Vision Par Ordinateur [French]

Qu'est-ce que la vision par ordinateur Les tâches de vision par ordinateur incluent des méthodes d'acquisition, de traitement, d'analyse et de compréhension d'images numériques, ainsi que l'extraction de données de grande dimension à partir du monde réel afin de fournir des informations numériques ou symboliques, par exemple sous forme de jugements. Dans le contexte de cette discussion, la compréhension fait référence au processus de transformation d’images visuelles en descriptions de l’environnement compréhensibles aux processus de réflexion et capables d’évoquer une action appropriée. Il est possible d'interpréter cette compréhension d'image comme le processus d'extraction d'informations symboliques à partir de données d'image en utilisant des modèles qui ont été créés avec l'aide de l'apprentissage de la théorie, de la géométrie, de la physique et de l'informatique. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Vision par ordinateur Chapitre 2 : Vision industrielle Chapitre 3 : Analyse d'image Chapitre 4 : Segmentation d'image Chapitre 5 : Flux optique Chapitre 6 : Mouvement détection Chapitre 7 : Reconnaissance gestuelle Chapitre 8 : Pose (vision par ordinateur) Chapitre 9 : Rita Cucchiara Chapitre 10 : Caméras stéréo (II) Répondre aux principales questions du public sur la vision par ordinateur. (III) Exemples concrets d'utilisation de la vision par ordinateur dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Les professionnels, les étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, les passionnés, les amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de vision par ordinateur.    

Qu'est-ce que le Groupe mixte d'experts en photographie  JPEG 2000, souvent connu sous le nom de JP2, est un format standard et un schéma de codage pour la compression d'images. Il a été développé entre les années 1997 et 2000 par un comité du Groupe mixte d'experts en photographie, présidé par Touradj Ebrahimi. L'objectif du groupe était de remplacer leur standard JPEG d'origine, basé sur une transformation en cosinus discrète (DCT), par une approche basée sur les ondelettes nouvellement conçue. Les fichiers conformes à la norme ISO/IEC 15444-1 sont désignés par l'extension.jp2, tandis que les fichiers conformes aux exigences étendues de la partie 2, publiées sous le nom ISO/IEC 15444-2, sont désignés par l'extension.jpx. Plus précisément, la RFC 3745 est l'endroit où les types MIME enregistrés sont définis. Il s'agit de l'image/jp2 pour la norme ISO/IEC 15444-1. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les éléments suivants sujets : Chapitre 1 : JPEG 2000 Chapitre 2 : JPEG Chapitre 3 : Compression avec perte Chapitre 4 : Compression d'image Chapitre 5 : ICER Chapitre 6 : H.262/MPEG-2 Partie 2 Chapitre 7 : MPEG-4 Partie 2 Chapitre 8 : Format de fichier image Chapitre 9 : Motion JPEG 2000 Chapitre 10 : Format de fichier image à haute efficacité (II) Répondre aux principales questions du public à propos du groupe commun d'experts en photographie. (III) Exemples concrets d'utilisation d'un groupe commun d'experts en photographie dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de groupe conjoint d'experts en photographie.    

Qu'est-ce que l'homographie Dans le domaine de la vision par ordinateur, deux images quelconques de la même surface plane dans l'espace sont liées par une homographie. Cela a de nombreuses applications pratiques, telles que la rectification d'images, l'enregistrement d'images ou le mouvement de caméra (rotation et translation) entre deux images. Une fois la résection de la caméra effectuée à partir d'une matrice d'homographie estimée, ces informations peuvent être utilisées pour la navigation ou pour insérer des modèles d'objets 3D dans une image ou une vidéo, afin qu'ils soient rendus avec la perspective correcte et semblent avoir fait partie de l'objet. scène originale. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Homographie (vision par ordinateur) Chapitre 2 : Transformation affine Chapitre 3 : Matrice de transformation Chapitre 4 : Assemblage d'images Chapitre 5 : Intersection ligne-plan Chapitre 6 : Matrice fondamentale (vision par ordinateur) Chapitre 7 : Résection de caméra Chapitre 8 : Rectification d'image Chapitre 9 : Matrice de la caméra Chapitre 10 : Calibrage automatique de la caméra (II) Répondre aux principales questions du public sur l'homographie. (III) Réel exemples mondiaux d'utilisation de l'homographie dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type d'homographie.    

Qu'est-ce que la réduction du bruit La réduction du bruit est le processus de suppression du bruit d'un signal. Des techniques de réduction du bruit existent pour l’audio et les images. Les algorithmes de réduction du bruit peuvent déformer le signal dans une certaine mesure. La réjection du bruit est la capacité d'un circuit à isoler une composante de signal indésirable de la composante de signal souhaitée, comme avec le taux de réjection en mode commun. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Réduction du bruit Chapitre 2 : Système de réduction du bruit Dolby Chapitre 3 : Dbx (réduction du bruit) Chapitre 4 : Traitement d'image numérique Chapitre 5 : Bruit de l'image Chapitre 6 : Ondelette Chapitre 7 : Différence des gaussiennes Chapitre 8 : Filtre bilatéral Chapitre 9 : Moyennes non locales Chapitre 10 : Correspondance de blocs et filtrage 3D (II) Répondre aux principales questions du public sur la réduction du bruit. (III) Exemples concrets d'utilisation de la réduction du bruit dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de réduction du bruit.    

