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Se concentre sur l'application pratique de la corrélation d'images numériques pour les ingénieurs civils, couvrant la mesure des champs de déplacement et le calcul des champs de contrainte.
Explore les caractéristiques des caméras d'imagerie, la résolution spatiale, les sources de bruit et la plage dynamique pour des performances optimales dans les applications de microscopie.
Couvre les bases de l'imagerie quantitative pour les ingénieurs civils, y compris la définition des pixels, le fonctionnement des capteurs, les sources de bruit et la formation d'images.
Introduit des bases de traitement d'image en Python, couvrant la manipulation, la conversion à l'échelle grise, la détection des bords et la convolution avec les noyaux.
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.
Se penche sur le choix d'une taille de caractéristique appropriée pour l'analyse d'images dans les sciences de la vie, présentant une règle de pouce pour définir la taille de l'objet en pixels.
Explore les systèmes d'imagerie à l'information physique, y compris l'imagerie sans lentille, l'apprentissage profond pour les défis d'imagerie, et le développement de modèles de bruit pour les vidéos à faible luminosité.
Explore l'imagerie adaptée à la physique pour les caméras sans objectif et la vidéographie basse lumière, y compris le développement de modèles de bruit et les techniques de dénigrement.
