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 Site du cours sur polymtl.ca |
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 Renseignements généraux |
Renseignements généraux sur le cours ELE8812 « Traitement et analyse d'images » |
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 Plan de cours |
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Travaux pratiques : Instructions générales |
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Travaux pratiques : Instructions pour ouvrir le Jupyter Notebook |
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Tutoriels Python |
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Demos python |
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| 12 janvier: Caractérisation des images et perception |
Introduction |
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Intro au cours |
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| 19 janvier: Transformations et améliorations élémentaires dans le domaine spatial |
Traitements Spatiaux |
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imageTranslate4e.m |
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Solution problème leçon 2 |
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| 26 janvier: Représentation des images dans le domaine fréquentiel |
 TP1 - Énoncé et données 2022 |
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Representation Frequentielle P1 |
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Representation Frequentielle P2 |
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Solution problème leçon 3 |
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| 2 février: Amélioration dans le domaine fréquentiel |
Traitement Frequentielle |
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Solution problème leçon 4 |
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| 9 février: Rappels de probabilités, signal aléatoire et estimation |
TP2 - Énoncé et données 2022 |
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Signaux aléatoires et estimation |
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Solution problème leçon 5 |
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| 16 février: Restauration d'images |
Preparation pour l'intra |
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Preparation pour l'intra |
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Restauration |
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Solution problèmes leçon 6 |
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| 23 février: Intra |
Intra - notes |
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| 9 mars: Segmentation d’images et détection de contours |
Segmentation |
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Solution problème Leçon 7 |
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| 16 mars: Analyse multirésolution et transformée en ondelettes |
TP3 - Énoncé et données 2022 |
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Multiresolution |
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Solution problème leçon 8 |
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| 23 mars: Compression et codage d'images 1 |
Compression 1 |
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Exercice |
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Exercice |
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| 30 mars: Compression et codage d'images 2 |
Compression 2 |
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demos |
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TP4 - Énoncé et données 2022 |
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| 6 avril: Reconstruction tomographique |
Reconstruction |
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Radon |
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Exercice |
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| 6 avril: Deep Learning (Prof. Julien Cohen-Adad) |
Deep Learning |
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| Examens d'années précédentes |
2018 |
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2017 |
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