Qu'est-ce que la vision stéréo par ordinateur La vision stéréoscopique par ordinateur est l'extraction d'informations 3D à partir d'images numériques, telles que celles obtenues par une caméra CCD. En comparant les informations sur une scène depuis deux points de vue, des informations 3D peuvent être extraites en examinant les positions relatives des objets dans les deux panneaux. Ceci est similaire au processus biologique de la stéréopsie. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Vision stéréoscopique par ordinateur Chapitre 2 : Reconstruction 3D Chapitre 3 : Modèle de contour actif Chapitre 4 : Détecteur de région affine de Harris Chapitre 5 : Détection du premier plan Chapitre 6 : Matrix Chernoff lié Chapitre 7 : Similitude Chapitre 8 : Similitude structurelle Chapitre 9 : Fonction de variance Chapitre 10 : Distance de départ de Fréchet (II) Répondre aux principales questions du public sur la vision stéréoscopique par ordinateur. (III) Exemples concrets d'utilisation de la vision stéréoscopique par ordinateur dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de vision stéréo par ordinateur.    

Qu'est-ce que l'égalisation de l'histogramme L'égalisation de l'histogramme est une méthode de traitement d'image permettant d'ajuster le contraste à l'aide de l'histogramme de l'image. Comment allez-vous procéder ? avantage (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Égalisation de l'histogramme Chapitre 2 : Fonction de distribution cumulative Chapitre 3 : Histogramme Chapitre 4 : Variable aléatoire Chapitre 5 : Statistiques d'ordre Chapitre 6 : HSL et HSV Chapitre 7 : Histogramme des couleurs Chapitre 8 : Distribution uniforme continue Chapitre 9 : Résolution optique Chapitre 10 : Fonction de distribution empirique (II) Répondre aux principales questions du public sur l'égalisation d'histogramme. (III) Exemples concrets d'utilisation de l'égalisation d'histogramme dans de nombreux domaines. Qui ce livre s'adresse aux professionnels, aux étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, aux passionnés, aux amateurs et à ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type d'égalisation d'histogramme.    

Qu'est-ce que la transformée de Radon En mathématiques, la transformée de Radon est la transformée intégrale qui prend une fonction f définie sur le plan en une fonction Rf définie sur le (deux- dimensionnel) espace de lignes dans le plan, dont la valeur sur une ligne particulière est égale à l'intégrale de ligne de la fonction sur cette ligne. La transformation a été introduite en 1917 par Johann Radon, qui a également fourni une formule pour la transformation inverse. Radon a en outre inclus des formules pour la transformation en trois dimensions, dans lesquelles l'intégrale est reprise sur les plans. Il a ensuite été généralisé aux espaces euclidiens de dimension supérieure et plus largement dans le contexte de la géométrie intégrale. L'analogue complexe de la transformée de Radon est connu sous le nom de transformée de Penrose. La transformée de Radon est largement applicable à la tomographie, la création d'une image à partir des données de projection associées aux analyses transversales d'un objet. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Transformation de Radon Chapitre 2 : Transformation de Fourier Chapitre 3 : Bessel fonction Chapitre 4 : Théorème de convolution Chapitre 5 : Transformée de Fourier discrète Chapitre 6 : Séries de Fourier Chapitre 7 : Intégration par parties Chapitre 8 : Transformée de Fourier fractionnaire Chapitre 9 : Transformée de Mellin Chapitre 10 : Noyau de Poisson (II) Répondre à la Questions principales du public sur la transformation du radon. (III) Exemples concrets d'utilisation de la transformation du radon dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de transformation du radon.    

Qu'est-ce que l'espace colorimétrique Un espace colorimétrique est un arrangement particulier de couleurs dans un espace donné. En conjonction avec le profilage des couleurs, qui est pris en charge par divers dispositifs physiques, il est capable de prendre en charge des représentations reproductibles de couleurs, que ces représentations impliquent une représentation analogique ou numérique. Il est possible qu'un espace colorimétrique soit arbitraire, auquel cas les couleurs physiquement réalisées sont allouées à un ensemble d'échantillons de couleurs physiques portant des noms de couleurs correspondants, ou il peut être structuré avec une précision mathématique. Le concept d'« espace colorimétrique » est un outil conceptuel utile qui peut être utilisé pour acquérir une connaissance des capacités colorimétriques d'un certain fichier ou appareil numérique. Lors de la tentative de reproduction des couleurs sur un autre appareil, les espaces colorimétriques peuvent indiquer si les détails des ombres/surbrillance et la saturation des couleurs peuvent être préservés, ainsi que le degré de diminution de l'un ou l'autre de ces aspects. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Espace colorimétrique Chapitre 2 : Modèle de couleurs RVB Chapitre 3 : Modèle de couleurs CMJN Chapitre 4 : Espaces colorimétriques RVB Chapitre 5 : HSL et HSV Chapitre 6 : Chromaticité Chapitre 7 : Espace colorimétrique CIELAB Chapitre 8 : Gamut Chapitre 9 : Niveaux de gris Chapitre 10 : Espace colorimétrique Adobe RVB (II) Répondre aux principales questions du public sur l'espace colorimétrique. (III) Exemples concrets d'utilisation de l'espace colorimétrique dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou informations de base de quelque nature que ce soit. de l'espace colorimétrique.    

