Couvre les techniques de traitement de l'image, y compris l'ajout de bruit, le filtrage et l'amélioration de l'image à l'aide de divers filtres et outils.
Introduit des techniques de traitement d'image en Python, en se concentrant sur les opérations de manipulation et de convolution à l'aide de NumPy et Pillow.
Couvre les principes fondamentaux du traitement de l'image scientifique, les pratiques logicielles et les considérations éthiques dans le traitement de l'image.
Couvre les bases du traitement d'images pour la microscopie, y compris l'acquisition, la correction des défauts, l'amélioration des images et l'extraction d'informations.
Se concentre sur l'application pratique de la corrélation d'images numériques pour les ingénieurs civils, couvrant la mesure des champs de déplacement et le calcul des champs de contrainte.
Couvre les techniques de reconstruction d'images en couleur à l'aide de la détection optique et de l'intelligence artificielle pour améliorer la qualité de l'image et réduire le bruit.
Couvre la modélisation computationnelle des microstructures, les mesures statistiques, la reconstruction des microstructures et les tests de matériaux virtuels.