Couleur numérique : acquisition, perception, codage et rendu PDF Download
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Author: FERNANDEZ-MALOIGNE Christine Publisher: Lavoisier ISBN: 2746275554 Category : Languages : en Pages : 370
Book Description
Dans cet ouvrage les auteurs recensent les concepts fondamentaux et les dernières avancées dans le domaine de l'acquisition, de la perception, du codage et du rendu des couleurs. Destiné aux chercheurs et ingénieurs, aux étudiants en Master ou Doctorat, cet ouvrage dresse un état de l'art sur les problématiques scientifiques et techniques soulevées par les différentes étapes de la chaîne numérique couleur. Cet ouvrage aborde les aspects fondamentaux liés à la colorimétrie et à la physiologie, à la constance et à l'apparence des couleurs. Il traite aussi des aspects plus techniques liés aux capteurs et à la gestion des couleurs sur écran. Une attention particulière a été également apportée à la notion de rendu des couleurs en synthèse d'images. Au delà de la couleur, un état de l'art approfondit est aussi mené sur le codage, la compression, la protection et la qualité d'images et de vidéos couleur.
Author: FERNANDEZ-MALOIGNE Christine Publisher: Lavoisier ISBN: 2746275554 Category : Languages : en Pages : 370
Book Description
Dans cet ouvrage les auteurs recensent les concepts fondamentaux et les dernières avancées dans le domaine de l'acquisition, de la perception, du codage et du rendu des couleurs. Destiné aux chercheurs et ingénieurs, aux étudiants en Master ou Doctorat, cet ouvrage dresse un état de l'art sur les problématiques scientifiques et techniques soulevées par les différentes étapes de la chaîne numérique couleur. Cet ouvrage aborde les aspects fondamentaux liés à la colorimétrie et à la physiologie, à la constance et à l'apparence des couleurs. Il traite aussi des aspects plus techniques liés aux capteurs et à la gestion des couleurs sur écran. Une attention particulière a été également apportée à la notion de rendu des couleurs en synthèse d'images. Au delà de la couleur, un état de l'art approfondit est aussi mené sur le codage, la compression, la protection et la qualité d'images et de vidéos couleur.
Author: Carlos Avilès Cruz Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 0
Book Description
Dans le cadre statistique, chercher a classer et a segmenter des textures a grain fin, c'est souvent utiliser des statistiques d'ordre un et d'ordre deux mais parfois ceux-ci sont insuffisantes. Une autre alternative est d'utiliser les statistiques d'ordre superieur, plus particulierement les moments d'ordre trois et d'ordre quatre. Dans ce travail, on met en place une methodologie d'experimentation ayant pour but de faire de la classification et de la segmentation de micro-textures, a l'aide de ces statistiques d'ordre trois et quatre. Deux methodes pour la classification et la segmentation de micro-textures sont mise en place, d'une part une methode supervisee et d'autre part une methode non supervisee. Cette derniere est basee sur l'algorithme em. Du fait de la redondance importante d'information sous-jacente aux moments statistiques, des methodes de reduction et de selection de dimension sont testees. D'une part, pour la reduction de dimension on a utilise l'analyse en composantes principales (acp) et l'analyse en composantes curvilignes (acc). D'autre part, pour la selection d'attributs la methode branch and bound a ete utilisee. Ces methodes ont ete explorees sur les attributs statistiques afin d'utiliser les plus discriminants soit dans l'espace original, soit dans un espace de projection. Puisqu'aucune famille de parametres prise isolement (statistique d'ordre un, deux, trois et quatre) ne suffit pour faire la discrimination d'une large gamme de textures, on est oblige de faire leur mise en cooperation via la fusion de donnees, fournissant une solution performante en reconnaissance.
Author: Gérard Dreyfus Publisher: Springer Science & Business Media ISBN: 3540288473 Category : Science Languages : en Pages : 509
Book Description
Neural networks represent a powerful data processing technique that has reached maturity and broad application. When clearly understood and appropriately used, they are a mandatory component in the toolbox of any engineer who wants make the best use of the available data, in order to build models, make predictions, mine data, recognize shapes or signals, etc. Ranging from theoretical foundations to real-life applications, this book is intended to provide engineers and researchers with clear methodologies for taking advantage of neural networks in industrial, financial or banking applications, many instances of which are presented in the book. For the benefit of readers wishing to gain deeper knowledge of the topics, the book features appendices that provide theoretical details for greater insight, and algorithmic details for efficient programming and implementation. The chapters have been written by experts and edited to present a coherent and comprehensive, yet not redundant, practically oriented introduction.
Author: Vladimir I︠A︡kovlevich Katkovnik Publisher: SPIE-International Society for Optical Engineering ISBN: Category : Computers Languages : en Pages : 584
Book Description
This book deals with a wide class of novel and efficient adaptive signal processing techniques developed to restore signals from noisy and degraded observations. These signals include those acquired from still or video cameras, electron microscopes, radar, X-rays, or ultrasound devices, and are used for various purposes, including entertainment, medical, business, industrial, military, civil, security, and scientific. In many cases useful information and high quality must be extracted from the imaging. However, often raw signals are not directly suitable for this purpose and must be processed in some way. Such processing is called signal reconstruction. This book is devoted to a recent and original approach to signal reconstruction based on combining two independent ideas: local polynomial approximation and the intersection of confidence interval rule.
Author: Gabriel Peyre Publisher: Foundations and Trends(r) in M ISBN: 9781680835502 Category : Computers Languages : en Pages : 272
Book Description
The goal of Optimal Transport (OT) is to define geometric tools that are useful to compare probability distributions. Their use dates back to 1781. Recent years have witnessed a new revolution in the spread of OT, thanks to the emergence of approximate solvers that can scale to sizes and dimensions that are relevant to data sciences. Thanks to this newfound scalability, OT is being increasingly used to unlock various problems in imaging sciences (such as color or texture processing), computer vision and graphics (for shape manipulation) or machine learning (for regression, classification and density fitting). This monograph reviews OT with a bias toward numerical methods and their applications in data sciences, and sheds lights on the theoretical properties of OT that make it particularly useful for some of these applications. Computational Optimal Transport presents an overview of the main theoretical insights that support the practical effectiveness of OT before explaining how to turn these insights into fast computational schemes. Written for readers at all levels, the authors provide descriptions of foundational theory at two-levels. Generally accessible to all readers, more advanced readers can read the specially identified more general mathematical expositions of optimal transport tailored for discrete measures. Furthermore, several chapters deal with the interplay between continuous and discrete measures, and are thus targeting a more mathematically-inclined audience. This monograph will be a valuable reference for researchers and students wishing to get a thorough understanding of Computational Optimal Transport, a mathematical gem at the interface of probability, analysis and optimization.
Author: FERNANDEZ-MALOIGNE Christine
Author: FERNANDEZ-MALOIGNE Christine
Author: 
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Author: Carlos Avilès Cruz
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Author: Gérard Dreyfus
Author: Ian Hacking
Author: 
Author: Vladimir I︠A︡kovlevich Katkovnik
Author: Gabriel Peyre