Manipulation des images numériques
De l'amélioration à l'interprétation
Au cours de cette formation, les auditeurs découvriront les réponses aux questions suivantes :
- Quelles sont les techniques employées pour filtrer l’image et améliorer sa représentation ?
- Comment passer de l’analyse à la vision par ordinateur ?
- Le Deep Learning une solution à tout ?
Le stage permettra aux auditeurs :
- D’acquérir les bases du traitement d'images, comprendre les différentes techniques.
- De les mettre en œuvre au travers d'exercices pratiques.
- De gagner en autonomie tant de mise en œuvre que décisionnelle dans le domaine de l'imagerie numérique.
- D’appréhender des cas d'étude concrets et apprendre à les résoudre.
Le stage dure 6 jours (36 heures).
Proposé en 2 parties de 3 jours, il comporte de nombreux exercices et démonstrations en séance.
L'image numérique est de plus en plus présente et les logiciels accompagnant les appareils numériques sont de plus en plus sophistiqués.
Ce stage propose une approche simple du traitement des images numériques à partir d'exemples. Il introduit certains des principes de base que sont l'échantillonnage, le filtrage et il donne un panorama des techniques algorithmiques employées tant dans le domaine de la recherche que dans un cadre industriel.
Niveau du stage : base/perfectionnement
Technicien, ingénieur souhaitant posséder une vision
large du traitement d'images, de l'acquisition à l'intelligence artificielle. Toute personne impliquée (présent ou futur) dans un projet mettant en œuvre du traitement d'images. Toute personne désireuse de comprendre les nouvelles technologies liées aux images numériques.
Connaissance des fonctions classiques (trigonométrique, log/exponentielle), statistiques (moyenne, écart type). Les nouvelles notions abordées durant la formation sont très largement expliquées et illustrées de façon pratique.
Accessible niveau Bac.
Bertrand COLLIN
Professeur agrégé hors classe de physique appliquée, docteur de l’Université d’Orsay - Expert en traitement d’images, Ministère de l’intérieur
- Principes de base du traitement d’images
- Formation des images : physiologie de la vision humaine, représentation informatique.
- Acquisition : échantillonnage et quantification, bruit et dégradation.
- Filtrage point à point : affichage, amélioration, seuillage adaptatif et détection par histogramme
- Filtrage
- Filtre linéaire, principe, convolution, déconvolution.
- Morphologie mathématique : opérateurs de base, tophat, ligne de partage des eaux, granulométrie.
- Filtre hybride : filtre pour la couleur, diffusion, inpainting.
- Filtre multi-échelle : pyramide, détection de cible, fusion d’images.
- Les primitives essentielles
- Les espaces colorés et la texture.
- Les points caractéristiques : détection et utilisation.
- Les contours : définition, détection par filtre de Deriche.
- Les régions : définition, principe de segmentation des images, les descripteurs.
- Les outils liés aux primitives : polygonalisation, appariement, caractéristiques simples,RANSAC. Détection de mines.
- Les techniques avancées
- Classification : principes, clasification supervisée et non supervisée, ACP, Kmeans et score de classification.
- Vision 3D : principe de stéréovision, géométrie épipolaire, outils.
- Mouvement : détection du mouvement, des changements, de la profondeur.
- Deep learning : principes, réseaux convolutifs, RPN , l’entraînement, les jeux de données.
- Utilisation du traitement d'images dans quelques cas concrets
- Exercices en salle informatique : des images, des problèmes à résoudre avec les outils vus / réflexion puis correction. Utilisation d’une bibliothèque de programmes sur Raspberry PI-3
à Paris : Du 13 au 15 Mai 2024 et du 21 au 23 Mai 2024
2870 € HT (TVA 20 %) voir conditions générales