Qu'est-ce que la vision par ordinateur sous-marine La vision par ordinateur sous-marine est un sous-domaine de la vision par ordinateur. Ces dernières années, avec le développement des véhicules sous-marins, le besoin de pouvoir enregistrer et traiter d’énormes quantités d’informations est devenu de plus en plus important. Les applications vont de l'inspection des structures sous-marines pour l'industrie offshore à l'identification et au comptage des poissons pour la recherche biologique. Cependant, quel que soit l’impact de cette technologie sur l’industrie et la recherche, elle en est encore à un stade de développement très précoce par rapport à la vision par ordinateur traditionnelle. L’une des raisons à cela est que dès que la caméra entre dans l’eau, une toute nouvelle série de défis apparaît. D’une part, les caméras doivent être étanches, la corrosion marine détériore rapidement les matériaux et l’accès et les modifications aux installations expérimentales sont coûteux, tant en temps qu’en ressources. D'un autre côté, les propriétés physiques de l'eau font que la lumière se comporte différemment, modifiant l'apparence d'un même objet avec des variations de profondeur, de matière organique, de courants, de température, etc. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Vision par ordinateur sous-marine Chapitre 2 : Vision par ordinateur Chapitre 3 : Levé hydrographique Chapitre 4 : Véhicule sous-marin autonome Chapitre 5 : Monterey Bay Aquarium Research Institute Chapitre 6 : Sous-marin sans pilote véhicule Chapitre 7 : Réduction du bruit Chapitre 8 : Vision sous-marine Chapitre 9 : Post-traitement vidéo Chapitre 10 : Image qualité (II) Répondre aux principales questions du public sur la vision par ordinateur sous-marine. (III) Exemples concrets d'utilisation de la vision par ordinateur sous-marine dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Les professionnels, les étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, les passionnés, les amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de vision par ordinateur sous-marine.

Qu'est-ce que le mappage de tons Le mappage de tons est une technique utilisée dans le traitement d'images et l'infographie pour mapper un ensemble de couleurs sur un autre afin de se rapprocher de l'apparence de couleurs hautement dynamiques. (HDR) dans un support ayant une plage dynamique plus limitée. Les impressions, les moniteurs CRT ou LCD et les projecteurs ont tous une plage dynamique limitée qui est insuffisante pour reproduire toute la gamme des intensités lumineuses présentes dans les scènes naturelles. Le mappage de tons résout le problème de la forte réduction du contraste depuis l'éclat de la scène jusqu'à la plage affichable tout en préservant les détails de l'image et l'apparence des couleurs, importants pour apprécier le contenu original de la scène. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Tone_mapping Chapitre 2 : Gamma_correction Chapitre 3 : Capture_HDR multi-exposition Chapitre 4 : Rendu à plage dynamique élevée Chapitre 5 : Amélioration des ombres et des lumières Chapitre 6 : Plage_dynamique élevée Chapitre 7 : Tone_reproduction Chapitre 8 : Luminance_HDR Chapitre 9 : Aurora_HDR Chapitre 10 : EasyHDR (II) Répondre au sommet du public questions sur le mappage de tons. (III) Exemples concrets d'utilisation du mappage de tons dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de mappage de tons.    

Qu'est-ce que la transformation affine En géométrie euclidienne, une transformation affine ou affinité est une transformation géométrique qui préserve les lignes et le parallélisme, mais pas nécessairement les distances et les angles euclidiens. En géométrie euclidienne, une transformation affine ou affinité est une transformation géométrique qui préserve les lignes et le parallélisme, mais pas nécessairement les distances et les angles euclidiens. p> Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Transformation affine Chapitre 2 : Carte linéaire Chapitre 3 : Translation (géométrie) Chapitre 4 : Groupe affine Chapitre 5 : Espace affine Chapitre 6 : Matrice de transformation Chapitre 7 : Système de coordonnées barycentriques Chapitre 8 : Espace de coordonnées réel Chapitre 9 : Valeurs propres et vecteurs propres Chapitre 10 : Décomposition propre d'une matrice (II) Répondre aux principales questions du public sur la transformation affine. (III) Exemples concrets d'utilisation de la transformation affine. dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances de base ou des informations pour tout type de transformation affine.    

