Discute de l'analyse des textures dans les images, en se concentrant sur les propriétés statistiques et structurelles, les techniques de segmentation et les applications d'apprentissage automatique pour la classification des textures.
Explore la transformée de Fourier, le filtrage de fréquence, la segmentation et l'estimation de la taille des particules à l'aide de techniques d'analyse d'images.
Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.
Couvre la définition des mesures, la gestion des résultats, l'utilisation des fonctions de langage macro, l'obtention de statistiques et l'enregistrement des résultats sous forme de fichiers CSV.
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Explore le traitement d'images en 2D et 3D, couvrant les conditions d'imagerie idéales, l'analyse d'histogrammes, les outils, les étapes de reconstruction 3D et la visualisation.
