Unité pédagogique

Introduction au traitement d'image (Partie pratique)

Derniere édition le: 09/12/2024

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Responsable:

GAVET Yann

Description générale :

L’objectif est de fournir les bases fondamentales d’une chaîne de traitement d’image (acquisition, traitement, analyse, mesure, décision).

Cette UP est constituée de 18h de TP (réalisés en langage Python avec les modules skimage et numpy principalement).

Un examen de 1h30 (sur PC, Python) permettra d’évaluer les apprentissages de cette UP.

Mots-clés:

Systèmes d’acquisition vision humaine analyse de Fourier filtrage Restauration rehaussement recalage segmentation description caractérisation

Nombre d’heures à l’emploi du temps:

18

Domaine(s) ou champs disciplinaires:

Mathématiques

Langue d’enseignement:

Français Anglais

Objectifs d’apprentissage:

A la fin de l’unité pédagogique, l’élève sera capable de :	Niveau de taxonomie	Priorité
Proposer des algorithmes simples de traitement d’images	null	null
Réaliser un traitement d’images avec un langage du type matlab	null	null

Modalités d’évaluation des apprentissages:

Part de l'évaluation individuelle			Part de l'évaluation collective
Examen sur table :		%	Livrable(s) de projet :		%
Examen oral individuel :		%	Exposé collectif :		%
Exposé individuel :		%	Exercice pratique collectif :		%
Exercice pratique individuel :	66	%	Rapport collectif :	33	%
Rapport individuel :		%
Autre(s) : %

Programme et contenus:

Type d’activité pédagogique :	Contenu, séquencement et organisation
Travaux Pratiques	12 TP (sous Matlab) de 1h30  / 18h : Introduction 2D Fourier transform Filtering by convolution Denoising Deblurring Image enhancement Histogram-based image segmentation Region growing segmentation Complete segmentation application Image characterization