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 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.
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.
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.
Explore les arbres de décision, de l'induction à l'élagage, en mettant l'accent sur l'interprétabilité et les forces de sélection automatique des fonctionnalités, tout en abordant des défis tels que l'ajustement excessif.
Couvre les concepts fondamentaux du traitement de l'image, y compris les techniques de prétraitement et les méthodes d'appariement.
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