Séance de cours

Couleurs et dimensions

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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 présente le concept des couleurs, la façon dont elles sont perçues et affichées, et leur composition. Il couvre également les images scientifiques, leurs types, leurs avantages, leurs inconvénients et l'importance de choisir le bon type. En outre, il explore les dimensions de l'image au-delà d'un seul plan 2D.

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 (10)

Capteur photographique

Un capteur photographique est un composant électronique photosensible servant à convertir un rayonnement électromagnétique (UV, visible ou IR) en un signal électrique analogique. Ce signal est ensuite amplifié, puis numérisé par un convertisseur analogique-numérique et enfin traité pour obtenir une . Le capteur est donc le composant de base des appareils photo et des caméras numériques, l'équivalent du film (ou pellicule) en photographie argentique.

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.

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.

Couleur du Web

L'expression couleurs du Web désigne un jeu de couleurs appelées par un mot-clé dans les langages de description de page HyperText Markup Language (HTML) et Cascading Style Sheet (CSS). Les auteurs de pages web peuvent spécifier numériquement les couleurs des éléments qui composent un document web de plusieurs manières : par un code agglutinant les valeurs hexadécimales RGB ; par un triplet donnant ces valeurs en décimal de 0 à 255 ou par un pourcentage ; par des références Teinte Saturation Luminosité.

Segmentation d'image

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.

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Séances de cours associées (56)

Gestion de la mémoire et programmes d'accident

Couvre la gestion de la mémoire pour les ingénieurs, en se concentrant sur les programmes d'accident liés aux erreurs d'accès à la mémoire.

Acquisition d'images

Couvre les bases de l'acquisition d'images, y compris les dispositifs optiques, les facteurs de résolution, les distorsions de la lentille et les technologies de capteur.

Traitement d'image en Python: Manipulation et techniques de convolution

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.

Reconstruire les images en couleur: Techniques et applications

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.

Fondamentaux du 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.

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Concepts associés (10)

Capteur photographique

Retouche numérique

Digital image processing

Couleur du Web

Segmentation d'image

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