Image acquisition and processing

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 et Co-requis

Cours ayant celui-ci comme co-requis

Méthodes d'enseignement et activités d'apprentissages

Ex cathedra + travaux pratiques.

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

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

Autres renseignements

Contacts

odebeir@ulb.ac.be

Campus

Solbosch

Evaluation

Méthode(s) d'évaluation

Autre

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.

! TRÈS IMPORTANT !
Afin d'attester de votre travail régulier et personnel, vous êtes prié d'utiliser un outil de gestion de versions tel que GIT (de préférence https://gitlab.ulb.be/) pour enregistrer l'avancement de vos travaux pratiques.
Nous vous demandons de NE PAS utiliser l'IA générative pour réaliser vos travaux pratiques. Cela est considéré comme une mauvaise pratique et va à l'encontre de l'objectif d'apprentissage par la pratique. Dans tous les cas, vous serez évalué sur votre compréhension du code que vous soumettez.

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 )

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