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 les concepts de topologie et de détection de bord en vision par ordinateur, mettant en évidence l'importance des contours et des gradients dans l'analyse d'images.
Couvre les techniques de récupération d'informations de forme 3D à partir d'images 2D à l'aide de modèles d'ombrage et d'approches modernes d'apprentissage profond.
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 les bases du traitement de l'image pour l'observation de la Terre, y compris les objectifs du cours, les détails de l'administration, les aspects interdisciplinaires et les concepts clés du traitement de l'image.
Couvre les techniques de traitement de l'image, y compris l'ajout de bruit, le filtrage et l'amélioration de l'image à l'aide de divers filtres et outils.
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 les techniques de délimitation, y compris la transformation de Hough, l'orientation du gradient et la détection de forme, en soulignant l'importance de combiner des techniques basées sur des graphiques et l'apprentissage automatique.
