Séance de cours

Images numériques et perception visuelle

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Dans cours

BIO-695: Image Processing for Life Science

Registration details will be announced via email. It takes place yearly from Sept./October to December & intends to teach image processing with a strong emphasis of applications in life sciences. The idea is to enable the participants to solve image-proces ...

Description

Cette séance de cours couvre la définition des images numériques, en soulignant que les pixels ne sont pas de petits carrés, et explique comment les images numériques sont formées, classées par profondeur de bit et stockées dans différents formats de fichiers. Il traite également du flux de travail de la formation d'images et de l'importance de l'analyse d'images pour éviter les préjugés humains.

Dans MOOC

Traitement et analyse d'images pour les scientifiques du vivant

De nos jours, les méthodes basées sur l'image sont indispensables pour les scientifiques du vivant. La microscopie optique, en particulier, est passée d'observations sommaires à l'œil nu à des acquisitions multiplan, multicanal, multiposition et multimode à haut débit qui produisent facilement des milliers d'images riches en informations qui doivent être quantifiées d'une manière ou d'une autre pour répondre à des questions biologiques. Ce cours vous enseignera les concepts de base, de l'acquisition d'imag

Enseignant·e·s (4)

Olivier Burri

Expertise Development of bioimage analysis workflows and algorithms to extract quantitative data from microscopy imagesTools & Software: ImageJ/Fiji, CellProfiler, ilastik, Imaris, Arivis, Matlab, RStudio, IntelliJ, Eclipse, Jupyter NotebooksProgramming languages:Java, Groovy, JavaScript, TypeScript, PHP, Python, R, C, C , Matlab, Bash Expertise Development of bioimage analysis workflows and algorithms to extract quantitative data from microscopy imagesTools & Software: ImageJ/Fiji, CellProfiler, ilastik, I

Arne Seitz

Enseignement et PhD Cours Advanced Microscopy for Life Science BIO-659 For further information, please get in contact with the instructor or have a look on the following web-site: http://biop.epfl.ch/ Bioimage informatics BIO-410 Le cours fournit une complète revue des méthodes, algorithmes et des outils logiciels utilisés en analyse d'images biologiques. Il expose les concepts fondamentaux et les solutions informatiques permettant d'extraire des informations quantitatives à

Romain Guiet

Expertise Development of BioImage Analysis workflows and algorithms to extract quantitative data from microscopy images.BioSample Preparation : in vitro cell, organoid, time-lapse, fixation, staining strategies, actin, mitochondria, fluorescent protein expressionBioImage Acquisition : Widefield, Confocal, Whole Slide Imaging, Super-resolution (SIM, STORM, STED), FRET, FRAP, FLIMBioImage Analysis: Colocalisation analysis, Deconvolution, Time-lapse , Whole Slide ImagingTools & Software: ImageJ/Fiji, QuPath, i

Nicolas René Chiaruttini

Source officielle

Concepts associés (18)

Analyse d'image

L'analyse d'image est la reconnaissance des éléments et des informations contenus dans une . Elle peut être automatisée lorsque l'image est enregistrée sous forme numérique, au moyen d'outils informatiques. Les tâches relevant de l'analyse d'image sont multiples, depuis la lecture de codes-barres, jusqu'à la reconnaissance faciale. L'analyse d'image intervient également dans le domaine de l'art et du graphisme, pour l'interprétation des compositions et signifiants.

Digital image processing

Digital image processing is the use of a digital computer to process s through an algorithm. As a subcategory or field of digital signal processing, digital image processing has many advantages over . It allows a much wider range of algorithms to be applied to the input data and can avoid problems such as the build-up of noise and distortion during processing. Since images are defined over two dimensions (perhaps more) digital image processing may be modeled in the form of multidimensional systems.

Appareil photographique numérique

Un appareil photographique numérique (ou APN) est un appareil photographique qui recueille la lumière sur un capteur photographique électronique, plutôt que sur une pellicule photographique, et qui convertit l'information reçue par ce support pour la coder numériquement. Un appareil photo numérique utilise un capteur CCD ou CMOS pour acquérir les images, et les enregistre habituellement sur des cartes mémoire (CompactFlash, SmartMedia, Memory Stick, Secure Digital, etc.).

Retouche numérique

Image editing encompasses the processes of altering s, whether they are digital photographs, traditional photo-chemical photographs, or illustrations. Traditional analog image editing is known as photo retouching, using tools such as an airbrush to modify photographs or editing illustrations with any traditional art medium. Graphic software programs, which can be broadly grouped into vector graphics editors, raster graphics editors, and 3D modelers, are the primary tools with which a user may manipulate, enhance, and transform images.

Medical image computing

Medical image computing (MIC) is an interdisciplinary field at the intersection of computer science, information engineering, electrical engineering, physics, mathematics and medicine. This field develops computational and mathematical methods for solving problems pertaining to medical images and their use for biomedical research and clinical care. The main goal of MIC is to extract clinically relevant information or knowledge from medical images.

Afficher plus

Séances de cours associées (48)

Images numériques et perception visuelle MOOC: Traitement et analyse d'images pour les scientifiques du vivant

Couvre les bases des images numériques, du traitement des images et de la perception visuelle.

Introduction aux humanités numériques

Couvre l'information, la mémoire, les glyphes, les systèmes d'écriture, les images numériques, les connexions physiques et morphologiques, les formes 3D et les défis du traitement informatique.

Images numériques et perception visuelle MOOC: Traitement et analyse d'images pour les scientifiques du vivant

Souligne la fiabilité de l'analyse d'images numériques par rapport à la perception visuelle humaine.

Modélisation computationnelle des microstructures

Couvre la modélisation computationnelle des microstructures, les mesures statistiques, la reconstruction des microstructures et les tests de matériaux virtuels.

Tomographie par rayons X Analyse pratique

Couvre l'analyse pratique des images de tomographie aux rayons X à l'aide du logiciel Fiji.

Afficher plus

Concepts associés (18)

Analyse d'image

Digital image processing

Appareil photographique numérique

Retouche numérique

Medical image computing

Afficher plus