Total variation denoisingIn signal processing, particularly , total variation denoising, also known as total variation regularization or total variation filtering, is a noise removal process (filter). It is based on the principle that signals with excessive and possibly spurious detail have high total variation, that is, the integral of the absolute is high. According to this principle, reducing the total variation of the signal—subject to it being a close match to the original signal—removes unwanted detail whilst preserving important details such as .
Image resolutionImage resolution is the level of detail an holds. The term applies to digital images, film images, and other types of images. "Higher resolution" means more image detail. Image resolution can be measured in various ways. Resolution quantifies how close lines can be to each other and still be visibly resolved. Resolution units can be tied to physical sizes (e.g. lines per mm, lines per inch), to the overall size of a picture (lines per picture height, also known simply as lines, TV lines, or TVL), or to angular subtense.
Débruitage par patchsLe débruitage par morceaux (patchs) est une technique de débruitage d'image utilisant l'algorithme de réduction du bruit numérique appelé en Anglais "non-local means". Contrairement aux filtres habituels qui réalisent une moyenne des valeurs du groupe de pixels localisés autour d'un pixel cible afin de réduire le bruit, le filtre "non-local means" réalise une moyenne de la totalité des valeurs des pixels contenus dans l'image, pondérées en fonction de leur similarité avec le pixel cible.
DébruitageLe débruitage est une technique d'édition qui consiste à supprimer des éléments indésirables (« bruit »), afin de rendre un document, un signal (numérique ou analogique) ou un environnement plus intelligible ou plus pur. Ne pas confondre le débruitage avec la réduction de bruit. Sur le plan sonore, le débruitage consiste à réduire ou anéantir le rendu d'ondes sonores « parasites » (ou « bruit »).
Digital image processingDigital 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.
Pouvoir de résolutionLe pouvoir de résolution, ou pouvoir de séparation, pouvoir séparateur, résolution spatiale, résolution angulaire, exprime la capacité d'un système optique de mesure ou d'observation – les microscopes, les télescopes ou l'œil, mais aussi certains détecteurs, particulièrement ceux utilisés en – à distinguer les détails. Il peut être caractérisé par l'angle ou la distance minimal(e) qui doit séparer deux points contigus pour qu'ils soient correctement discernés.
Restauration (image)La restauration d'image est une technique d' qui permet, à l'aide d'un logiciel de retouche d'image, de rendre à une image numérisée l'apparence de son état d'origine. Pour ce faire, l'image est dans un premier temps importée dans l'ordinateur, généralement à l'aide d'un scanner, dans une , qui permet de travailler les détails. Ensuite, à l'aide d'un logiciel de comme Photoshop ou GIMP, l'infographiste dessine littéralement sur l'image, afin d'en supprimer les défauts.
Optical resolutionOptical resolution describes the ability of an imaging system to resolve detail, in the object that is being imaged. An imaging system may have many individual components, including one or more lenses, and/or recording and display components. Each of these contributes (given suitable design, and adequate alignment) to the optical resolution of the system; the environment in which the imaging is done often is a further important factor. Resolution depends on the distance between two distinguishable radiating points.
Microscopie à super-résolutionLa microscopie à super-résolution est un ensemble de techniques permettant d'imager en microscopie optique des objets à une résolution à l’échelle nanométrique. Elle se démarque par le fait que la résolution obtenue n'est plus limitée par le phénomène de diffraction. Du fait de la diffraction de la lumière, la résolution d’un microscope optique conventionnel est en principe limitée, indépendamment du capteur utilisé et des aberrations ou imperfections des lentilles.
Edge-preserving smoothingEdge-preserving smoothing or edge-preserving filtering is an technique that smooths away noise or textures while retaining sharp edges. Examples are the median, bilateral, guided, anisotropic diffusion, and Kuwahara filters. In many applications, e.g., medical or satellite imaging, the edges are key features and thus must be preserved sharp and undistorted in smoothing/denoising. Edge-preserving filters are designed to automatically limit the smoothing at “edges” in images measured, e.g., by high gradient magnitudes.