Qu'est-ce que la compression d'image Lorsqu'elle est appliquée aux photographies numériques, la compression d'image est une forme de compression de données qui permet de réduire le montant d'argent requis pour leur stockage ou transmission. Il est possible pour les algorithmes d'utiliser la perception visuelle et les aspects statistiques des données d'image afin de fournir de meilleurs résultats par rapport aux approches génériques de compression de données utilisées pour d'autres types de données numériques. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Compression d'image Chapitre 2 : Compression des données Chapitre 3 : JPEG Chapitre 4 : Compression avec perte Chapitre 5 : Compression sans perte Chapitre 6 : PNG Chapitre 7 : Codage de transformation Chapitre 8 : Transformation en cosinus discret Chapitre 9 : JPEG 2000 Chapitre 10 : Artefact de compression (II) Répondre aux principales questions du public sur la compression d'images. (III) Exemples concrets d'utilisation de la compression d'images dans de nombreux domaines. Qui ce livre s'adresse aux professionnels, aux étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, aux passionnés, aux amateurs et à ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de compression d'image.    

Qu'est-ce que l'histogramme d'image Un histogramme d'image est un type d'histogramme qui agit comme une représentation graphique de la distribution tonale dans une image numérique. Il trace le nombre de pixels pour chaque valeur tonale. En regardant l'histogramme d'une image spécifique, un spectateur sera en mesure de juger l'ensemble de la distribution tonale d'un seul coup d'œil. Comment vous en bénéficierez ( I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Histogramme de l'image Chapitre 2 : Histogramme Chapitre 3 : Histogramme des couleurs Chapitre 4 : Seuil (traitement d'image) Chapitre 5 : Égalisation d'histogramme Chapitre 6 : Égalisation adaptative d'histogramme Chapitre 7 : Correspondance d'histogramme Chapitre 8 : Cartographie des tons Chapitre 9 : Diffusion des erreurs Chapitre 10 : Coupes graphiques dans la vision par ordinateur (II) Répondre au public principales questions sur l'histogramme d'images. (III) Exemples concrets d'utilisation de l'histogramme d'images dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type d'histogramme d'image.    

Qu'est-ce que le profil de couleur Un ensemble de données qui, selon les normes adoptées par l'International Color Consortium (ICC), caractérise une entrée ou une sortie de couleur. Un périphérique ou un espace colorimétrique est appelé profil ICC. Ce profil constitue la base de la gestion des couleurs. En fournissant un mappage entre l'espace colorimétrique source ou cible du dispositif et un espace de connexion de profil (PCS), les profils sont capables de fournir une description des caractéristiques de couleur associées à un certain dispositif ou à une exigence de visualisation. Soit CIELAB (L*a*b*), soit CIEXYZ est considéré comme ce PCS. Il existe deux manières de spécifier les mappages : soit par l'utilisation de tableaux, qui sont ensuite soumis à une interpolation, soit par une séquence de paramètres concernant les transformations. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Profil ICC Chapitre 2 : Gestion des couleurs Chapitre 3 : Modèle de couleurs RVB Chapitre 4 : Modèle de couleurs CMJN Chapitre 5 : Espace colorimétrique CIELAB Chapitre 6 : Espace colorimétrique Adobe RVB Chapitre 7 : Espace colorimétrique Chapitre 8 : Prépresse Chapitre 9 : Format d'échange de fichiers JPEG Chapitre 10 : TIFF (II) Répondre aux principales questions du public sur le profil de couleur. (III) Exemples concrets d'utilisation du profil de couleur dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de profil de couleur.    

Qu'est-ce que l'Inpainting L'Inpainting est un processus de conservation dans lequel les parties endommagées, détériorées ou manquantes d'une œuvre d'art sont remplies pour présenter une image complète. Ce processus est couramment utilisé dans la restauration d’images. Il peut être appliqué à des supports d'art physiques et numériques tels que des peintures à l'huile ou à l'acrylique, des tirages photographiques chimiques, des sculptures ou des images et vidéos numériques. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Inpainting Chapitre 2 : Synthèse de texture Chapitre 3 : Conservation et restauration des biens culturels Chapitre 4 : Analyse des peintures historiques Chapitre 5 : Science de la conservation (biens culturels) Chapitre 6 : Conservation et restauration des peintures Chapitre 7 : Conservation et restauration des peintures sur panneaux Chapitre 8 : Conservation et restauration des fresques pompéiennes Chapitre 9 : Conservation et restauration des poteries grecques antiques Chapitre 10 : Conservation-restauration de The Gross Clinic de Thomas Eakins (II) Répondre aux principales questions du public sur l'inpainting. (III) Exemples concrets pour l'utilisation de l'inpainting dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent pour aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type d'Inpainting.    

