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INFO-H500

Image acquisition and processing

année académique
2020-2021
La crise sanitaire liée à la propagation du Covid-19 constitue un motif de force majeure conduisant l'Université à devoir adapter dans certains cas les modalités d'organisation des évaluations des unités d'enseignement; ces nouvelles modalités seront communiquées aux étudiants via les circuits d'information usuels pour le 26 avril 2021.

Titulaire(s) du cours

Olivier DEBEIR (Coordonnateur)

Crédits ECTS

5

Langue(s) d'enseignement

anglais

Contenu du cours

  • Introduction : exemples d'application du traitement de l'image de plusieurs domaines, applications médicales, industrie, HCI...
  • Fondements de la vision humaine
  • Acquisition 
  • Définitions : la chaîne de traitement de l'image
  • Quantification : représentation spatiale, spectrale et intensité de la couleur ; différentes modalités d'acquisition ; capteur, capteur+source,...
  • Dispositifs d'acquisition : CCD, CMOS, vidicon ultrasons lumière temps de vol (TOF)
  • Notions de compression : codage en longueur de course, décomposition hiérarchique, compression Jpeg avec perte
  • Prétraitement - Amélioration de l'image par histogramme
  • Filtrage linéaire Transformée de Fourier
  • Traitement du domaine de Fourier 
  • Restauration d'image : filtre de rang de Wiener
  • Définitions de la morphomathématique : ensemble, élément structurant
  • Opérateurs de base : érosion, dilatation, dualité Opérateurs combinés : ouverture, fermeture
  • Hit-Or-Miss transform : squelette, taille,...
  • Transformation du bassin versant en fonction de la morphologie du niveau de gris
  • Segmentation/détection d'objets par pixel : seuil : optimal, Otsu
  • Segmentation des couleurs basée sur les frontières : gradient, Laplacien, LoG
  • Basé sur les régions : scission et fusion, décalage moyen des bassins versants 
  • Transformation de Hough
  • Description de l'objet image binaire , code chaîne, approximation polygonale, descripteurs de Fourier, moments invariants convexité, dimension fractale, texture

Objectifs (et/ou acquis d'apprentissages spécifiques)

Se familiariser avec le traitement numérique de base des images

  • être capable de reconnaître les propriétés d'une image
  • d'appliquer un filtrage et un débruitage de base
  • de segmenter une image en utilisant des méthodes classiques
  • des compétences théoriques et pratiques sont attendues.

Pré-Requis

Cours ayant celui-ci comme pré-requis

Méthodes d'enseignement et activités d'apprentissages

Ex cathedra + travaux pratiques.

Contribution au profil d'enseignement

Cette unité d'enseignement contribue aux compétences suivantes :

  • Traiter et analyser des signaux de toute nature, 1D, image, vidéo, en particulier ceux issus des dispositifs médicaux

  • Se représenter les mécanismes biologiques fondamentaux depuis la biochimie de la cellule jusqu’au fonctionnement des principaux systèmes de la physiologie humaine

  • Gérer, explorer et analyser les données médicales (dossier médical, imagerie, génomique, statistiques)

  • Communiquer en anglais dans le domaine de l’ingénierie

Références, bibliographie et lectures recommandées

  • Handbook of Image & Video Processing
  • Alan C. Bovik (Editor)
  • Digital Image Processing: Concepts, Algorithms, and Scientific Applications
  • Bernd Jahne (Author)
  • Digital Image Processing
  • Rafael C. Gonzalez (Author), Richard E. Woods (Author)
  • Image Processing, Analysis, and Machine Vision
  • Milan Sonka (Author), Vaclav Hlavac (Author), Roger Boyle (Author)
  • A Wavelet Tour of Signal Processing, Second Edition (Wavelet Analysis & Its Applications).. Stephane Mallat (Author)
  • The Image Processing Handbook, Second Edition
  • John C. Russ (Author)
  • Handbook of Medical Imaging: Processing and Analysis Management (Biomedical Engineering)
  • Isaac Bankman (Editor)
  • Handbook of Medical Imaging, Volume 2. Medical Image Processing and Analysis
  • J.Michael Fitzpatrick (Author), Milan Sonka (Author)
  • Active Contours: The Application of Techniques from Graphics, Vision, Control Theory and Statistics to Visual Tracking of Shapes in Motion
  • Andrew Blake (Author), Michael Isard (Author)
  • Handbook of Computer Vision and Applications, Three-Volume Set
  • Bernd Jahne (Editor), Horst Haussecker (Editor), Peter Geissler (Editor)
  • Mathematical Methods and Algorithms for Signal Processing
  • Todd K. Moon (Author), Wynn C. Stirling (Author)
  • Pattern Recognition Engineering
  • Morton Nadler (Author), Eric P. Smith (Author)
  • Mathematical Morphology in Image Processing (Optical Science and Engineering) [Hardcover]
  • Edward Dougherty (Author)
  • Digital Image Processing Methods (Optical Science and Engineering)
  • Dougherty (Author)

Support(s) de cours

  • Podcast
  • Université virtuelle

Autres renseignements

Contacts

odebeir@ulb.ac.be

Campus

Solbosch

Evaluation

Méthode(s) d'évaluation

  • Autre

  • L'évaluation des travaux pratiques se fera sur base d'une série de travaux à remettre au cours du quadrimestre.
  • Examen oral sans note, selon les circonstances, l'examen peut être fait à distance en utilisant Teams.

Construction de la note (en ce compris, la pondération des notes partielles)

80% sur l'examen oral + 20% sur la qualité des travaux pratiques

examen oral (2 questions sans notes)

  • 1 question théorique 50%
  • 1 question basée sur un problème 50%

Langue(s) d'évaluation

  • anglais
  • (éventuellement français )

Programmes