Explore les techniques de filtrage d'images, y compris les filtres linéaires et non linéaires, pour l'élimination des artefacts et l'amélioration des fonctionnalités.
Explore la moyenne de voisinage, le lissage gaussien, le filtrage médian, l'amélioration du contraste et la détection des bords dans le traitement d'image.
Explore l'évolution du cloud computing pour prendre en charge les applications IoT et les défis auxquels sont confrontés les algorithmes de deep learning dans le traitement des données à partir de capteurs intelligents.
Explore le filtrage du bruit, l'estimation du signal et l'optimisation du rapport signal sur bruit grâce au théorème de Wiener-Khintchine et à la densité spectrale de puissance.
Introduit les bases du traitement d'image, des opérateurs de point et d'espace, du traitement d'histogramme et des opérations de domaine de transformation.
Couvre les techniques de traitement de l'image, y compris l'ajout de bruit, le filtrage et l'amélioration de l'image à l'aide de divers filtres et outils.
Couvre l'extraction des relations et la construction de graphes dans l'induction de la taxonomie, en mettant l'accent sur la réduction du bruit pour des graphes précis.
