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Ce cours introduit les méthodes variationnelles et bayésiennes pour le filtrage et la segmentation d'images. Une attention particulière sera portée aux méthodes d'optimisation mises en oeuvre dans ce cadre. Des applications issues des domaines de la photographie numérique, de l'imagerie aérienne ou de l'imagerie médicale permettront d'illustrer l'utilité de ces approches.
- méthodes variationnelles
- modèles déformables
- méthodes bayésiennes, champs de Markov
- optimisation discrète par coupure de graphes
Evaluation : Examen écrit et comptes-rendus de TP.
- méthodes variationnelles
- modèles déformables
- méthodes bayésiennes, champs de Markov
- optimisation discrète par coupure de graphes
Evaluation : Examen écrit et comptes-rendus de TP.
- Enseignant: Elsa Angelini
- Enseignant: Thomas Bultingaire
- Enseignant: Pietro Gori
- Enseignant: Yann Gousseau
- Enseignant: Christophe Kervazo
- Enseignant: Saïd Ladjal
- Enseignant: Loïc Le Folgoc
- Enseignant responsable de l'UE: Florence Tupin
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