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traitement_des_images

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traitement_des_images [2016/06/10 10:56]
etu1 [Traitement des images]
traitement_des_images [2020/10/21 11:27] (Version actuelle)
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-[[image_processing_2|{{ :drapeau-anglais.jpg?nolink&25|}}]]\\ +[[image_processing_2|{{ :drapeau-anglais.jpg?nolink&25|}}]] 
-====Traitement des images====+====Traitement des images 1====
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-**10H30 + 14H de TP**+**10H30 de CM + 14H de TP**
  
-//Coefficient 1,5//+//Coefficient 1.5//
  
  
 ===Objectifs de l'enseignement=== ===Objectifs de l'enseignement===
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-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.
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 ===Programme=== ===Programme===
Ligne 16: 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 logiqueshistogrammeconvolutiontransformée de Fourier 
-  *  Introduction aux problèmes en traitement d'images médicales recalageinverseclassificationatlas, format DICOM, stockage +  * Restauration débruitagedéconvolutionmesure de la qualité de la restauration 
-  * Logiciels MedipyFSLSlicer, Vrender, .... +  * Détection de caractéristiques (contourslignespoints
-  * 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 (FourierHotelingHoughHadamard, 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.1465548973.txt.gz · Dernière modification: 2020/10/21 11:18 (modification externe)