Segmentation d'imageLa segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.
Image numériqueL'appellation d'image numérique désigne toute (dessin, icône, photographie...) acquise, créée, traitée et stockée sous forme binaire : acquise par des convertisseurs analogique-numérique situés dans des dispositifs comme les scanners, les appareils photo ou les caméscopes numériques, les cartes d’acquisition vidéo (qui numérisent directement une source comme la télévision) créée directement par des programmes informatiques, grâce à une souris, des tablettes graphiques ou par de la modélisation 3D (ce que l’on appelle, par abus de langage, les « images de synthèse ») ; traitée grâce à des outils graphiques, de façon à la transformer, à en modifier la taille, les couleurs, d’y ajouter ou d'en supprimer des éléments, d’y appliquer des filtres variés stockée sur un support informatique (clé USB, SSD, disque dur, CD-ROM.
IdéalEn mathématiques, et plus particulièrement en algèbre, un idéal est un sous-ensemble remarquable d'un anneau : c'est un sous-groupe du groupe additif de l'anneau qui est, de plus, stable par multiplication par les éléments de l'anneau. À certains égards, les idéaux s'apparentent donc aux sous-espaces vectoriels — qui sont des sous-groupes additifs stables par une multiplication externe ; à d'autres égards, ils se comportent comme les sous-groupes distingués — ce sont des sous-groupes additifs à partir desquels on peut construire une structure d'anneau quotient.
Pearson correlation coefficientIn statistics, the Pearson correlation coefficient (PCC) is a correlation coefficient that measures linear correlation between two sets of data. It is the ratio between the covariance of two variables and the product of their standard deviations; thus, it is essentially a normalized measurement of the covariance, such that the result always has a value between −1 and 1. As with covariance itself, the measure can only reflect a linear correlation of variables, and ignores many other types of relationships or correlations.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Profondeur de champvignette|Un diaphragme ouvert permet d'obtenir une courte profondeur de champ qui isole le sujet de son environnement. vignette|220x220px|Influence de l'ouverture sur la netteté. La profondeur de champ est un facteur déterminant la manière dont une prise de vue peut gérer la netteté relative des différents plans du sujet photographié ou observé. Elle est conçue comme une zone que l'opérateur peut augmenter ou réduire, le reste du sujet, en avant ou arrière de cette zone, perdant ou gagnant inversement en netteté.
Quantification (signal)En traitement des signaux, la quantification est le procédé qui permet d'approcher un signal continu par les valeurs d'un ensemble discret d'assez petite taille. On parle aussi de quantification pour approcher un signal à valeurs dans un ensemble discret de grande taille par un ensemble plus restreint. L'application la plus courante de la quantification est la conversion analogique-numérique mais elle doit le développement de sa théorie aux problèmes de quantification pour la compression de signaux audio ou .
Pouvoir de résolutionLe pouvoir de résolution, ou pouvoir de séparation, pouvoir séparateur, résolution spatiale, résolution angulaire, exprime la capacité d'un système optique de mesure ou d'observation – les microscopes, les télescopes ou l'œil, mais aussi certains détecteurs, particulièrement ceux utilisés en – à distinguer les détails. Il peut être caractérisé par l'angle ou la distance minimal(e) qui doit séparer deux points contigus pour qu'ils soient correctement discernés.
Méthode d'EulerEn mathématiques, la méthode d'Euler, nommée ainsi en l'honneur du mathématicien Leonhard Euler (1707 — 1783), est une procédure numérique pour résoudre par approximation des équations différentielles du premier ordre avec une condition initiale. C'est la plus simple des méthodes de résolution numérique des équations différentielles. thumb|Illustration de la méthode d'Euler explicite : l'avancée se fait par approximation sur la tangente au point initial.
Fonction d'étalement du pointNOTOC La fonction d'étalement du point (point spread function ou PSF en anglais), ou réponse impulsionnelle spatiale, est une fonction mathématique qui décrit la réponse d'un système d'imagerie à une source ponctuelle. Elle est utilisée dans divers domaines pouvant relever de l'optique (astronomie, microscopie, ophtalmologie) ou d'autres techniques d'imagerie (radiographie, échographie, ). Dans le cadre de l'optique, un système optique et ses différents éléments présentent des défauts qui ont pour effet, pour un point objet, un « étalement » du point lumineux image.
