On appellera image numérique une fonction I x y o? x y et I sont à valeurs discrètes et ?nies I x y ? Chaque élément I x y est appelé pixel picture element ? Image D ex IRM ?? I x y z C Image ? On appellera image numérique une fonction I x y o? x y et I sont à valeurs discrètes et ?nies I x y ? Chaque élément I x y est appelé pixel picture element ? Image D ex IRM ?? I x y z ? voxel C Image ? On appellera image numérique une fonction I x y o? x y et I sont à valeurs discrètes et ?nies I x y ? Chaque élément I x y est appelé pixel picture element ? Image D ex IRM ?? I x y z ? voxel ? Vidéo ?? I x y t C Image ? On appellera image numérique une fonction I x y o? x y et I F EEF F F F F FB sont à valeurs discrètes et ?nies I x y ? Chaque élément I x y est appelé pixel picture element ? Image D ex IRM ?? I x y z ? voxel ? Vidéo ?? I x y t ? I x y contient b ? valeurs nombre de bandes C Image ? Bandes b b b b b Nom de l ? image à niveau de gris RVB rouge vert bleu RVB ??IR RVB infrarouge multispectrale hyperspectrale Exemple d ? application microscopie photo observation de la Terre observation de la Terre observation de la Terre C Traitement d ? images ? Le traitement d ? image consiste à appliquer sur des images des transformations mathématiques dans le but d ? améliorer leur qualité ou d ? en extraire une information CObjectifs du cours ? Identi ?er un problème de traitement d ? image ? Énumérer les di ?érents problèmes de traitement d ? image ? Reconna? tre le type de traitement qu ? a subit une image ? Décrire le fonctionnement les avantages inconvénients et hypothèses des méthodes vues en cours ? Implémenter les méthodes à l ? aide d ? un langage de programmation scienti ?que ? Conna? tre la traduction français anglais des di ?érents termes CContenu
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Licence et utilisation
Gratuit pour un usage personnel Aucune attribution requise- Détails
- Publié le Dec 13, 2022
- Catégorie Health / Santé
- Langue French
- Taille du fichier 33.2kB