Traitement d’images

 

  • Chapitre 1. Perception de la couleur
    1. Colorimétrie.
    2. Lumière et couleur dans la perception humaine
    3. Systèmes de représentation de la couleur : RGB, XYZ, YUV, HSV, YIQ
    4. Formats couleur et stratégies de traitement de l’image couleur
  • Chapitre 2. Capteurs d’images et dispositifs d'acquisition numérique
    1. Schéma de principe d’une chaine de traitement d’images
    2. Principe des capteurs CCD et CMOS
    3. Spécifications des capteurs couleur
    4. Numérisation d’une image
    5. Notions de définition, résolution et quantification d’une image numérique (taille, dpi, ppi, bpp …etc)
    6. Exemples de formats d’images numériques (BMP, TIFF, JPG, GIF et PNG)
  • Chapitre 3. Traitements de bases sur l’image
    1. Notion d’histogramme et de contraste
    2. Correction de la dynamique de l’image par les transformations affines sur l’histogramme
    3. Egalisation d’histogramme et correction gamma
    4. Opérations logiques et arithmétiques sur les images
  • Chapitre 4. Filtrage numérique des images
    1. Filtrage spatial et Convolution 2D : notion de masque (moyenneur, gaussien, binomial …etc)
    2. Lissage linéaire puis non linéaire de l’image (médian …etc)
    3. Filtrage fréquentiel : (FFT 2D et propriété de séparabilité, filtre passe-bas, passe-haut …etc)
  • Chapitre 5. Détection de contours
    1. Objectifs et généralités
    2. Types de contours
    3. Dérivées 1ere : masque de convolution (Opérateurs de gradient : masque de Roberts, Prewitt, Sobel …etc.)
    4. Dérivées 2eme d’une image (Opérateurs Laplacien, Filtre de Marr-Hildreth)
    5. Opérateurs Laplacien vs Opérateur de gradient (sensibilité aux bruits, localisation …etc)
    6. Filtre optimal (critères d’optimalité, Canny et Derriche …etc)
  • Chapitre 6. Segmentation et classification
    1. Principe et différentes approches de segmentation (par seuillage, par régions, approche de la classification …etc.)
    2. Seuillage d'images : seuillage global, seuillage local, seuillage par détection de Vallées, seuillage dynamique, seuillage par minimisation de variance, méthodes de classification bayesienne ...etc.
    3. Opérations morphologiques (dilatation, érosion, ouverture, fermeture ….etc)
    4. Extraction de paramètres et classification d’objets (distance Euclidienne, Kppv …etc)

TP Traitement d’images

  • TP1 : Toolbox de Matlab de traitement d’images et de la vidéo
    • Représentation des images digitales sous matlab
    • Traitements sur la Couleur et palette
    • Les séquences d’images et vidéo (multi frame array)
  • TP2 : Traitement numérique des images par MATLAB
    • Prise en main des images : lecture, écriture affichage
    • Transformations ponctuelles sur l’image
    • Traitement sur l’histogramme
    • Transformation s Géométriques sur l’image
  • TP3 : Traitement fréquentiel des images sous Matlab
    • FFT2D et filtrage linéaire
    • Modèles de bruits : Débruitage des images
    • Génération de filtres à partir des filtres spatiaux ou directement dans le domaine spectral
  • TP4 : Détection de contours et segmentation
  • TP5 : Binarisation d’images et opérations morphologiques