Analyse d’images et applications

Analyse d'images et applications – GTN403

Code : GTN403    Analyse d'images et applications

Sommaire :

CONTENU

• Concepts de base des images numériques et de leur traitement
• Notions fondamentales de l'analyse d'images et de la vision par ordinateur
• Rôles et applications de l'analyse et du traitement d'images dans les télécommunications

• Correction des défauts d'acquisition : bruit, flou, distorsion
• Amélioration des images par filtrage spatial et fréquentiel
• Normalisation et égalisation d'histogramme pour améliorer le contraste

• Techniques de segmentation : seuillage, méthodes basées sur les contours, clustering
• Analyse de la connectivité pour segmenter les objets d'intérêt
• Applications de la segmentation dans la détection et la reconnaissance d'objets

• Sélection et extraction de caractéristiques pertinentes
• Transformée de Hough pour la détection de lignes et de cercles
• Utilisation de descripteurs tels que les Histogrammes de Couleurs et les Descripteurs de Texture

• Compréhension de la transformation de Fourier 2D
• Filtrage dans le domaine fréquentiel : passe-bas, passe-haut, passe-bande
• Applications du filtrage fréquentiel dans la suppression de bruit et l'amélioration d'images

• Techniques de correspondance de modèles
• Utilisation de méthodes d'apprentissage automatique pour la reconnaissance d'objets
• Applications de la reconnaissance d'objets dans les domaines des télécommunications

• Introduction au traitement d'images en temps réel
• Techniques de suivi d'objets en temps réel
• Applications de la vidéo-surveillance et de la réalité augmentée

• Applications spécifiques à la télécommunication : compression d'images, traitement vidéo
• Tendances actuelles dans l'analyse et le traitement d'images
• Projets et travaux pratiques pour appliquer les concepts étudiés

Références bibliographiques

1. "Digital Image Processing" par Rafael C. Gonzalez et Richard E. Woods.
   • Ce livre est une référence classique en traitement d'images numériques, couvrant une gamme complète de sujets, des bases aux applications avancées.
2. "Computer Vision: Algorithms and Applications" par Richard Szeliski.
   • Ce livre offre une vue d'ensemble approfondie de la vision par ordinateur, y compris l'analyse d'images et la reconnaissance d'objets.
3. "Digital Image Processing: An Algorithmic Introduction Using Java" par Wilhelm Burger et Mark J. Burge.
   • Ce livre se concentre sur les concepts de traitement d'images en utilisant Java et offre des exemples pratiques d'implémentation.
4. "Image Processing, Analysis, and Machine Vision" par Milan Sonka, Vaclav Hlavac et Roger Boyle.
   • Cette ressource explore les techniques d'analyse d'images et de vision par ordinateur, ainsi que leur application dans la reconnaissance d'objets.
5. "Computer Vision: Models, Learning, and Inference" par Simon J.D. Prince.
   • Ce livre couvre des aspects plus avancés de la vision par ordinateur, y compris l'apprentissage automatique appliqué à l'analyse d'images.
6. "Digital Image Processing for Medical Applications" par Geoff Dougherty.
   • Cette ressource se concentre sur les applications médicales du traitement d'images numériques, y compris l'analyse d'images médicales.
7. "Computer Vision: Principles, Algorithms, Applications, Learning" par E. R. Davies.
   • Ce livre offre une perspective globale sur la vision par ordinateur, abordant les principes, les algorithmes et les applications.
8. Articles de recherche et conférences : Consultez des articles de recherche et assistez à des conférences dans le domaine du traitement d'images et de la vision par ordinateur pour rester à jour avec les dernières avancées.
9. Documentation des logiciels : Explorez la documentation des logiciels couramment utilisés pour le traitement d'images, tels que OpenCV. 

Modalité d’évaluation

Résultats d'apprentissage :

1. Compréhension des Concepts d'Images Numériques : Maîtrise des bases des images numériques, y compris les formats, les propriétés et les caractéristiques qui les rendent analysables.
2. Connaissances en Analyse d'Images : Capacité à appliquer des techniques d'analyse d'images pour extraire des informations significatives à partir d'images, comme la détection d'objets et la segmentation.
3. Expertise en Traitement d'Images : Compétences pour manipuler et améliorer des images grâce à des techniques telles que le filtrage, la transformation et la correction.
4. Gestion de la Qualité d'Images : Capacité à améliorer la qualité d'images en réduisant le bruit, en améliorant le contraste et en égalisant les histogrammes.
5. Segmentation d'Images : Compétences pour diviser une image en régions homogènes, en utilisant des méthodes de seuillage, de détection de contours et de clustering.
6. Extraction de Caractéristiques : Capacité à identifier et extraire des caractéristiques pertinentes d'images, comme les contours, les textures et les formes.
7. Application de Méthodes de Reconnaissance d'Objets : Compétences pour mettre en œuvre des techniques de reconnaissance d'objets, y compris la correspondance de modèles et l'utilisation de descripteurs.
8. Compréhension des Transformations de Fourier : Maîtrise des transformations de Fourier et des concepts de filtrage fréquentiel pour le traitement d'images.
9. Conception de Solutions en Temps Réel : Capacité à concevoir et à implémenter des solutions de traitement d'images en temps réel, en particulier pour des applications telles que la surveillance et la réalité augmentée.
10. Utilisation de Bibliothèques Logicielles : Compétences pour travailler avec des bibliothèques de traitement d'images comme OpenCV pour la mise en œuvre pratique des concepts étudiés.
11. Adaptabilité aux Tendances : Capacité à suivre les évolutions technologiques dans le domaine du traitement d'images et à appliquer de nouvelles méthodes et techniques.
12. Applications dans les Télécommunications : Compétences pour appliquer les connaissances en analyse et traitement d'images aux domaines des télécommunications, tels que la compression d'images et la vidéo-surveillance