Titre: Traitement d’images et vision artificielle
Auteurs: Antoine Manzanera
Ecole: ENSTA
Résumé: Ce cours a pour objectif la découverte de techniques parmi les plus récentes en traitement d’images et en vision par ordinateur. Par traitement d’images, on désigne l’ensemble des opérations sur les images numériques, qui transforment une image en une autre image, ou en une autre primitive formelle. La vision par ordinateur désigne la compréhension d’une scène ou d’un phénomène à partir d’informations « image », liant intimement perception, comportement et contrôle. Les domaines traités vont du traitement du signal à l’intelligence artificielle, on ne saurait donc prétendre à l’exhaustivité, mais on vise plutôt l’exploration d’un certain nombre de techniques importantes et actuelles. TI et vision sont des disciplines relativement jeunes (~années 60) et qui évoluent rapidement. Elles sont en plein expansion et donnent lieu chaque année à une profusion de travaux, académiques, technologiques, industriels.
Cette profusion s’explique par le caractère ardu du sujet : complexité algorithmique dû aux énormes volumes de données, caractère mal posé des problèmes et difficultés à formaliser une faculté biologique « évidente ». D’autre part l’engouement pour ces disciplines s’explique par la multiplication permanente d’applications et d’enjeux industriels dans des domaines aussi variés que : médecine, télécommunications, automobile, météorologie, défense, jeux video, art, écologie…
Extrait du sommaire:
I] Introduction aux images numériques
● Types d’images
● Vocabulaire
● Echantillonnage et quantification
● Outils fondamentaux
II] Traitements à base d’histogramme
III] Filtres de lissage
● Filtrage dans le domaine de Fourier
● Filtrage par convolution
● Implantation des filtres linéaires
● Filtres non linéaires
IV] Filtres dérivateurs
● Filtrage dans le domaine de Fourier
● Filtrage par convolution
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