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Séance de cours

Opérations morphologiques

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 opérations morphologiques utilisées dans l'analyse d'images, en commençant par l'érosion de base et la dilatation à des opérations plus complexes comme la fermeture, l'ouverture, le bassin versant et Voronoi. L'instructeur explique comment ces opérations sont appliquées aux images binaires pour ajuster les structures d'objets et créer des masques pour les flux de travail d'analyse d'images.

Dans MOOC

Traitement et analyse d'images pour les scientifiques du vivant

Enseignant·e·s (4)

Arne Seitz

04/1996-06/2000 Scientific co-worker at Philipps-University of Marburg, Dep. of Physical Chemistry 07/2000-10/2002 Post Doc at Max-Planck Unit for Structural Molecular Biology in Hamburg 11/2002-11/2005 Post Doc at European Molecular Biolohy Laboratory (EMBL), Cell Biology and Cell Biophysics Programme 11/2005-03/2009 Staff Scientist at Advanced Light Microscopy Facility, EMBL 04/2009- Head of Bioimaging and Optics platforme (BIOP), Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)

Romain Guiet

Olivier Burri

Nicolas René Chiaruttini

Source officielle

Concepts associés (16)

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.

Érosion (informatique)

L'érosion est l'une des deux opérations fondamentales du traitement d'image morphologique. Soit A une image binaire, respectant les conventions usuelles suivantes : Les pixels ayant la valeur 0 sont considérés de couleur noire et représentent le fond. Les pixels ayant la valeur 1 sont considérés de couleur blanche et représentent le sujet de l'image. Soit B un élément structurant, respectant lui aussi ces conventions.

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.

Object co-segmentation

In computer vision, object co-segmentation is a special case of , which is defined as jointly segmenting semantically similar objects in multiple images or video frames. It is often challenging to extract segmentation masks of a target/object from a noisy collection of images or video frames, which involves object discovery coupled with . A noisy collection implies that the object/target is present sporadically in a set of images or the object/target disappears intermittently throughout the video of interest.

Analyse d'image

L'analyse d'image est la reconnaissance des éléments et des informations contenus dans une . Elle peut être automatisée lorsque l'image est enregistrée sous forme numérique, au moyen d'outils informatiques. Les tâches relevant de l'analyse d'image sont multiples, depuis la lecture de codes-barres, jusqu'à la reconnaissance faciale. L'analyse d'image intervient également dans le domaine de l'art et du graphisme, pour l'interprétation des compositions et signifiants.

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Séances de cours associées (30)

Des intensités aux objets : résumé MOOC: Traitement et analyse d'images pour les scientifiques du vivant

Résume la segmentation des images, les filtres morphologiques et convertit les pixels en objets.

Techniques de segmentation MOOC: Traitement et analyse d'images pour les scientifiques du vivant

Explore les techniques de segmentation dans l'analyse d'images, y compris le seuillage, le clustering, la croissance régionale et l'apprentissage automatique.

Traitement d'image: Bases et reconstruction 3D

Explore le traitement d'images en 2D et 3D, couvrant les conditions d'imagerie idéales, l'analyse d'histogrammes, les outils, les étapes de reconstruction 3D et la visualisation.

Deep Learning : réseaux neuronaux convolutifs

Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.

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