Qu'est-ce que le modèle du système visuel humain Les experts en traitement d'images, en traitement vidéo et en vision par ordinateur utilisent un modèle de système visuel humain pour traiter les problèmes biologiques et psychologiques. des processus qui ne sont pas encore complètement compris. Un exemple d'un tel modèle est utilisé afin de simplifier les comportements d'un système extrêmement complexe. Chaque fois que notre compréhension du système visuel réel s'améliore, le modèle est mis à jour. Comment vous en bénéficierez (I) Insights, et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Modèle du système visuel humain Chapitre 2 : Compression des données Chapitre 3 : Compression d'images Chapitre 4 : Codage par transformation Chapitre 5 : Illusion d'optique Chapitre 6 : Sous-échantillonnage de chrominance Chapitre 7 : Artefact de compression Chapitre 8 : Niveaux de gris Chapitre 9 : Cartographie des tons Chapitre 10 : Modèle d'apparence des couleurs (II) Répondre aux principales questions du public sur le modèle du système visuel humain. (III) Exemples concrets d'utilisation du modèle du système visuel humain dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de modèle du système visuel humain.    

Qu'est-ce que la diffusion anisotrope En traitement d'image et en vision par ordinateur, la diffusion anisotrope, également appelée diffusion Perona ? Malik, est une technique visant à réduire le bruit de l'image sans supprimer des parties significatives. du contenu de l'image, généralement des bords, des lignes ou d'autres détails importants pour l'interprétation de l'image. La diffusion anisotrope ressemble au processus qui crée un espace d'échelle, où une image génère une famille paramétrée d'images successivement de plus en plus floues basées sur un processus de diffusion. Chacune des images résultantes de cette famille est donnée sous forme de convolution entre l'image et un filtre gaussien isotrope 2D, où la largeur du filtre augmente avec le paramètre. Ce processus de diffusion est une transformation linéaire et invariante dans l'espace de l'image originale. La diffusion anisotrope est une généralisation de ce processus de diffusion : elle produit une famille d'images paramétrées, mais chaque image résultante est une combinaison entre l'image originale et un filtre qui dépend du contenu local de l'image originale. En conséquence, la diffusion anisotrope est une transformation non linéaire et variable dans l'espace de l'image originale. Comment vous en bénéficierez (I) Insights , et des validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Diffusion anisotrope Chapitre 2 : Lois de diffusion de Fick Chapitre 3 : Équation de diffusion Chapitre 4 : Équation de chaleur Chapitre 5 : Équations de Navier-Stokes Chapitre 6 : Variation totale Chapitre 7 : Divergence Chapitre 8 : Opérateur de Laplace Chapitre 9 : Curl (mathématiques) Chapitre 10 : Théorème de divergence (II) Répondre aux principales questions du public sur l'anisotropie diffusion. (III) Exemples concrets d'utilisation de la diffusion anisotrope dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de diffusion anisotrope.    

Qu'est-ce que le système de gestion des couleurs Un modèle d'apparence des couleurs, souvent appelé CAM, est un modèle mathématique qui vise à capturer les éléments perceptuels de la vision humaine des couleurs. Ce modèle est utilisé pour décrire les paramètres de visualisation dans lesquels l'apparition d'une couleur ne coïncide pas avec la mesure réelle correspondante de la source de stimulus. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Gestion des couleurs Chapitre 2 : Modèle de couleur RVB Chapitre 3 : Modèle de couleur CMJN Chapitre 4 : Correction gamma Chapitre 5 : Couleurs Web Chapitre 6 : Espace colorimétrique CIELAB Chapitre 7 : Gamut Chapitre 8 : sRVB Chapitre 9 : Espace colorimétrique Adobe RVB Chapitre 10 : Étalonnage des couleurs (II) Répondre aux Questions principales du public sur le système de gestion des couleurs. (III) Exemples concrets d'utilisation du système de gestion des couleurs dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de système de gestion des couleurs.    

Qu'est-ce qu'une banque de filtres Une banque de filtres est un ensemble de filtres passe-bande utilisé dans le traitement du signal. Son but est de diviser le signal d'entrée en plusieurs composantes, dont chacune transporte une sous-bande du signal d'origine. Atténuer les composants d'une nouvelle manière et les recombiner en une version modifiée du signal original est l'une des applications d'un banc de filtres. Un égaliseur graphique est un exemple de ce type d'application. Le résultat de l’analyse est appelé signal de sous-bande et contient autant de sous-bandes qu’il y a de filtres dans le banc de filtres. Le processus de décomposition effectué par le banc de filtres est appelé analyse. La synthèse est le terme utilisé pour décrire le processus de reconstruction, qui fait référence à l'acte de reconstruire un signal complet produit par le processus de filtrage. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Banque de filtres Chapitre 2 : Transformée de Fourier discrète Chapitre 3 : Filtre numérique Chapitre 4 : Ondelette Chapitre 5 : Transformation en cosinus discrète modifiée Chapitre 6 : Réponse impulsionnelle finie Chapitre 7 : Ondelette de Daubechies Chapitre 8 : Transformation en ondelettes discrètes Chapitre 9 : Transformée de Fourier en temps discret Chapitre 10 : Sous-échantillonnage (traitement du signal) (II) Répondre aux principales questions du public sur les banques de filtres. (III) Exemples concrets d'utilisation des banques de filtres dans de nombreux domaines. Qui ce livre s'adresse aux professionnels, aux étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, aux passionnés, aux amateurs et à ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de banque de filtres.    

