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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/moocimage-filtrage
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课程名称：图像处理：滤波入门 概述：此MOOC课程聚焦于图像处理的科学与技术交汇点，包括数学、物理和计算机科学。课程内容涵盖从生产线到医疗扫描仪，以及卫星图像的应用。我们通过图像提取当今普遍存在的信息，并为克服不良采集条件进行系统处理，以便隔离相关对象并进行分析。 介绍的处理方法（如滤波、增强和去噪）是分析链的起点，这些技术可用于医疗影像诊断、生产线缺陷件检测及雷达车牌识别等领域。 在本课程中，您将掌握所需的数学和计算机基础知识，以及Python编程语言。您将学习如何操作图像处理的基本算法和编程，包括加载和观察图像、分析图像质量、增强图像的清晰度和对比度、添加模糊效果及检测边缘。 上课的基础要求是对Python编程语言的理解，包括循环、逻辑运算符、操作的向量化、函数的定义、数组和numpy的使用。 成功完成课程并获得超过50%分数的学习者将获得Coursera颁发的结业证书。 该课程得到了帕特里克与丽娜·德拉希基金会的支持。 课程大纲： 1. 课程介绍与目标 - 熟悉MOOC工具 2. 背景与应用领域、历史与数学基础 3. 卷积滤波与边缘检测 4. 图像增强与直方图处理 5. 噪声处理
Part: 1
Title:Présentation et objectifs du MOOC
Description:Se familiariser avec les outils du mooc
Part: 2
Title:Contexte et champs d’application, historique et bases mathématiques
Description:Contexte et champs d’application, historique et bases mathématiques
Part: 3
Title:Filtrage par convolution, détecteurs de contours
Description:Filtrage par convolution, détecteurs de contours.
Part: 4
Title:Rehaussement, manipulation d’histogramme
Description:
Part: 5
Title:Traitement du bruit
Description:
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.
