Introduit la nécessité d'un cadre mathématique pour décrire les opérateurs linéaires sur les espaces de Hilbert de dimension infinie en mécanique quantique.
Couvre les opérateurs délimités entre des espaces vectoriels normalisés, soulignant l'importance de la continuité et explorant des applications comme la transformation de Fourier.
Introduit les bases de la détection de bord, y compris la mesure du contraste, les images de gradient, l'interprétation de Fourier, les fonctions gaussiennes, le détecteur de bord Canny et les applications industrielles.
Couvre la transformée de Fourier, ses propriétés, ses applications dans le traitement du signal et les équations différentielles, en mettant l'accent sur le concept de dérivées devenant des multiplications dans le domaine des fréquences.
Couvre les bases du traitement d'image, la transformation de Fourier, la convolution, la corrélation croisée et la reconstruction 3D à l'aide du théorème de projection Radon.
Explore l'histoire et l'efficacité de l'algorithme de transformation rapide de Fourier, démontrant ses applications pratiques et ses avantages informatiques.
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.
Couvre l'algorithme Fast Fourier Transform (FFT) et ses applications en physique computationnelle, y compris le traitement d'images, les techniques expérimentales, les filtres et l'analyse des images en microscopie.
