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traitement_des_images

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traitement_des_images [2015/06/11 15:40]
dabrowski 		traitement_des_images [2020/10/21 11:27] (Version actuelle)
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-====Traitement des images====+[[image_processing_2|{{ :drapeau-anglais.jpg?nolink&25|}}]] 
 +====Traitement des images 1====
 ---- ----
 ---- ----
-**16H + 20H de TP**+**10H30 de CM + 14H de TP** 
 + 
 +//Coefficient 1.5//
  
-coefficient 2 
  
-\\ 
 ===Objectifs de l'enseignement=== ===Objectifs de l'enseignement===
 \\ \\
-Cet enseignement vise à acquérir les notions et outils couramment utilisés en traitement des images.+L'objectif de ce cours est de présenter une vue d'ensemble des problématiques et méthodes du traitement d'image.
 \\ \\
 ===Programme=== ===Programme===
Ligne 15: Ligne 16:
 Seront abordés les points suivants : Seront abordés les points suivants :
  
-  * Introduction ; Image, Transformées et descripteurs, Descripteurs élémentaires +  * Traitement et outils de base : opérations arithmétiques et logiques, histogramme, convolution, transformée de Fourier 
-  *  Introduction aux problèmes en traitement d'images médicales : recalage, inverse, classification, atlas, format DICOM, stockage +  * Restauration : débruitage, déconvolution, mesure de la qualité de la restauration 
-  * Logiciels : Medipy, FSL, Slicer, Vrender, .... +  * Détection de caractéristiques (contours, lignes, points, …) 
-  * Médecine nucléaire, imagerie IRM : pratique clinique, cérébrale, comas / vieillissement, mémoire, tests cognitifs +  * Traitement d'images binaires, morphologie mathématique 
-  * Imagerie de l'abdomen, visualisation +  * Segmentation 
-  * Descripteurs de formes et transformations 2D (Fourier, Hoteling, Hough, Hadamard, KLT, ACP, DCT, etc.) +  * Reconnaissance de forme
-  * Histogramme et multi-modalités, seuillage automatique, binarisation des images, morphologie mathématiques +
-  * Filtrage et détection de contours, causalité, effets de bord, filtrage 2D, convolution, filtres 2D à réponse impulsionnelle finie standards +
-  * Filtres à réponse impulsionnelle infinie, détection de contours optimale au sens de Canny-Deriche +
-  * Amélioration et restauration d’images, modèles de dégradation, déconvolution et fonction d’appareil +
-  * Recalage et reconstruction +
-  * Classification, méthodes de coalescence (clustering) +
- +
-Le cours sera illustré directement par des applications sous Matlab, grâce à de très nombreuses questions auxquelles chaque étudiant doit répondre en alternance avec les cours. Cette pratique permet à chaque étudiant d’être confronté très rapidement à la réalité du traitement d’images et d’acquérir les savoir faire qui l’aideront en stage.+
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traitement_des_images.1434030004.txt.gz · Dernière modification: 2020/10/21 11:18 (modification externe)

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