Je me posais des questions sur des applications super simples de régression linéaire ou logistique au traitement du signal (traitement d'image en particulier)?
Je suis un mathématicien qui a été invité à expliquer certaines méthodes mathématiques aux personnes travaillant sur le signal / l'image, et j'aimerais pouvoir utiliser quelques exemples simples liés à leur domaine, mais je connais peu de choses sur le traitement d'image. Donc, je ne cherche rien de compliqué (je ne connais pas le sujet, donc le plus simple sera le mieux; j'espère juste trouver quelque chose pour démontrer l'applicabilité de ces algorithmes).
Merci de votre aide!
Réponses:
En traitement d'image, tout ce à quoi je peux penser est d'utiliser la régression linéaire pour ajuster un plan à la surface d'intensité d'une image, et d'utiliser la régression logistique pour une sorte de seuillage supervisé ...
Il vaut mieux utiliser un exemple de vision par ordinateur à la place. Par exemple, classification de texture ou reconnaissance d'objet.
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En imagerie hyperspectrale, la régression linéaire est souvent utilisée pour l'identification des cibles.
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