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La segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures. Des algorithmes de segmentation de haut niveau (chaque région est un objet sémantique) sont en développement en divers domaines concernés par le traitement d'images. La segmentation est une étape primordiale en traitement d'image. Les nombreuses méthodes de segmentation se répartissent en quatre principales classes : La segmentation fondée sur les régions (en anglais : region-based segmentation). On y trouve par exemple : la croissance de région (en anglais : region-growing), décomposition/fusion (en anglais : split and merge). La segmentation fondée sur les contours (en anglais : edge-based segmentation). La segmentation fondée sur la classification ou le seuillage des pixels en fonction de leur intensité (en anglais : classification ou thresholding). La segmentation fondée sur la coopération entre les trois premières segmentations. La segmentation par régions consiste à rechercher des zones de mêmes caractéristiques, suivant diverses méthodes de détermination des zones (identification et détermination du périmètre). Les méthodes appartenant à cette famille manipulent directement des régions, les modifiant itérativement jusqu'à satisfaction des conditions attendues. Soit elles partent d'une première partition de l'image, qui est ensuite modifiée en divisant ou regroupant des régions, et on parle alors de méthodes de décomposition/fusion (ou split and merge en anglais) ; soit elles partent de quelques régions, qui croissent par incorporation jusqu'à ce que toute l'image soit couverte, et on parle alors de méthodes par croissance de régions.
[2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
The concept of "basis" for a vector space is one of the most profound
and fruitful ideas in linear algebra. Basis vectors are the "building
blocks" that all other vectors are built from; by "disassembling" a
vector into a linear combination of basis elements we are able to "look
inside" the vector and highlight many of its relevant features.
A vector space has an infinite number o [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will build a dual-tone multi-frequency decoder
based on the short-time Fourier transform.
In [1]:
[2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will use the adaptive LMS filter to estimate the
impulse response of a reverberating room.
A typical use case is handsfree telephony: since the received signal,
amplified and played by the speaker, is picked up by the microphone, we
need to eliminate it from the signal that is transmitted back in order
to avoid a feedback loop. The signal picked up by the microph [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will explore various ways to implement a system
that changes the voice of a speaker. Typical applications for these
techniques, strictly sorted by plausibility, include international spy
missions and prank telephone calls, and devices such as the one
displayed here can be easily bought on the web... or in a novelty shop.
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