Plonge dans les fondements mathématiques et l'importance des indices directionnels dans le traitement de l'image, en explorant les défis informatiques et la sélectivité de l'orientation.
Explore les transformations spatiales, les splines polynomiales, les propriétés B-spline, l'interpolation et les opérateurs différentiels dans le traitement d'images.
Explore les pyramides d'images, l'analyse multirésolution, la transformée en ondelettes, les bancs de filtres et les filtres d'ondelettes orthogonales.
Explore l'évolution des CNN dans le traitement de l'image, couvrant les réseaux neuronaux classiques et profonds, les algorithmes d'entraînement, la rétropropagation, les étapes non linéaires, les fonctions de perte et les frameworks logiciels.
Explore la rétroprojection, les techniques de reconstruction, le théorème de Fourier Slice, la rétroprojection filtrée et les méthodes algébriques dans le traitement d'images.
Explore les classificateurs gaussiens, la classification des textures, l'estimation des paramètres, l'apprentissage supervisé et les réseaux neuronaux profonds dans le traitement d'images.
Couvre les fondamentaux des réseaux de neurones profonds et des splines, explorant leurs propriétés, leurs implications et leurs applications dans l'apprentissage automatique moderne.
