Introduction au traitement des images
link Source: www.fun-mooc.fr
date_range Starts on March 1, 2021
event_note Ends on April 4, 2021
list 4 sequences
assignment Level : Introductory
chat_bubble_outline Language : French
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Key Information

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About the content

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.

Vous êtes étudiants ou professionnels, vous avez des connaissances en programmation Python et vous souhaitez les appliquer au traitement des images.

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Prerequisite

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.

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Syllabus


  • 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
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Instructors

Yann Gavet
Enseignant Chercheur de l'Ecole des Mines de Saint-Etienne, il enseigne le traitement et l'analyse d'images. Il est particulièrement attiré par les nouveaux modes d'enseignement et les innovations pédagogiques. Docteur en traitement d'images, ses recherches portent sur les modèles aléatoires de microstructures et l'analyse de leurs formes. (Photo @Kristell Wasik).

Vincent Mazet
Maître de conférences à Télécom Physique Strasbourg (école d'ingénieur de l'Université de Strasbourg et affiliée à l'Institut Mines-Télécom), où il enseigne le traitement du signal et le traitement d'images. Il est responsable pédagogique du diplôme d'ingénieur en alternance de Télécom Physique Strasbourg. Docteur en traitement du signal, ses recherches portent sur les problèmes inverses avec des applications en spectroscopie et en imagerie biologique.

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Institut Mines-Télécom

Institut Mines-Télécom is France’s premier group of engineering and management graduate schools. Closely connected to industry, Institut Mines-Télécom is focused on the transformations of the 21st century in 4 key areas: Digital technologies, Energy, Ecology and Production. We train the engineers, managers, and PhDs who will be tomorrow’s leaders in these transformations.

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France Université Numérique is the broadcaster of the online courses of French higher education institutions and their partners.

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