Qu'est-ce que le mappage des couleurs Cette fonction est connue sous le nom de transfert de couleurs d'image, et elle est responsable du mappage (transformation) des couleurs d'une image (la source) vers la couleurs d'une autre image (la cible). Il est possible de faire référence à un mappage de couleurs comme étant soit l'algorithme qui produit la fonction de mappage, soit la méthode qui modifie les couleurs de l'image. Le processus de modification d'une image est souvent appelé transfert de couleur ou, lorsqu'il s'agit de photos en niveaux de gris, fonction de transfert de luminosité (BTF). De plus, il peut également être appelé étalonnage de caméra photométrique ou étalonnage de caméra radiométrique. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Transfert de couleurs d'image Chapitre 2 : Correction gamma Chapitre 3 : Gestion des couleurs Chapitre 4 : Histogramme des couleurs Chapitre 5 : Shader Chapitre 6 : Mappage des tons Chapitre 7 : Histogramme de l'image Chapitre 8 : Calibrage des couleurs Chapitre 9 : Quantification des couleurs Chapitre 10 : Rectification d'image (II) Répondre aux principales questions du public sur le mappage des couleurs. (III) Exemples concrets d'utilisation de la cartographie des couleurs dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés , les amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de mappage de couleurs.    

Qu'est-ce que le modèle de couleur Un modèle de couleur est un modèle mathématique abstrait décrivant la façon dont les couleurs peuvent être représentées sous forme de tuples de nombres, généralement sous la forme de trois ou quatre valeurs ou composants de couleur. . Lorsque ce modèle est associé à une description précise de la manière dont les composants doivent être interprétés, en tenant compte de la perception visuelle, l'ensemble de couleurs résultant est appelé « espace colorimétrique ». Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Modèle de couleur Chapitre 2 : Teinte Chapitre 3 : Système de couleurs Munsell Chapitre 4 : Espaces colorimétriques RVB Chapitre 5 : HSL et HSV Chapitre 6 : Chromaticité Chapitre 7 : Espace colorimétrique CIELAB Chapitre 8 : Adaptation chromatique Chapitre 9 : Gamut Chapitre 10 : Longueur d'onde dominante (II) Répondre aux principales questions du public sur le modèle de couleur. (III) Exemples concrets d'utilisation du modèle de couleur dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre pour Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de modèle de couleur.    

Qu'est-ce que Rétinex  La constance des couleurs est un exemple de constance subjective et une caractéristique du système humain de perception des couleurs qui garantit que la couleur perçue des objets reste relativement constante sous des conditions variables. conditions d'éclairage. Une pomme verte, par exemple, nous paraît verte à midi, lorsque l'éclairage principal est la lumière blanche du soleil, et également au coucher du soleil, lorsque l'éclairage principal est rouge. Cela nous aide à identifier les objets. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Constance des couleurs Chapitre 2 : Couleur Chapitre 3 : Vision des couleurs Chapitre 4 : Système visuel Chapitre 5 : Adaptation chromatique Chapitre 6 : Image rémanente Chapitre 7 : Trichromie Chapitre 8 : Cellule conique Chapitre 9 : Acuité visuelle Chapitre 10 : Processus de l'opposant (II) Répondre aux principales questions du public sur le retinex. (III) Exemples concrets d'utilisation du retinex dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Les professionnels, les étudiants du premier cycle et des cycles supérieurs, les passionnés, les amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout sorte de Retinex.    

