Ce cours couvre les fondamentaux et techniques avancées du traitement numérique des images, incluant l'acquisition, l'amélioration, la segmentation, et la compression d'images, ainsi que l'analyse par intelligence artificielle. Il vise à fournir une compréhension approfondie des algorithmes et outils utilisés pour manipuler et interpréter les images numériques dans divers domaines comme la médecine, la robotique et la photographie. Ce PDF est un très bon support de cours, offrant une formation complète en 252 pages. Il aborde des concepts théoriques et pratiques, avec des exemples concrets et des exercices pour maîtriser les méthodes de traitement d'images. Disponible gratuitement, ce document constitue une ressource essentielle pour les étudiants et professionnels souhaitant se spécialiser dans ce domaine.
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.
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.
Cette section aborde les techniques préparatoires pour optimiser une image avant analyse.
Correction des couleurs et ajustement de la luminosité pour standardiser les conditions d'éclairage.
Utilisation des histogrammes pour diagnostiquer et corriger les problèmes de contraste ou de saturation.
Combinaison d'images via des opérations pixel à pixel (addition, soustraction, masques binaires).
Techniques comme l'égalisation d'histogramme pour améliorer la lisibilité des détails.
Filtres (médian, gaussien) pour supprimer le bruit tout en préservant les contours.
Algorithmes pour corriger les flous, les aberrations ou les artefacts de compression.
Décomposition d'une image en zones homogènes ou détection de structures.
Définition des relations entre pixels (4-connexité, 8-connexité) pour l'analyse topologique.
Méthodes basées sur la similarité des pixels (croissance de régions, k-means).
Détection de frontières via des filtres (Sobel, Canny) ou modèles actifs (snakes).
Extraction de mesures précises à partir des images traitées.
Calcul d'aires, périmètres, ou formes (moments invariants).
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.
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