STM-MIQ-09-Modalités d'imagerie et traitement des images IRIV
- ue-mec-stm-miq-09
- Mécatronique
Semestre : 9
Responsable(s) du contenu pédagogique
- Olivier PICCIN
| Total coefficients : 2 |
| Total heures travail personnel : 60 |
Prérequis
- Cours de traitement du signal
- Mathématiques (nombres complexes, probabilités, calcul matriciel)
- Traitement du signal (transformée de Fourier, convolution, filtrage)
- Notions élémentaires de programmation scientifique
Objectif
- Comprendre la formation d'une image, définir mathématiquement son échantillonnage et ses représentations spatiales/spectre associées, comprendre les mécanismes de passage spatial/spectral en 2D, visualiser la dualité entre espaces de représentation, manipuler des signaux multi-dimensionnels.
- Ce cours donne une vue d’ensemble des problématiques et méthodes en traitement d’images.
Compétences attendues
Axe A1 : CONNAISSANCES ET COMPRÉHENSION
Capacité à mettre en place un raisonnement scientifique rigoureux. Capacité à mobiliser les ressources d'un large champ de sciences fondamentales.
- Formaliser un problème à l'aide d'outils analytiques ou numériques
- Être capable de résoudre un problème scientifique à l'aide de méthodes analytiques ou numériques
- Être capable de transposer les connaissances scientifiques dans le domaine de la spécialité
Axe A2 : ANALYSE TECHNIQUE
Capacité à mobiliser les ressources dans le domaine de la spécialité. Mettre en œuvre des connaissances techniques multidisciplinaires pour résoudre des problèmes d'ingénierie.
- Identifier un problème, le reformuler
- Déterminer les leviers d'actions permettant de résoudre un problème
- Identifier et comparer des méthodes de résolutions potentielles
Axe A3 : CONCEPTION TECHNIQUE
Capacité à mobiliser ou à développer des nouvelles méthodes de conception afin de concevoir des produits, des processus et des systèmes en tenant compte des dernières avancées techniques dans le domaine tout en prenant en compte les enjeux environnementaux et énergétiques.
- Analyser et comparer un large champ de données techniques
- Définir les solutions techniques répondant au besoin
- Établir les modèles en vue de la prévision du comportement du produit ou du système
- Choisir et appliquer les méthodes de dimensionnement et de modélisation
- Réaliser et interpréter des simulations
Axe A4 : PRATIQUE DE L’INGÉNIERIE
Aptitude à consulter et appliquer les codes de bonnes pratiques, sur la base d'études scientifiques et techniques, piloter et mettre en œuvre de manière structurée un projet ou un processus en organisant le travail des collaborateurs de l'entreprises dans le respect de la réglementation en matière de sécurité et dans le respect des valeurs sociétales et éthiques.
- Appliquer des méthodes de préconception ou de prédimensionnement
- Mettre en œuvre une démarche de vérification systématique
Axe A5 : ÉTUDES ET RECHERCHES
Capacité à investiguer un sujet technique en mobilisant les données issue de la recherche afin de réaliser des tests, conduire des expérimentations et des études d'applications.
- Être capable de faire l'état de l'art scientifique et technique y compris dans un domaine non familier
Programme
Formation des images
- Vision humaine : caractéristiques, formation des images sur la rétine, perception de la couleur, sensibilit fausses couleurs, artéfact, illusion cognitive
- Représentations colorée : espaces de représentation, projection et impression
- Photodétecteurs : étude des bruits associés à la formation d'une image
- Transformée de Fourier 2D analogique, à espace discret, discret
- Décomposition multi-échelle des images : pyramides gaussienne et laplacienne
- Capture d'images : échantillonnage spatial et temporel
- Quantification et bruit
- PSF et fonction de transfert, produit de convolution 2D
- Sous/sur échantillonnage et décimation/interpolation, Effets Moiré et stroboscopique
- Formats courants : quel format d'image pour quelle utilisation, compression
Outils fondamentaux en traitement d’images
- Outils de base : représentations d'une image, opérations arithmétiques, histogramme, convolution 2D, transformée de Fourier, interpolation, notion de voisinage, multirésolution, ?
- Détection de caractéristiques : détection de contours, de coins, de lignes
- Segmentation : critère d'homogénéit méthodes basées histogramme (méthodes d’Otsu, algorithme des k-moyennes, modèle paramétriques, algorithme Mean Shift, ?), méthodes basées région (croissance de région, arbre, modèle markovien, ?), modèles déformables, critère de validation
- Images binaires : érosion, dilatation, ouverture, fermeture, transformée tout-ou-rien, composantes connexes, ligne de partage des eaux.
- Restauration : débruitage (filtres moyenneur, médian, de Nagao, moyennes non locales, ?), déconvolution (filtres inverse, de Wiener, ?)
- Recalage : modèle de déformation, mesure de similarit ...
- Reconnaissance de formes : détection d'objets (corrélation , filtre adapt秬 reconnaissance d'objets (classifieur, apprentissage)
Contraintes pédagogiques - Méthodes pédagogiques
Formation des images
- Exemples appliqués en astronomie et imagerie médicale
- Accès aux polycopiés en ligne et à la bibliographie
Outils fondamentaux en traitement d’images
Les exposés magistraux seront complétés par quatre TP et deux séances de projet :
- Les TP consistent principalement en des manipulations avec Python.
- Le projet consiste à proposer et implémenter une méthode de traitement d’images pour résoudre un problème particulier. Un compte rendu est à fournir.
Mode d'évaluation
Formation des images
- Evaluation intermédiaire : 30' QCM
- Evaluation terminale : 45' Document autorisé : 1 feuille A4 manuscrite recto-verso
Outils fondamentaux en traitement d’images
- Contrôle continu + Evaluation terminale 1h45 Document autorisé : 1 feuille A4 recto/verso