Qu'est-ce que le consensus sur échantillon aléatoire Le consensus sur échantillon aléatoire, également connu sous le nom de RANSAC, est une méthode itérative utilisée pour estimer les paramètres d'un modèle mathématique basé sur une collection. de données observées qui incluent des valeurs aberrantes. Cette méthode est utilisée dans les situations où les valeurs aberrantes ne peuvent avoir aucun impact sur les valeurs des estimations. La conclusion est qu’il est également possible de le considérer comme un outil de détection des valeurs aberrantes. Un algorithme est considéré comme non déterministe s’il est capable de générer un résultat approprié uniquement avec une certaine probabilité, et cette probabilité augmente à mesure que le nombre d’itérations autorisées via la méthode augmente. En 1981, ce sont Fischler et Bolles, qui travaillaient chez SRI International, qui ont initialement publié l'algorithme. Afin de résoudre le problème de détermination de localisation (LDP), qui est un problème dans lequel l'objectif est de trouver les points dans l'espace qui se projettent sur une image, puis de convertir ces points en un ensemble de points de repère avec des positions connues, ils ont utilisé RANSAC. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Consensus sur un échantillon aléatoire Chapitre 2 : Estimateur Chapitre 3 : Moindres carrés Chapitre 4 : Valeurs aberrantes Chapitre 5 : Validation croisée (statistiques) Chapitre 6 : Erreurs et résidus Chapitre 7 : Modèle de mélange Chapitre 8 : Statistiques robustes Chapitre 9 : Assemblage d'images Chapitre 10 : Rééchantillonnage (statistiques) (II) Répondre aux principales questions du public sur le consensus des échantillons aléatoires. (III) Exemples concrets d'utilisation de consensus sur un échantillon aléatoire dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui veulent y aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de consensus sur un échantillon aléatoire.    

Qu'est-ce que la transformation de Hough La transformation de Hough est une technique d'extraction de caractéristiques utilisée dans l'analyse d'images, la vision par ordinateur et le traitement d'images numériques. Le but de la technique est de trouver des instances imparfaites d'objets dans une certaine classe de formes par une procédure de vote. Cette procédure de vote est effectuée dans un espace de paramètres, à partir duquel les objets candidats sont obtenus comme maxima locaux dans un espace dit accumulateur qui est explicitement construit par l'algorithme de calcul de la transformée de Hough. Comment vous en bénéficierez (I) Insights et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Transformation de Hough Chapitre 2 : Généralisé Transformation de Hough Chapitre 3 : Transformation de Hough randomisée Chapitre 4 : Transformation de Hough en cercle Chapitre 5 : Détection de ligne Chapitre 6 : Projection 3D Chapitre 7 : Équation paramétrique Chapitre 8 : Équation Chapitre 9 : Ellipse Chapitre 10 : Cissoide (II) Répondre aux principales questions du public sur la transformation hough. (III) Exemples concrets d'utilisation de la transformation hough dans de nombreux domaines. Qui ce livre s'adresse aux professionnels, aux étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, aux passionnés, aux amateurs et à ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de transformation de Hough.    

Qu'est-ce que Harris Corner Detector Le détecteur de coins Harris est un opérateur de détection de coins couramment utilisé dans les algorithmes de vision par ordinateur pour extraire les coins et déduire les caractéristiques d'une image. Il a été introduit pour la première fois par Chris Harris et Mike Stephens en 1988 suite à l'amélioration du détecteur de coin de Moravec. Par rapport à son prédécesseur, le détecteur de coin de Harris prend en compte directement le différentiel du score de coin par rapport à la direction, au lieu d'utiliser des patchs décalés pour tous les angles de 45 degrés, et s'est avéré plus précis pour distinguer les bords et les coins. Depuis lors, il a été amélioré et adopté dans de nombreux algorithmes pour prétraiter les images pour des applications ultérieures. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Détecteur de coin Harris Chapitre 2 : Détection des coins Chapitre 3 : Tenseur de structure Chapitre 4 : Détecteur de région affine de Harris Chapitre 5 : Méthode Lucas-Kanade Chapitre 6 : Matrice de Hesse Chapitre 7 : Apprentissage des caractéristiques géométriques Chapitre 8 : Densité tensorielle Chapitre 9 : Méthode prédicteur-correcteur Mehrotra Chapitre 10 : Opérateur de Laplace discret (II) Répondre aux principales questions du public sur le détecteur Harris Corner. (III) Exemples concrets d'utilisation du détecteur Harris Corner dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de détecteur Harris Corner.  

Qu'est-ce que le filtre adaptatif Un système doté d'un filtre linéaire et possédant une fonction de transfert contrôlée par des paramètres variables ainsi qu'un moyen de modifier ces paramètres en conséquence. avec une technique d'optimisation est communément appelé filtre adaptatif. La grande majorité des filtres adaptatifs sont des filtres numériques. Cela est dû à la complexité des techniques d’optimisation. Certaines applications nécessitent l'utilisation de filtres adaptatifs du fait que certains paramètres de l'opération de traitement souhaitée sont soit inconnus à l'avance, soit fréquemment sujets à changement. L'affinement de la fonction de transfert du filtre adaptatif en boucle fermée est réalisé par l'utilisation d'un retour sous la forme d'un signal d'erreur. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Filtre adaptatif Chapitre 2 : Rapport signal/bruit Chapitre 3 : Bruit gaussien blanc additif Chapitre 4 : Élasticité linéaire Chapitre 5 : Contrôle du mode glissant Chapitre 6 : Traitement des tableaux Chapitre 7 : Modèle autorégressif Chapitre 8 : Filtre des moindres carrés moyens Chapitre 9 : Filtre des moindres carrés récursifs Chapitre 10 : ADALINE ( II) Répondre aux principales questions du public sur le filtre adaptatif. (III) Exemples concrets d'utilisation du filtre adaptatif dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de filtre adaptatif.    

