Séance de cours

Niveaux de gris, couleurs et images spéciales

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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 couvre les différents types d'images, y compris les niveaux de gris, les couleurs et les formats spéciaux. Il explique la profondeur des bits des images en échelle de gris, le stockage et l'affichage des images colorées, et l'importance des différentes profondeurs de bits. L'instructeur démontre les différences entre les images 8 bits et 16 bits, l'utilisation d'images binaires pour la détection d'objets et l'importance de comprendre les formats d'images dans l'analyse scientifique. En outre, la séance de cours explore la création d'images RVB, l'utilisation de tableaux de correspondance pour les échelles de couleurs et les défis de la gestion de plusieurs canaux dans le traitement d'images. Il se termine par un aperçu des formats de fichiers et le plugin OME pour la lecture de différents formats d'images.

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 (26)

Channel (digital image)

Color digital images are made of pixels, and pixels are made of combinations of primary colors represented by a series of code. A channel in this context is the grayscale image of the same size as a color image, made of just one of these primary colors. For instance, an image from a standard digital camera will have a red, green and blue channel. A grayscale image has just one channel. In geographic information systems, channels are often referred to as raster bands.

Détection d'objet

thumb|Détection de visage avec la méthode de Viola et Jones. En vision par ordinateur on désigne par détection d'objet (ou classification d'objet) une méthode permettant de détecter la présence d'une instance (reconnaissance d'objet) ou d'une classe d'objets dans une . Une attention particulière est portée à la détection de visage et la détection de personne. Ces méthodes font souvent appel à l'apprentissage supervisé et ont des applications dans de multiples domaines, tels la ou la vidéo surveillance.

RAW (format d'image)

thumb|Fonctionnement de la matrice de Bayer. Raw est la désignation générique d'un type de fichier d' issues d’appareils photo numériques ou de scanners. Un fichier Raw contient les données brutes du capteur et les paramètres nécessaires à la transformation en fichier image visible sur écran. Le fichier est plus volumineux que celui au format JPEG, servant le plus souvent à la communication des images, mais il n'a pas subi de transformations irréversibles, ce qui permet de retravailler sans dommage.

Rouge-vert-bleu

vignette|Cellules lumineuses rouge, vert, bleu d'un écran vidéo, en gros plan. Rouge-vert-bleu (RVB, ou RGB pour l'anglais red-green-blue) désigne un système de traitement optique, d'affichage électronique ou d'un codage de signal vidéo analogique ou un codage informatique des couleurs. Pour restituer la perception humaine colorée d'une image, différentes méthodes existent, en peinture, en imprimerie, en projection photographique, vidéo ou en affichage électronique et notamment, grâce au principe de la trichromie.

Gestion de la couleur

Dans les systèmes d'imagerie numérique, la gestion de la couleur est la transformation maîtrisée entre les représentations des couleurs de différents appareils, comme les scanners, les appareils photographiques numériques, les écrans d'ordinateurs, les écrans de télévision, les imprimantes, les presses offset, etc. L'ICC (International Color Consortium) est un consortium industriel qui a défini une norme ouverte de module de correspondance des couleurs au niveau du système d'exploitation associé à des profils de couleurs.

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Séances de cours associées (64)

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.

Computer Vision Basics: Traitement de l'image et détection des caractéristiques

Couvre les bases de la vision par ordinateur, en se concentrant sur les techniques de traitement d'image et la détection de caractéristiques.

Traitement de l'image aux Fidji

Couvre les bases du traitement d'image à l'aide du logiciel fidjien, en se concentrant sur la gestion des fichiers et l'application de filtres.

Traitement de l'image : Fondements et techniques

Introduit les bases du traitement d'image, couvrant les images vectoriels vs matrices, le système de couleurs RGB, l'échelle de gris, et les bibliothèques de manipulation d'image.

Corrélation d'image numérique: pratique

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.

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Concepts associés (26)

Channel (digital image)

Détection d'objet

RAW (format d'image)

Rouge-vert-bleu

Gestion de la couleur

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