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.
Explore des systèmes d'images basés sur des concepts, basés sur des entités et basés sur des connexions en perspective, en mettant l'accent sur l'analyse des relations graphiques et visuelles entre les images.
Explore les techniques de segmentation dans l'analyse d'images, y compris le seuillage, le clustering, la croissance régionale et l'apprentissage automatique.
Introduit ImageJ, couvrant l'installation, l'affichage d'image, l'enregistrement macro, les avantages Fidji, la communauté, les plugins et les scripts.
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.