Traitement d’images : introduction au filtrage
Learn the fundamentals of image processing in this interdisciplinary MOOC. Explore mathematics, physics, and computer science to enhance and analyze images. Gain essential knowledge in Python programming, algorithms, and basic image operations. From medical imaging to production lines and radar systems, discover how image processing plays a crucial role in various fields. Improve image quality, detect defects, and extract valuable information using filtering, enhancement, and noise reduction techniques. This course requires basic Python programming skills. Earn a Coursera certificate upon successful completion. Join now and expand your understanding of image processing.
Ce MOOC sur le traitement d’images est à l’intersection de plusieurs domaines scientifiques et techniques : les mathématiques, la physique, l’informatique.
De la ligne de fabrication jusqu’au scanner médical en passant par les satellites. Les images nous servent à extraire des informations omniprésentes aujourd’hui. Elles doivent être systématiquement traitées pour s’affranchir des mauvaises conditions d’acquisition, afin d’isoler les objets pertinents et de les analyser.
Les traitements présentés (filtrage , rehaussement, suppression du bruit) sont le point de départ de la chaîne d’analyse. Ils permettent par exemple le relevé des diagnostics en imagerie médicale, la détection de pièce défectueuse sur une ligne de production ou encore la reconnaissance des plaques d’immatriculation sur les radars.
Dans ce MOOC, vous prendrez connaissance des bases nécessaires en mathématiques et en informatique avec le langage Python. Vous apprendrez à manipuler les algorithmes et la programmation des opérations élémentaires du traitement d’images : charger et observer une image, analyser sa qualité, améliorer sa netteté et ses contrastes, ajouter du flou ou détecter des contours.
Pour suivre ce cours, des bases du langage de programmation Python sont nécessaires : boucles, opérateur logique, vectorisation des opérations , définition de fonction, tableaux et numpy.
Une attestation de suivi avec succès est attribuée par Coursera aux apprenants réussissant à obtenir une note supérieure à 50 %.
Ce cours a été créé avec le soutien de la Fondation Patrick & Lina Drahi.
What you will learn
Présentation et objectifs du MOOC
Se familiariser avec les outils du mooc
Contexte et champs d’application, historique et bases mathématiques
Contexte et champs d’application, historique et bases mathématiques
Filtrage par convolution, détecteurs de contours
Filtrage par convolution, détecteurs de contours.
Rehaussement, manipulation d’histogramme
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