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Introduit les bases de la détection de bord, y compris la mesure du contraste, les images de gradient, l'interprétation de Fourier, les fonctions gaussiennes, le détecteur de bord Canny et les applications industrielles.
Explore la relation complexe entre les neurosciences et l'apprentissage automatique, en soulignant les défis de l'analyse des données neuronales et le rôle des outils d'apprentissage automatique.
Explore la conception et le développement d'un imageur 3D rapide sur une puce, en se concentrant sur les tableaux de détection à photon unique et les mesures de temps de vol.
Explore les symétries statistiques dans les domaines aléatoires, en mettant l'accent sur la stationnarité et l'homogénéité sous diverses transformations et leurs implications pratiques.
Présente les bases de la formation d'images, couvrant les images analogiques et numériques, la géométrie de la caméra, les systèmes de coordonnées et l'étalonnage de la caméra.