Qu'est-ce que la transformée d'Hadamard La transformée d'Hadamard est un exemple d'une classe généralisée de transformées de Fourier. Il effectue une opération orthogonale, symétrique, involutive et linéaire sur 2 millions de nombres réels. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur le sujets suivants : Chapitre 1 : Transformation d'Hadamard Chapitre 2 : Transformée de Fourier discrète Chapitre 3 : Transformation de Walsh-Hadamard rapide Chapitre 4 : Transformée de Fourier quantique Chapitre 5 : Notation Bra-ket Chapitre 6 : Matrices de Pauli Chapitre 7 : Porte logique quantique Chapitre 8 : Porte NON contrôlée Chapitre 9 : Généralisations des matrices de Pauli Chapitre 10 : Base sphérique (II) Répondre aux principales questions du public sur transformation hadamard. (III) Exemples concrets d'utilisation de la transformation hadamard dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de transformation Hadamard.    

Qu'est-ce que la correction gamma La correction gamma, souvent appelée gamma, est un processus non linéaire utilisé dans les systèmes vidéo ou d'images fixes dans le but d'encoder et de décoder la luminance. ou valeurs tristimulus. L'un des moyens les plus simples de définir la correction gamma consiste à utiliser la déclaration de loi de puissance présentée ci-dessous : Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Correction gamma Chapitre 2 : Modèle de couleur RVB Chapitre 3 : Niveaux de gris Chapitre 4 : sRVB Chapitre 5 : Espace colorimétrique Adobe RVB Chapitre 6 : Cartographie des tons Chapitre 7 : Rec. 709 Chapitre 8 : Rec. 2020 Chapitre 9 : Vidéo à plage dynamique standard Chapitre 10 : Log hybride ? gamma (II) Répondre aux principales questions du public sur la correction gamma. (III) Exemples concrets d'utilisation de la correction gamma dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels , les étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, les passionnés, les amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de correction gamma.    

Qu'est-ce que la détection des contours La détection des contours est un ensemble de techniques mathématiques visant à reconnaître les contours, qui sont définis comme des courbes dans une image numérique auxquelles la luminosité de l'image change brusquement ou, plus formellement, contient des discontinuités. La difficulté de découvrir des discontinuités dans des signaux unidimensionnels est appelée détection d'étape, et le problème de trouver des discontinuités de signal au fil du temps est appelé détection de changement. Ces deux techniques sont utilisées pour rechercher des discontinuités dans les signaux. La méthode de détection des contours est un outil essentiel dans les domaines du traitement d'images, de la vision industrielle et de la vision par ordinateur, notamment dans les domaines de la détection et de l'extraction de caractéristiques. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Détection des contours Chapitre 2 : Traitement d'images numériques Chapitre 3 : Opérateur de Sobel Chapitre 4 : Croix de Roberts Chapitre 5 : Détecteur de bord Canny Chapitre 6 : Algorithme de Marr-Hildreth Chapitre 7 : Transformation de caractéristiques invariantes d'échelle Chapitre 8 : Opérateur de Laplace discret Chapitre 9 : Espace d'échelle Chapitre 10 : Opérateur de Prewitt (II) Répondre aux principales questions du public sur la détection des contours. (III) Exemples concrets d'utilisation de la détection des contours dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Les professionnels, les étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, les passionnés, les amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de détection de contour.    

Qu'est-ce que la fonction de correspondance des couleurs Les espaces colorimétriques désignés par la CIE en 1931 sont les premières relations quantitatives délimitées entre les distributions de longueurs d'onde dans le spectre électromagnétique visible. et les couleurs qui sont physiologiquement perçues par les humains dans leur vision des couleurs. En matière de gestion des couleurs, les relations mathématiques qui définissent ces espaces colorimétriques sont des outils clés. Cela est particulièrement vrai lorsque vous travaillez avec des encres couleur, des écrans éclairés et des appareils d'enregistrement tels que des appareils photo numériques. En 1931, la « Commission Internationale de l'éclairage », qui se traduit en anglais par Commission internationale de l'éclairage, était l'organisation responsable de la conception du système. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Espace colorimétrique CIE 1931 Chapitre 2 : Fonction d'efficacité lumineuse Chapitre 3 : Balance des couleurs Chapitre 4 : Lieu planckien Chapitre 5 : Méthode de référence standard Chapitre 6 : Luminance relative Chapitre 7 : CIECAM02 Chapitre 8 : Illuminant standard Chapitre 9 : Espace colorimétrique CIE 1960 Chapitre 10 : OSA-UCS (II) Répondre aux principales questions du public sur la fonction de correspondance des couleurs. (III) Exemples concrets d'utilisation de la fonction de correspondance des couleurs dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Les professionnels, les étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, les passionnés, les amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de fonction de correspondance des couleurs.