Analyse d'image et vision par ordinateur (EASI842_IAI)

Présentation

A travers ce cours, les étudiants approfondissent les connaissances initiales en traitement d'images introduites en EEATS642, en s'appuyant sur des éléments de mathématiques spécialisées (MATH642) et les notions de signaux aléatoires (EEATS742) acquises dans le cas monodimensionnel. Il comporte deux parties : la première est dédiée aux méthodes d'analyse d'images (segmentation, classification...) et la seconde à la vision par ordinateur en abordant les techniques de reconstruction 3D et de mesure de déplacement.

Objectifs

Ce cours vise à rendre l'élève apte à :

Niveau

A l'issue de ce cours l'élève sera capable :

utiliser des méthodes d’analyse d’images "haut niveau" (segmentation, classification) afin d’extraire de l'information spatio-temporelle (régions, objets, changements...) dans les images bidimensionnelles (2D) et les séries d’images (2D+T).

Application

d'analyser le contenu radiométrique des images pour en extraire des grandeurs caractéristiques utiles à un processus de reconnaissance, de suivi, de mesure… : attributs de texture, coefficients d’ondelettes, paramètres statistiques, combinaison de canaux renforçant les structures observées (index de végétation, espaces colorimétriques…).

  

de détecter et reconnaitre les objets ou les classes présents dans les images par des méthodes de type segmentation (approche contour/région…), classification (avec ou sans apprentissage) s’appuyant sur les informations extraites des images ou des informations complémentaires (données exogènes, connaissance experte…).

appliquer des méthodes de vision par ordinateur pour analyser des scènes tridimensionnelles et suivre le déplacement d’objets.

Application

de choisir des outils de vision stéréo pour calculer des cartes de distance (modèle 3D d’un objet, modèle numérique de terrain…).

  

traiter différent types d’images (appareil photo, webcam, image aérienne ou satellitaire…) pour détecter les objets en mouvement et mesurer leur déplacement.

Pré-requis

  • MATH642 - Mathématiques spécialisées
  • EEATS642 - Signal et image : opérateurs de base
  • EEATS742 - Signaux aléatoires

Plan du cours

Plan du cours

  1. Analyse d’images
    1. Segmentation (région/contours)
    2. Détection/Classification
    3. Filtrage morphologique
  2. Vision par ordinateur
    1. Modèle de caméra
    2. Reconstruction 3D
    3. Mesure de déplacement

 

Travaux pratiques

  1. Analyse de texture et segmentation d'images
  2. Classification d'images multi-composantes (supervisées et automatiques)
  3. Corrélation d'images : application à la vision stéréo et la mesure de déplacement

Volume horaire

  • CM : 15.0
  • TD : 13.5
  • TP : 12.0

Informations complémentaires

Bibliographie

  • Faugeras O., Three-dimensional computer vision: a geometric viewpoint, MIT Press, 1993.
  • Kasser M., Egels Y., Digital Photogrammetry, Taylor & Francis, New York und London, 2001.
  • Philipp S., Cocquerez J.-P., Analyse d'images. Filtrage et Segmentation, Elsevier-Masson, 1997.

Diplômes intégrant ce cours

En bref

Langue d'enseignement
Français

Contact(s)

UFR, Écoles, Instituts