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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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| 17-21 janvier: Caractérisation des images et perception |
 Introduction - Caractérisation - Perception |
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 01_Introduction |
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| 24-28 janvier: Transformations et améliorations élémentaires dans le domaine spatial - EN PRÉSÉTIEL |
02_Traitements_spatiaux |
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 demo matlab |
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02_Traitements_spatiaux |
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| 31 janvier-4 février: Représentation des images dans le domaine fréquentiel |
03_Representation_Frequentielle_P1 |
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03_Representation_Frequentielle_P2 |
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demos_matlab |
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 enregistrement - 03_representation_frequentielle |
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TP1 - Énoncé et données 2022 |
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| 7-11 février: Amélioration dans le domaine fréquentiel |
04_Traitement_Frequentielle |
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04_Traitement_Frequentielle |
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demos_matlab |
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| 14-18 février: Rappels de probabilités, signal aléatoire et estimation |
TP2 - Énoncé et données 2022 |
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05_Signal_Estimation |
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05_Signal_Estimation |
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| 21-25 février: Restauration d'images |
06_Restauration |
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06_Restauration |
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| 7-11 mars: Segmentation d’images et détection de contours |
07_Segmentation |
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demos |
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| 14-18 mars: Analyse multirésolution et transformée en ondelettes |
08_Multiresolution |
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08_Multiresolution |
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demos |
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TP3 - Énoncé et données 2022 |
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| 21-25 mars: Compression et codage d'images 1 |
09_Compression1 |
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09_Compression1 |
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| 28 mars-1 avril: Compression et codage d'images 2 |
10_Compression2.pptx |
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10_Compression2 |
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demos |
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TP4 - Énoncé et données 2022 |
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Devoir 3 - solutions |
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| 4-8 avril: Deep Learning (Prof. Julien Cohen-Adad) |
Deep Learning |
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| 11-15 avril: Reconstruction tomographique |
12_Reconstruction |
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11_Reconstruction |
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| Examens d'années précédentes |
2018 |
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2017 |
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