Séance de cours

Laboratoires de traitement d'images avec carnets Jupyter

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.

Description

Cette séance de cours couvre l'élaboration de carnets Jupyter pour les laboratoires de traitement d'images, fournissant des suggestions automatisées pour aider les étudiants à terminer des exercices. Les sujets comprennent la personnalisation des cartes de couleurs, l'histogramme d'image, la transformation des vagues Haar et la distorsion de l'image.

Source officielle

Concepts associés (10)

Wavelet transform

In mathematics, a wavelet series is a representation of a square-integrable (real- or complex-valued) function by a certain orthonormal series generated by a wavelet. This article provides a formal, mathematical definition of an orthonormal wavelet and of the integral wavelet transform. A function is called an orthonormal wavelet if it can be used to define a Hilbert basis, that is a complete orthonormal system, for the Hilbert space of square integrable functions.

Discrete wavelet transform

In numerical analysis and functional analysis, a discrete wavelet transform (DWT) is any wavelet transform for which the wavelets are discretely sampled. As with other wavelet transforms, a key advantage it has over Fourier transforms is temporal resolution: it captures both frequency and location information (location in time). Haar wavelet The first DWT was invented by Hungarian mathematician Alfréd Haar. For an input represented by a list of numbers, the Haar wavelet transform may be considered to pair up input values, storing the difference and passing the sum.

Ondelette de Haar

L'ondelette de Haar, ou fonction de Rademacher, est une ondelette créée par Alfréd Haar en 1909. On considère que c'est la première ondelette connue. Il s'agit d'une fonction constante par morceaux, ce qui en fait l'ondelette la plus simple à comprendre et à implémenter. L'ondelette de Haar peut être généralisée par ce qu'on appelle le système de Haar. La fonction-mère des ondelettes de Haar est une fonction constante par morceaux : La fonction d'échelle associée est alors une fonction porte : Le système de Haar est une suite de fonctions continues par morceaux, appartenant à pour .

Ondelette

thumb|Ondelette de Daubechies d'ordre 2. Une ondelette est une fonction à la base de la décomposition en ondelettes, décomposition similaire à la transformée de Fourier à court terme, utilisée dans le traitement du signal. Elle correspond à l'idée intuitive d'une fonction correspondant à une petite oscillation, d'où son nom. Cependant, elle comporte deux différences majeures avec la transformée de Fourier à court terme : elle peut mettre en œuvre une base différente, non forcément sinusoïdale ; il existe une relation entre la largeur de l'enveloppe et la fréquence des oscillations : on effectue ainsi une homothétie de l'ondelette, et non seulement de l'oscillation.

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.

Afficher plus

Séances de cours associées (27)

Traitement d'image II: Transformées et applications optimales

Explore les transformations optimales, les applications d'images, l'algèbre linéaire et les statistiques de 2e ordre dans le traitement d'images.

Représentations du signal

Couvre les représentations de signaux en utilisant des concepts tels que les ondelettes Haar et les filtres FIR.

Wavelet Design : Transformée de Fourier

Couvre la conception des ondelettes utilisant la transformée de Fourier et les procédures de sélection des fonctions des ondelettes.

Représentations du signal

Couvre le concept de représentations de signaux à l'aide d'ondelettes et de l'ondelette de Haar.

Traitement d'image II: Haar Filterbank et Wavelet Transforms

Explore la banque de filtres Haar, les transformées en ondelettes et le filtre Wiener dans le traitement d'image.

Afficher plus

Concepts associés (10)

Wavelet transform

Discrete wavelet transform

Ondelette de Haar

Ondelette

Digital image processing

Afficher plus