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STM-MIQ-09-Modalités d'imagerie et traitement des images IRIV

ue-mec-stm-pl-08

Responsable(s) du contenu pédagogique


Total crédits : 3
Total heures : 35 (35 cours)
Total heures travail personnel : 60


Prérequis

- Cours de traitement du signal
- Mathématiques (nombres complexes, probabilités, calcul matriciel)
- Traitement du signal (transformée de Fourier, convolution, filtrage)
- Notions élémentaires de programmation scientifique


Objectif

- Comprendre la formation d'une image, définir mathématiquement son échantillonnage et ses représentations spatiales/spectre associées, comprendre les mécanismes de passage spatial/spectral en 2D, visualiser la dualité entre espaces de représentation, manipuler des signaux multi-dimensionnels.
- Ce cours donne une vue d’ensemble des problématiques et méthodes en traitement d’images.


Programme

Formation des images
- Vision humaine : caractéristiques, formation des images sur la rétine, perception de la couleur, sensibilit fausses couleurs, artéfact, illusion cognitive
- Représentations colorée : espaces de représentation, projection et impression
- Photodétecteurs : étude des bruits associés à la formation d'une image
- Transformée de Fourier 2D analogique, à espace discret, discret
- Décomposition multi-échelle des images : pyramides gaussienne et laplacienne
- Capture d'images : échantillonnage spatial et temporel
- Quantification et bruit
- PSF et fonction de transfert, produit de convolution 2D
- Sous/sur échantillonnage et décimation/interpolation, Effets Moiré et stroboscopique
- Formats courants : quel format d'image pour quelle utilisation, compression

Outils fondamentaux en traitement d’images
- 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

- Vision d'ensemble des mécanismes de formation des images et des modélisations mathématiques associées, compréhension de la vision humaine et de ses limites, savoir qualifier un système imageur, savoir utiliser un format d'image approprié.

l'issue de cet enseignement, l'étudiant aura appris à :
- énumérer 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

Formation des images
- Exemples appliqués en astronomie et imagerie médicale
- Accès aux polycopiés en ligne et à la bibliographie
Outils fondamentaux en traitement d’images
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.


Contraintes pédagogiques - Moyens spécifiques

Formation des images
- Evaluation intermédiaire : 30' QCM
- Evaluation terminale : 45' Document autorisé : 1 feuille A4 manuscrite recto-verso
Outils fondamentaux en traitement d’images
- Contrôle continu + Evaluation terminale 1h45 Document autorisé : 1 feuille A4 recto/verso



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