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STM-IRIV-1-Outils fondamentaux en traitements d'images

ue-gct-stm-iriv-1

Responsable(s) du contenu pédagogique


Total crédits : 2
Total heures : 24,5 (7 cours, 17,5 TP)


Prérequis

Mathématiques (nombres complexes, probabilités, calcul matriciel)
Traitement du signal (transformée de Fourier, convolution, filtrage)
Notions élémentaires de programmation scientifique
Cours de formation des images de C. Collet ou S. Gioux


Objectif

Ce cours donne une vue d’ensemble des problématiques et méthodes en traitement d’images.


Programme

Outils de base : représentations d'une image, opérations arithmétiques, histogramme, convolution 2D, transformée de Fourier, interpolation, notion de voisinage, multirésolution, ?
Détection de caractéristiques : détection de contours, de coins, de lignes
Segmentation : critère d'homogénéit méthodes basées histogramme (méthodes d’Otsu, algorithme des k-moyennes, modèle paramétriques, algorithme Mean Shift, ?), méthodes basées région (croissance de région, arbre, modèle markovien, ?), modèles déformables, critère de validation
Images binaires : érosion, dilatation, ouverture, fermeture, transformée tout-ou-rien, composantes connexes, ligne de partage des eaux.
Restauration : débruitage (filtres moyenneur, médian, de Nagao, moyennes non locales, ?), déconvolution (filtres inverse, de Wiener, ?)
Recalage : modèle de déformation, mesure de similarit ...
Reconnaissance de formes : détection d'objets (corrélation , filtre adapt秬 reconnaissance d'objets (classifieur, apprentissage)


Compétences attendues

À l'issue de cet enseignement, l'étudiant aura appris à ...

numérer les différents problèmes de traitement d’images étudiés ;
identifier un problème de traitement d’images parmi ceux étudiés ;
reconnaître le type de traitement qu’a subi une image ;
décrire le fonctionnement, les avantages, inconvénients et hypothèses des méthodes vues en cours ;
implémenter l’une des méthodes étudiées à l’aide d’un langage de programmation scientifique ;
connaître les termes français et anglais des différentes notions vues en cours.


Contraintes pédagogiques - Méthodes pédagogiques

Applications (TD, TP ou projets)

Les exposés magistraux seront complétés par quatre TP et deux séances de projet :

Les TP consistent principalement en des manipulations avec Python.
Le projet consiste à proposer et implémenter une méthode de traitement d’images pour résoudre un problème particulier. Un compte rendu est à fournir.


Mode d'évaluation

Contrôle de connaissances



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