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Libres Savoirs >> 2A - Master 1 >> Cours Scientifiques 2A-St Etienne
Responsable :

Mathieu Hébert
  

Equipe Pédagogique :
Damien Konik

Niveau : Graduate

Langue du cours : Français

Période : Hiver & Printemps

Nombre d'heures : 40

Crédits ECTS : 4
0257 Image processing and analysis
Ressources Pédagogiques :
Ce cours de niveau master est une introduction aux fondamentaux du traitement numérique des images. Il met l'accent sur les grands principes plutôt que sur des applications spécifiques. Les notions abordées dans ce cours sont: définition de l'image numérique, transformations de base, échantillonnage et discrétisation, opérations ponctuelles, filtrages linéaire, spatial, fréquentiel, et non-linéaire d'images, traitement par transformées et par histogramme, segmentation d'image, analyse de texture, représentation des couleurs et espaces colorimétriques, restauration d'image, extraction et reconnaissance de formes simples.
Les phases de programmation se feront de préférence avec Matlab et la Image Processing Toolbox de Matlab, mais d'autres langages de programmation peuvent être acceptés. Des notions plus avancées telles que la compression d'image, la reconstruction, les ondelettes et l'imagerie multirésolution seront présentées sous forme de séminaires en annexe du cours.

Introduction au traitement des images: formation des images et acquisition; échantillonnage et discrétisation; connectivité des pixels; format numérique d'image; opérations logiques et arithmétiques; traitement d'images binaire et à niveaux de gris.
Traitement par histogramme, égalisation d'histogramme, seuillage, transformations sur les niveaux de gris
Filtrage spatial, lissage, aiguisage, opérateur Laplacien, gradient et autres filtres différentiels
Filtrage fréquentiel, filtres passe-bas ou passe-haut, Transformée de Fourier
Restauration d'image, filtrages spatial et fréquentiel appliqués à la réduction du bruit, dégradation d'image, filtres inverses.
Détection de pics, de lignes, de contours et opérateurs associés.
Segmentation d'image, croissance de region, division ou aggregation de regions, graph d'adjacence de régions
Imagerie couleur, espaces couleur, transformations colorimétriques,
Analyse d'image, analyse de texture, extraction d'information, analyse de formes
Reconnaissance de formes et d'objets, correlation

Niveau requis : Connaissance des bases de Matlab et C++

Dernière mise à jour : Monday 3 September 2012

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