Université Côte d'azur
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UE Inititation au Traitement d'Images Biologiques (ITIB)

Code de l'ECUE : SMUSVP05

Ce cours donne droit à 3.0 ECTS.
EUR LIFE
Génie informatique, automatique et traitement du signal
Campus Valrose
Master 1 , Master 2
Semestre impair
Anglais , Français

PRESENTATION

Cet enseignement forme les étudiants à la manipulation d'images de microscopie au travers de logiciels en accès libre (ImageJ, Ilastik) afin qu'ils soient autonomes en arrivant au laboratoire d'accueil au moment de leur stage.

This course trains students in manipulating microscopy images using open-source softwares (ImageJ, Ilastik) so that they are autonomous when they arrive in the host laboratory for their internship.

Responsable(s) du cours

Fabienne De Graeve

Présentiel

  • 12h de cours magistral
  • 12h de travaux pratiques

PREREQUIS

Pas de prérequis

OBJECTIFS

A la fin de ce cours, je devrais être capable de...
  • déterminer les propriétés des images scientifiques à analyser.
  • en m'appuyant sur les propriétés des images à analyser, déterminer les traitements appropriés à effectuer sur ces images pour répondre à la question biologique posée.
  • d'assembler des séquences algorithmiques sous ImageJ permettant l'extraction de manière optimale et non biaisée des informations pertinentes des images traitées en série.

CONTENU

  • - Download Fiji

    - Definition and properties of a digital image

    - Good practices in image processing

    - Definition of the histogram

    - Linear and nonlinear changes of the histogram

    - Color table, overlay

  • - Noise in a digital image

    - Noise reduction

           - Linear filters

           - Nonlinear filters

    - Fourier transform

    - Contrast enhancement

    - Edge detection by Canny-Deriche filtering

    - Initiation to macros

  • - Texture characterization

    - SIFT detector

    - Macros

  • - Binarization

    - Morphological filters : 

            - Dilation, erosion,

            - Opening, closing

            - Alternate sequential filtering

    - Morphological filters on gray levels

    - Top hat

    - Skeletonization

  • - Superpixels generation

    - Graph partitioning with multiCut approach

  • - Global, local, local adaptive thresholding

    - Manual/automatic thresholding

    - Local maxima

    - Selecting objects based on their size and shape 

    - Template matching

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Important
Ce syllabus n’a aucune valeur contractuelle. Son contenu est susceptible d’évoluer en cours d’année : soyez attentifs aux dernières modifications.