Traitement Numérique Images: Techniques de Base

Objectifs d'apprentissage

• Maîtriser les techniques fondamentales de prétraitement des images numériques, y compris les corrections photométriques et la réduction de bruit.
• Comprendre et appliquer les méthodes de segmentation d'images pour isoler des régions ou détecter des contours.
• Acquérir des compétences en quantification d'images pour extraire des informations géométriques et radiométriques pertinentes.
• Développer une expertise dans l'analyse d'histogrammes et l'amélioration du contraste pour optimiser la qualité visuelle.
• Savoir évaluer et mettre en œuvre des algorithmes de restauration d'images dégradées.

Public cible

Ce cours s'adresse aux étudiants en informatique, en ingénierie des médias ou en sciences visuelles, ainsi qu'aux professionnels souhaitant se spécialiser dans le traitement d'images. Une connaissance de base en programmation (Python ou MATLAB) et en mathématiques appliquées est recommandée pour tirer pleinement profit des concepts avancés.

Introduction

Le traitement numérique des images est une discipline essentielle dans des domaines variés tels que la médecine, la robotique, la photographie numérique ou l'analyse satellitaire. Ce cours couvre les méthodes fondamentales pour manipuler, analyser et interpréter des images numériques, en combinant théorie et pratique via des études de cas concrets.

Prétraitements

Cette section aborde les techniques préparatoires pour optimiser une image avant analyse.

Traitements photométriques et colorimétriques

Correction des couleurs et ajustement de la luminosité pour standardiser les conditions d'éclairage.

Analyse d’histogramme

Utilisation des histogrammes pour diagnostiquer et corriger les problèmes de contraste ou de saturation.

Opérations arithmétiques et logiques

Combinaison d'images via des opérations pixel à pixel (addition, soustraction, masques binaires).

Réhaussement de contraste

Techniques comme l'égalisation d'histogramme pour améliorer la lisibilité des détails.

Réduction de bruit

Filtres (médian, gaussien) pour supprimer le bruit tout en préservant les contours.

Restauration d’images

Algorithmes pour corriger les flous, les aberrations ou les artefacts de compression.

Segmentation

Décomposition d'une image en zones homogènes ou détection de structures.

Notion de connexité

Définition des relations entre pixels (4-connexité, 8-connexité) pour l'analyse topologique.

Approches région

Méthodes basées sur la similarité des pixels (croissance de régions, k-means).

Approches contour

Détection de frontières via des filtres (Sobel, Canny) ou modèles actifs (snakes).

Quantification

Extraction de mesures précises à partir des images traitées.

Quantification géométrique

Calcul d'aires, périmètres, ou formes (moments invariants).

Quantification radiométrique

Analyse des intensités lumineuses ou des couleurs pour des applications comme la télédétection.

Le cours inclura des travaux pratiques avec des bibliothèques logicielles (OpenCV, scikit-image) pour consolider les apprentissages. Des projets intégrateurs permettront d'appliquer l'ensemble des techniques sur des données réelles.