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Introduction au traitement des images

Réf. 04044
CatégorieMathématiques et statistiquesCatégorieInformatique et programmation
  • Durée : 4 semaines
  • Effort : 12 heures
  • Rythme: ~3 heures/semaine
Aucune session ouverte

Ce que vous allez apprendre

À la fin de ce cours, vous saurez :

  • Employer le vocabulaire de base du domaine du traitement des images
  • Distinguer les notions de bases qui caractérisent une image (pixels, couleurs, résolution, définition, quantification)
  • Utiliser un langage informatique pour faire des traitement d'images simples
  • Catégoriser et analyser les différents types d'images et les formats de fichier
  • Analyser, caractériser une image  à travers les histogrammes et les intensités
  • Manipuler les histogrammes et intensités pour obtenir un résultat visuel

Description

Le traitement des images est à l’intersection de plusieurs domaines scientifiques et techniques : les mathématiques, la physique, l’informatique.

Les images sont présentes partout : de la ligne de fabrication jusqu’au scanner médical en passant par les satellites. Elles nous servent à extraire des informations omniprésentes aujourd’hui.
Mais elles doivent être systématiquement traitées pour s’affranchir des mauvaises conditions d’acquisition, afin d’isoler les objets pertinents et de les analyser.

Ce traitement : filtrage , rehaussement, suppression du bruit est le point de départ de la chaîne d’analyse pour permettre par exemple le relevé des diagnostics en imagerie médicale, la détection de pièce défectueuse sur une ligne de production ou encore la reconnaissance des plaques d’immatriculation sur les radars.

Dans ce MOOC, vous prendrez connaissance des bases nécessaires en mathématiques et en informatique avec le langage Python. Vous apprendrez à manipuler les algorithmes et la programmation des opérations élémentaires du traitement d’images : charger et observer une image, analyser sa qualité, améliorer sa netteté et ses contrastes, ajouter du flou ou détecter des contours.

Prérequis

Des bases mathématiques : intégration et dérivation, probabilités et statistiques (moyenne écart type, variance, variable aléatoire, loi normale)

Des bases informatiques : base du langage de programmation python, savoir écrire des boucles, opérateur logique, vectorisation des opérations , définition de fonction, tableaux et numpy.

Evaluation et Certification

Des évaluations vous seront proposées toutes les semaines

Semaine 1 : un quizz et un exercice pratique

Semaine 2 à 4 : un exercice pratique chaque semaine

Plan de cours

Semaine 1 : Contexte et champs d’application, historique et bases mathématiques
Semaine 2 : Filtrage par convolution, détecteurs de contours
Semaine 3 : Rehaussement, manipulation d’histogramme
Semaine 4 : Traitement du bruit

Sessions de cours

Archivé

  • Du 1 mars 2021 au 12 avril 2021

Équipe pédagogique

YANN GAVET

Catégories

Enseignant Chercheur de l'Ecole des Mines de Saint-Etienne

VINCENT MAZET

Catégories

Maître de conférences à Télécom Physique Strasbourg (école d'ingénieur de l'Université de Strasbourg et affiliée à l'Institut Mines-Télécom)

Établissements

Institut Mines-Télécom (IMT)

Support pédagogique

KARINE RICHOU

Ingénieure pédagogique aux Mines de Saint Etienne

NAELLE

Petite voix

Des outils innovants

Des codecast et un environnement de développement Jupyter Notebook pour vous permettre de coder en langage Python.

Attestations

Une attestation de suivi avec succès est attribuée par FUN aux apprenants ayant réussi les évaluations.

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Un partenariat entre deux écoles

 et 

Nos mécènes et partenaires

Ce MOOC est réalisé avec le soutien de la Fondation Patrick et Lina Drahi

Licence

Licence pour le contenu du cours

Attribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Partage dans les Mêmes Conditions

Vous êtes autorisé à :

  • Partager — copier, distribuer et communiquer le matériel par tous moyens et sous tous formats
  • Adapter — remixer, transformer et créer à partir du matériel

Selon les conditions suivantes :

  • Attribution — Vous devez créditer l'oeuvre, intégrer un lien vers la licence et indiquer si des modifications ont été effectuées à l'oeuvre. Vous devez indiquer ces informations par tous les moyens raisonnables, sans toutefois suggérer que l'offrant vous soutient ou soutient la façon dont vous avez utilisé son oeuvre.
  • Pas d’Utilisation Commerciale — Vous n'êtes pas autorisé à faire un usage commercial de cette oeuvre, tout ou partie du matériel la composant.
  • Partage dans les Mêmes Conditions — Dans le cas où vous effectuez un remix, que vous transformez, ou créez à partir du matériel composant l'oeuvre originale, vous devez diffuser l'oeuvre modifiée dans les même conditions, c'est à dire avec la même licence avec laquelle l'oeuvre originale a été diffusée.

Licence pour le contenu créé par les participants du cours

Attribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Partage dans les Mêmes Conditions

Vous êtes autorisé à :

  • Partager — copier, distribuer et communiquer le matériel par tous moyens et sous tous formats
  • Adapter — remixer, transformer et créer à partir du matériel

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  • Attribution — Vous devez créditer l'oeuvre, intégrer un lien vers la licence et indiquer si des modifications ont été effectuées à l'oeuvre. Vous devez indiquer ces informations par tous les moyens raisonnables, sans toutefois suggérer que l'offrant vous soutient ou soutient la façon dont vous avez utilisé son oeuvre.
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  • Partage dans les Mêmes Conditions — Dans le cas où vous effectuez un remix, que vous transformez, ou créez à partir du matériel composant l'oeuvre originale, vous devez diffuser l'oeuvre modifiée dans les même conditions, c'est à dire avec la même licence avec laquelle l'oeuvre originale a été diffusée.
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