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Analyse d'image directionnelle : Filtres stérilisables

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Dans cours

MICRO-512: Image processing II

Study of advanced image processing; mathematical imaging. Development of image-processing software and prototyping in Jupyter Notebooks; application to real-world examples in industrial vision and biomedical imaging. ...

Description

Cette séance de cours couvre le théorème de la tranche centrale, la transformée de Radon, la transformée de Fourier, l'expansion multinomiale, les dérivées de gradient et directionnelles, le tenseur de structure et l'appariement de modèle directionnel. Il explique la gouvernabilité des polynômes, les propriétés des polynômes multidimensionnels et la mise en œuvre de filtres orientables pour la détection des bords et des crêtes dans le traitement des images.

Enseignant·e·s (4)

Michael Stefan Daniel Liebling

Enseignement et PhD A co-dirigé les thèses EPFL de Christian Jaques, Olivia Mariani, Adrian Shajkofci, François Thierry M Marelli Cours Apprentissage et intelligence artificielle EE-311 Ce cours présente une vue générale des techniques d'apprentissage automatique, passant en revue les algorithmes, le formalisme théorique et les protocoles expérimentaux.

Michaël Unser

Expertise Image Processing Medical Imaging Biological Imaging Wavelets Splines Multiresolution Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Youssef Haouchat, Vincent Patrick Lawrence Guillemet, Bassam El Rawas, Stanislas Ducotterd, Mehrsa Pourya, Zhiyuan Hu A dirigé les thèses EPFL de Stefan Horbelt, Jan Kybic, Maria Arrate Munoz Barrutia, Manuela Feilner, Slavica Jonic, Mathews Jacob, Michael Liebling, Michael Sühling, Muthuvel Arigovindan, François Aguet, Cédric Vonesch, Ildar Khalidov, Sathish Ramani, F

Daniel Sage

Expertise Publications Enseignement et PhD A co-dirigé les thèses EPFL de Daniel Andreas Schmitter, Anaïs Badoual, Laurène Donati Cours 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 partir d'images multidimensionnelles. Fundamentals of Image Analysis EE

Dimitri Nestor Alice Van De Ville

Expertise Neuro-imagerie, traitement des signaux, sciences des réseaux, systèmes dynamiques Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Alexandre Cionca, Chun Hei Michael Chan, Flavia Petruso, Bassam El Rawas, Nikolaos Molochidis, Christophe Pascal Jérémie Chênes, Fabrice Jean Guibert, Alessio Siviglia, Ekansh Sareen, Beatrice Lugli A dirigé les thèses EPFL de Djano Kandaswamy, Fikret Isik Karahanoglu, Nora Leonardi, Zafer Dogan, Jeffrey Adam Kasten, Naghmeh Ghazaleh, Rotem Roza Kopel, Daniela Maria Zölle

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Intelligence artificielle: Vision par ordinateur

Concepts associés (31)

Détection de contours

En et en vision par ordinateur, on appelle détection de contours les procédés permettant de repérer les points d'une qui correspondent à un changement brutal de l'intensité lumineuse. Ces changements de propriétés de l' indiquent en général des éléments importants de structure dans l'objet représenté. Ces éléments incluent des discontinuités dans la profondeur, dans l'orientation d'une surface, dans les propriétés d'un matériau et dans l'éclairage d'une scène.

Corner detection

Corner detection is an approach used within computer vision systems to extract certain kinds of features and infer the contents of an image. Corner detection is frequently used in motion detection, , video tracking, image mosaicing, panorama stitching, 3D reconstruction and object recognition. Corner detection overlaps with the topic of interest point detection. A corner can be defined as the intersection of two edges. A corner can also be defined as a point for which there are two dominant and different edge directions in a local neighbourhood of the point.

Ridge detection

In , ridge detection is the attempt, via software, to locate ridges in an , defined as curves whose points are local maxima of the function, akin to geographical ridges. For a function of N variables, its ridges are a set of curves whose points are local maxima in N − 1 dimensions. In this respect, the notion of ridge points extends the concept of a local maximum. Correspondingly, the notion of valleys for a function can be defined by replacing the condition of a local maximum with the condition of a local minimum.

Pyramide (traitement d'image)

En traitement d'images, la pyramide est une représentation multi-résolution d'une image. Elle permet de modéliser l'image à différentes , depuis l'image initiale jusqu'à une image très grossière. La pyramide d'images est souvent utilisée car elle permet à l'algorithme de traitement d'image de travailler depuis les détails jusqu'au « grossier ». Cet outil est notamment utilisé à des fins de . Les principaux types de construction d'une pyramide d'images sont : Gaussienne Laplacienne Irrégulière Adaptative Il existe deux principaux types de pyramides : passe-bas, et passe-bande.

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.

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Séances de cours associées (59)

Analyse et traitement des images directionnelles

Plonge dans les fondements mathématiques et l'importance des indices directionnels dans le traitement de l'image, en explorant les défis informatiques et la sélectivité de l'orientation.

Traitement d'image I : Mesures de corrélation et filtrage assorti

Explore les mesures de corrélation, le filtrage assorti et l'extraction de fonctionnalités dans le traitement d'images.

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.

Deep Learning : Détection de périphérie et réseaux neuronaux

Discute des techniques de détection de bord et de l'évolution de l'apprentissage profond dans les réseaux neuronaux.

Edge et contour

Couvre la détection des bords et des contours dans les images, y compris les méthodes basées sur les gradients, l'opérateur laplacien, et des méthodes plus complexes.

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Concepts associés (31)

Détection de contours

Corner detection

Ridge detection

Pyramide (traitement d'image)

Digital image processing

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