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    Anti crénelage: Améliorer la clarté visuelle dans la vision par ordinateur
    Anti crénelage: Améliorer la clarté visuelle dans la vision par ordinateur
    Anti crénelage: Améliorer la clarté visuelle dans la vision par ordinateur
    Livre électronique78 pages52 minutes

    Anti crénelage: Améliorer la clarté visuelle dans la vision par ordinateur

    Par Fouad Sabry

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    À propos de ce livre électronique

    Qu'est-ce que l'anti-aliasing


    L'anti-aliasing peut faire référence à l'une des nombreuses techniques permettant de lutter contre les problèmes d'aliasing dans un signal échantillonné tel qu'une image numérique ou un signal numérique. enregistrement audio


    Comment vous en bénéficierez


    (I) Informations et validations sur les sujets suivants :


    Chapitre 1 : Anti -aliasing


    Chapitre 2 : Anti-aliasing spatial


    Chapitre 3 : Mipmap


    Chapitre 4 : Rendu sous-pixel


    Chapitre 5 : Texture filtrage


    Chapitre 6 : Suréchantillonnage


    Chapitre 7 : Anticrénelage multi-échantillons


    Chapitre 8 : Anticrénelage morphologique


    Chapitre 9 : Approche rapide anti-aliasing


    Chapitre 10 : Super échantillonnage par apprentissage profond


    (II) Répondre aux principales questions du public sur l'anti-aliasing.


    (III) Exemples concrets pour l'utilisation de l'anticrénelage dans de nombreux domaines.


    À qui s'adresse ce livre


    Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent pour aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type d'anti-aliasing.


     


     

    LangueFrançais
    ÉditeurUn Milliard De Personnes Informées [French]
    Date de sortie5 mai 2024
    Anti crénelage: Améliorer la clarté visuelle dans la vision par ordinateur

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      Anti crénelage - Fouad Sabry

      Anticrénelage

      Amélioration de la clarté visuelle dans la vision par ordinateur

      Fouad Sabry est l'ancien responsable régional du développement commercial pour les applications chez Hewlett Packard pour l'Europe du Sud, le Moyen-Orient et l'Afrique. Fouad est titulaire d'un baccalauréat ès sciences des systèmes informatiques et du contrôle automatique, d'une double maîtrise, d'une maîtrise en administration des affaires et d'une maîtrise en gestion des technologies de l'information, de l'Université de Melbourne en Australie. Fouad a plus de 25 ans d'expérience dans les technologies de l'information et de la communication, travaillant dans des entreprises locales, régionales et internationales, telles que Vodafone et des machines professionnelles internationales. Actuellement, Fouad est un entrepreneur, auteur, futuriste, axé sur les technologies émergentes et les solutions industrielles, et fondateur de l'initiative One Billion Knowledge.

      Un milliard de connaissances

      Anticrénelage

      Amélioration de la clarté visuelle dans la vision par ordinateur

      Fouad Sabry

      Copyright

      Anti Aliasing © 2024 par Fouad Sabry. Tous droits réservés.

      Aucune partie de ce livre ne peut être reproduite sous quelque forme que ce soit ou par quelque moyen électronique ou mécanique que ce soit, y compris les systèmes de stockage et de récupération d'informations, sans l'autorisation écrite de l'auteur. La seule exception est celle d'un critique, qui peut citer de courts extraits dans une critique.

      Couverture dessinée par Fouad Sabry.

      Bien que toutes les précautions aient été prises dans la préparation de ce livre, les auteurs et les éditeurs n'assument aucune responsabilité pour les erreurs ou omissions, ou pour les dommages résultant de l'utilisation des informations contenues dans le présent document.

      Table des matières

      Chapitre 1 : Anticrénelage

      Chapitre 2 : Anticrénelage spatial

      Chapitre 3 : Mipmap

      Chapitre 4 : Rendu des sous-pixels

      Chapitre 5 : Filtrage des textures

      Chapitre 6 : Superéchantillonnage

      Chapitre 7 : Anticrénelage multi-échantillons

      Chapitre 8 : Anticrénelage morphologique

      Chapitre 9 : Anticrénelage approximatif rapide

      Chapitre 10 : Super échantillonnage de Deep Learning

      Appendice

      À propos de l'auteur

      Chapitre 1 : Anticrénelage

      L'anticrénelage peut faire référence à l'une des diverses approches utilisées pour empêcher le crénelage dans les signaux échantillonnés, tels que les images numériques et les enregistrements audio numériques.

      Les rubriques spécifiques de l'anticrénelage sont les suivantes :

      Filtre anticrénelage, un filtre utilisé avant un échantillonneur de signal pour limiter la bande passante du signal dans les applications audio.

      L'anticrénelage manuel est une méthode esthétique utilisée en pixel art pour lisser les transitions de forme, adoucir les lignes et flouter les bords.

      L'anticrénelage spatial est une technique qui minimise le crénelage lorsqu'une image de haute qualité est représentée à une résolution inférieure.

      L'anticrénelage d'approximation rapide est une méthode d'anticrénelage développée par Timothy Lottes de Nvidia. Également connu sous le nom d'anticrénelage d'échantillon rapide (FSAA).

      L'anticrénelage multi-échantillons est une technique d'anticrénelage spatial.

      L'anticrénelage morphologique est une technique d'anticrénelage spatial.

      La technique d'anticrénelage spatial connue sous le nom d'anticrénelage morphologique conservateur.

      Le suréchantillonnage est une technique d'anticrénelage spatial.

      Anticrénelage temporel, techniques utilisées pour diminuer ou éliminer le crénelage temporel dans les images animées.

      L'anticrénelage par apprentissage profond est une sorte de technique d'anticrénelage spatial et temporel qui utilise des ordinateurs à cœur tensoriel.

      {Fin du chapitre 1}

      Chapitre 2 : Anticrénelage spatial

      L'anticrénelage spatial est une technique permettant de minimiser les artefacts de distorsion (aliasing) tout en reproduisant une image de haute qualité à une résolution réduite. L'anticrénelage est utilisé dans de nombreux domaines, notamment la photographie numérique, l'infographie et l'audio numérique.

      L'anticrénelage est le processus d'élimination des composants du signal dont la fréquence est supérieure à celle qui peut être résolue par l'instrument d'enregistrement (ou d'échantillonnage). Cette opération est effectuée avant le (re)échantillonnage à une résolution réduite. Lorsque l'échantillonnage est effectué sans éliminer cette partie du signal, des artefacts tels que le bruit noir et blanc sont produits.

      Dans l'acquisition du signal et l'audio, l'anticrénelage est souvent effectué avec un filtre anticrénelage analogique avant l'échantillonnage avec un convertisseur analogique-numérique pour supprimer la composante hors bande du signal d'entrée. En photographie numérique, les filtres optiques anticrénelage biréfringents lissent le signal dans le domaine optique spatial. Le filtre anticrénelage floute quelque peu l'image pour réduire sa résolution à celle du capteur numérique ou en dessous (plus le pas de pixel est grand, plus la résolution réalisable au niveau du capteur

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