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(Created page with "{{Course |visible=Yes |title=Traitement d’Images Fondamental |acronym=TIFO |teacher=Jonathan,Elodie |period=S4 |audience=IMAGE |exam type=Projet |duration=36 |optional cours...")
 
 
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Ce cours d’introduction au traitement d’images vise à familiariser les étudiants avec la terminologie et les traitements élémentaires qui structurent les algorithmes avancés de restauration, amélioration, filtrage et extraction automatique d’information des images. Les notions abordées balayent la formation des images (perception et capteurs), le codage (niveaux de gris, espaces colorimétriques), la représentation des images (histogrammes et leur manipulation, représentations spatiales et fréquentielles), la reconnaissance de formes simples (droites, cercles), les méthodes de traitement de séquences d’images et l’information temporelle. Une ouverture sur les implémentations rapides (instructions SIMD) sera effectuée et servira d’introduction au cours de programmation GPGPU. De même, une introduction à la morphologie mathématique sera présentée pour préparer le terrain pour le cours dédié (plus tard dans le semestre).
 
Ce cours d’introduction au traitement d’images vise à familiariser les étudiants avec la terminologie et les traitements élémentaires qui structurent les algorithmes avancés de restauration, amélioration, filtrage et extraction automatique d’information des images. Les notions abordées balayent la formation des images (perception et capteurs), le codage (niveaux de gris, espaces colorimétriques), la représentation des images (histogrammes et leur manipulation, représentations spatiales et fréquentielles), la reconnaissance de formes simples (droites, cercles), les méthodes de traitement de séquences d’images et l’information temporelle. Une ouverture sur les implémentations rapides (instructions SIMD) sera effectuée et servira d’introduction au cours de programmation GPGPU. De même, une introduction à la morphologie mathématique sera présentée pour préparer le terrain pour le cours dédié (plus tard dans le semestre).
|content=- Introduction et histoire du traitement d’images
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- Formation de l'image, perception, capteurs
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* Formation de l'image, perception, capteurs
- Codage et Représentations
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* Codage et Représentations
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- Domaines spatial et fréquentiel, filtrage, débruitage.
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* Domaines spatial et fréquentiel, filtrage, débruitage.
- Introduction à la morphologie mathématique
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* Introduction à la morphologie mathématique
- Approches 3D, 2D+t et 3D+t
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* Approches 3D, 2D+t et 3D+t
- Recalage, tracking et descripteurs
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* Recalage, tracking et descripteurs
 
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Latest revision as of 14:54, 4 February 2020

Titre

Traitement d’Images Fondamental

Sigle

TIFO

Enseignant

Jonathan Fabrizio, Elodie Puybareau

Période

S4

Public

IMAGE

Contrôle

Projet

Durée

3636 h <br />

Optionnel

non

Module
Prérequis
Objectifs

Présenter aux étudiants les briques élémentaires de traitement d’images, permettant l’élaboration d’algorithmes plus complexes

Ce cours d’introduction au traitement d’images vise à familiariser les étudiants avec la terminologie et les traitements élémentaires qui structurent les algorithmes avancés de restauration, amélioration, filtrage et extraction automatique d’information des images. Les notions abordées balayent la formation des images (perception et capteurs), le codage (niveaux de gris, espaces colorimétriques), la représentation des images (histogrammes et leur manipulation, représentations spatiales et fréquentielles), la reconnaissance de formes simples (droites, cercles), les méthodes de traitement de séquences d’images et l’information temporelle. Une ouverture sur les implémentations rapides (instructions SIMD) sera effectuée et servira d’introduction au cours de programmation GPGPU. De même, une introduction à la morphologie mathématique sera présentée pour préparer le terrain pour le cours dédié (plus tard dans le semestre).

Plan
  • Introduction et histoire du traitement d’images
  • Formation de l'image, perception, capteurs
  • Codage et Représentations
  • Espaces colorimétriques
  • Histogrammes
  • Domaines spatial et fréquentiel, filtrage, débruitage.
  • Introduction à la morphologie mathématique
  • Approches 3D, 2D+t et 3D+t
  • Recalage, tracking et descripteurs
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