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TRAITEMENT d'IMAGES

Responsable

Intervenants

  • Benjamin Mathon (P2-309)
  • Jérémy Boulanger (P2-205)
  • Olivier Losson (P2-302)

Volume horaire

  • 14h de cours
  • 20h de travaux dirigés
  • 16h de travaux pratiques

Crédits

5 ECTS

Diaporama de présentation

Cours en ligne

Olivier Losson
dernire modification : 08/12/2016 10:32:57

Objectifs

Comprendre les notions et techniques de base de l'acquisition, de la représentation et du traitement des images numériques.

Contenu

  • Formation des images au sein de caméras numériques et dispositifs d'acquisition (types de caméras, numérisation des images)
  • Codage et stockage des images, notamment des images couleur
  • Opérations simples permettant d'améliorer la qualité des images en vue d'y détecter des objets d'intérêt (changement de luminosité, de contraste, réduction du bruit, ...)

Bibliographie

  • D. Lingrand, Introduction au traitement d'images, Vuibert 2004 et 2008 (2ème éd.).
  • R. Bouillot, Cours de photographie numérique et Cours de traitement numérique de l'image , Dunod 2003 et 2005.
  • G. Burel, Introduction au traitement d'images - Simulation sous Matlab, Lavoisier 2001.
  • W. Burger et M.J. Burge, Digital Image Processing - An algorithmic introduction using Java, Springer 2008.
Olivier Losson
dernire modification : 08/12/2016 10:34:47
Gpe Nature Horaire Salle Enseignant e-mail
Cours-TD Vendredi 14h00 - 16h00 P2 - 212 B. Mathon, J. Boulanger, O. Losson benjamin.mathon@univ-lille1.fr
jeremie.boulanger@univ-lille1.fr
olivier.losson@univ-lille1.fr
TP Vendredi 16h15 - 18h15 P2 - 212 Idem Idem
Olivier Losson
dernire modification : 04/01/2016 17:23:35
# Semaine Cours-TD TP Remarque
1 3 du 16/01 au 21/01 Sources lumineuses et dispositifs d'éclairage, réflexions sur les objets, sensibilité de l'observateur et grandeurs photométriques Sources de lumière ponctuelles isotrope et lambertienne, grille de sources ponctuelles (sous Scilab/Sivp)
2 4 du 23/01 au 28/01 Optique géométrique, projection perspective, caractéristiques des objectifs Acquisition d'images : réglages de l'objectif et des paramètres (caméra IDS uEye)
3 5 du 30/01 au 04/02 Discrétisation : échantillonnages spatial, spectral et temporel ; résolution ; quantification
Capteurs : types de capteurs ; conversion Analogique-Numérique ; rapport Signal-Bruit
Images discrètes : échantillonnage, repliement de spectre, quantification sur Lena (sous Scilab/Sivp)
4 6 du 06/02 au 11/02 Transformations ponctuelles : binarisation, égalisation d'histogramme Suite du TP sur les images discrètes  (sous Scilab/Sivp)
5 7 du 13/02 au 18/02 Représentation fréquentielle : transformée de Fourier en continu, fréquence 2D, analyse fréquentielle d'une image discrète Mise en œuvre des LUT (logiciel ImageJ)
8 du 20/02 au 25/02 Interruption pédagogique hiver
6 9 du 27/02 au 04/03 Transformée de Fourier d'une image discrète Classification automatique de textures cycliques par analyse du plan de Fourier (langage macro ImageJ)
7 10 du 06/03 au 11/03 Synthèse des filtres linéaires, filtrages passe-bas et passe-haut par convolution
Filtres dérivateurs, rehaussement de contraste
Atténuation de moiré par filtrage dans le plan de Fourier (langage macro ImageJ)
8 11 du 13/03 au 18/03 Tatouage numérique : insertion imperceptible d'une marque dans un contenu multimédia ; notions de distorsion, robustesse et sécurité ; liens avec la cryptographie et la stéganographie Tatouage numérique d'images par étalement de spectre (langage macro ImageJ)
9 12 du 20/03 au 25/03 Détection de contours par approches du premier ordre : maxima locaux de la norme du gradient, filtrage par hystérésis Seuillage de la norme du gradient, détection des maxima locaux et seuillage par hystérésis (langage macro et plugin ImageJ en Java)
10 13 du 27/03 au 01/04 Détection de contours avancée : approches du second ordre, sensibilité au bruit, détection multi-échelles, fermeture de contours Calcul du Laplacien, détection de ses passages par 0, opérateur Laplacien de Gaussienne (plugin ImageJ en Java)
11 14 du 03/04 au 08/04 Acquisition et formation d'images couleur : 1CCD/3CCD, Matrices de filtres couleur (CFA), dématriçage Interprétation et simulation d'une image CFA, Dématriçages par interpolation bilinéaire et par estimation locale d'un gradient (plugin ImageJ en Java) lundi 28/03 férié
15 du 10/04 au 15/04 Interruption pédagogique printemps
16 du 17/04 au 22/04 Interruption pédagogique printemps
12 17 du 24/04 au 29/04 Compression d'images : transformation en cosinus discrète (DCT), compression JPEG Implantation de la DCT et de la compression JPEG (plugin ImageJ en Java)
Olivier Losson
dernire modification : 16/01/2017 10:46:36

L'évaluation s'effectue suivant une procédure de contr&ocric;le continu, et un examen en fin de semestre.

Deux notes seront attribuées à chaque étudiant durant le semestre :

  • TP : une note sur 20 de Travaux Pratiques (relève des compte-rendus de TP) ;
  • EX : une note sur 20 pour l'examen de fin de semestre.

La note finale sur 20 (N) est calculée comme une moyenne pondérée de ces deux notes :

N= 0.5*TP + 0.5*EX

Pour la seconde session d'examen, la note de Travaux Pratiques (TP) est conservée. La note d'examen (EX) est remplacée par la note obtenue lors de la seconde session.

L'unité acquise apporte 5 ECTS.

Olivier Losson
dernire modification : 08/12/2016 10:37:08

Supports d'enseignement

Le contenu détaillé de l'option et des supports d'enseignements est disponible sur le site du Master IVI.

Pour un bref tour d'horizon des points abordés, vous pouvez visualiser un petit diaporama de présentation de l'option.

Voir aussi les supports de PjE IVI (Projet Encadré, facultatif), qui donnent un aperçu des notions fondamentales qui sont abordées dans cette option.

Olivier Losson
dernire modification : 08/12/2016 10:38:00