Sparse dictionary learningSparse dictionary learning (also known as sparse coding or SDL) is a representation learning method which aims at finding a sparse representation of the input data in the form of a linear combination of basic elements as well as those basic elements themselves. These elements are called atoms and they compose a dictionary. Atoms in the dictionary are not required to be orthogonal, and they may be an over-complete spanning set. This problem setup also allows the dimensionality of the signals being represented to be higher than the one of the signals being observed.
Group schemeIn mathematics, a group scheme is a type of object from algebraic geometry equipped with a composition law. Group schemes arise naturally as symmetries of schemes, and they generalize algebraic groups, in the sense that all algebraic groups have group scheme structure, but group schemes are not necessarily connected, smooth, or defined over a field. This extra generality allows one to study richer infinitesimal structures, and this can help one to understand and answer questions of arithmetic significance.
4K4K est un format d' ayant une définition d'écran dont le bord le plus long est composé de environ. Les deux résolutions les plus communes sont (télévision, 4K UHD) et (cinéma, 4K DCI). Initialement, le terme « 4K » fait référence à la définition minimale de pour la largeur de l'image. Le , la Consumer Electronics Association (CEA) américaine a officialisé la dénomination « télévision à ultra-haute définition » (« Ultra HD ») pour les téléviseurs proposant une définition de .
Schéma (géométrie algébrique)En mathématiques, les schémas sont les objets de base de la géométrie algébrique, généralisant la notion de variété algébrique de plusieurs façons, telles que la prise en compte des multiplicités, l'unicité des points génériques et le fait d'autoriser des équations à coefficients dans un anneau commutatif quelconque.
Fibre optiqueUne fibre optique est un fil dont l’âme, très fine et faite de verre ou de plastique, a la propriété de conduire la lumière et sert pour la fibroscopie, l'éclairage ou la transmission de données numériques. Elle offre un débit d'information nettement supérieur à celui des câbles coaxiaux et peut servir de support à un réseau « large bande » par lequel transitent aussi bien la télévision, le téléphone, la visioconférence ou les données informatiques.
Variation totale d'une fonctionEn mathématiques, la variation totale est liée à la structure (locale ou globale) du codomaine d'une fonction. Pour une fonction continue à valeurs réelles f, définie sur un intervalle [a, b] ⊂ R, sa variation totale sur l'intervalle de définition est une mesure de la longueur d'arc de la projection sur l'axe des ordonnées de la courbe paramétrée (x, f(x)), pour x ∈ [a, b]. L'idée de variation totale pour les fonctions d'une variable réelle a d'abord été introduite par Camille Jordan, afin de démontrer un théorème de convergence pour les séries de Fourier de fonctions discontinues périodiques à variation bornée.
K-moyennesLe partitionnement en k-moyennes (ou k-means en anglais) est une méthode de partitionnement de données et un problème d'optimisation combinatoire. Étant donnés des points et un entier k, le problème est de diviser les points en k groupes, souvent appelés clusters, de façon à minimiser une certaine fonction. On considère la distance d'un point à la moyenne des points de son cluster ; la fonction à minimiser est la somme des carrés de ces distances.
Fiber-optic communicationFiber-optic communication is a method of transmitting information from one place to another by sending pulses of infrared or visible light through an optical fiber. The light is a form of carrier wave that is modulated to carry information. Fiber is preferred over electrical cabling when high bandwidth, long distance, or immunity to electromagnetic interference is required. This type of communication can transmit voice, video, and telemetry through local area networks or across long distances.
Hilbert schemeIn algebraic geometry, a branch of mathematics, a Hilbert scheme is a scheme that is the parameter space for the closed subschemes of some projective space (or a more general projective scheme), refining the Chow variety. The Hilbert scheme is a disjoint union of projective subschemes corresponding to Hilbert polynomials. The basic theory of Hilbert schemes was developed by . Hironaka's example shows that non-projective varieties need not have Hilbert schemes.
Acquisition compriméeL'acquisition comprimée (en anglais compressed sensing) est une technique permettant de trouver la solution la plus parcimonieuse d'un système linéaire sous-déterminé. Elle englobe non seulement les moyens pour trouver cette solution mais aussi les systèmes linéaires qui sont admissibles. En anglais, elle porte le nom de Compressive sensing, Compressed Sampling ou Sparse Sampling.
