Couvre les principes fondamentaux du traitement de l'image scientifique, les pratiques logicielles et les considérations éthiques dans le traitement de l'image.
Discute de l'analyse des textures dans les images, en se concentrant sur les propriétés statistiques et structurelles, les techniques de segmentation et les applications d'apprentissage automatique pour la classification des textures.
Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.
Explore les principes fondamentaux et les applications de la microscopie à sonde à balayage, y compris la configuration STM, la reconstruction de surface, le tunnel quantique et la microscopie à force de balayage.
Explore les techniques de microscopie à super résolution PALM et STORM, en mettant l'accent sur la microscopie de localisation à molécule unique et ses applications.
