Introduction au traitement des images
link 来源:www.fun-mooc.fr
date_range 开始日期2021年3月1日
event_note 结束日期2021年4月4日
list 4个序列
assignment 等级:入门
chat_bubble_outline 语言:法语
card_giftcard 96分
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他们选择Edflex来发展业务技能。

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关键信息

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关于内容

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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前提

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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课程大纲


  • 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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教师

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

L'Institut Mines-Télécom est un acteur majeur public de l’enseignement supérieur, de la recherche et de l'innovation dans les domaines de l'ingénierie et du management.

Il est composé de 10 grandes écoles Mines et Télécom sous tutelle du ministre du redressement productif (Mines Albi, Mines Alès, Mines Douai, Mines Nantes, Mines ParisTech, Mines Saint-Etienne, Télécom Bretagne, Télécom École de Management, Télécom ParisTech, Télécom SudParis) et de deux écoles filiales (Télécom Lille et Eurecom). Il entretient des relations privilégiées avec deux partenaires stratégiques, Mines Nancy, composante de l’Université de Lorraine, et Armines.

L’Institut Mines-Télécom est en pointe en matière d’innovation pédagogique. Premier groupe d’écoles d’ingénieur en France, il diplôme chaque année 8% des ingénieurs.

Les cours en ligne ouverts à tous participent d’un mouvement de création et d’animation de communautés pour la formation initiale et tout au long de la vie. L’Institut Mines-Télécom contribuera à ce mouvement et y impliquera l’ensemble de ses parties prenantes : enseignants-chercheurs, étudiants et futurs étudiants, diplômés, entreprises et de la manière la plus générale tous les apprenants intéressés par les domaines de spécialité de l’Institut.

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平台

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France Université Numérique est le diffuseur des cours en ligne des établissements d’enseignement supérieur français et de leurs partenaires.

Il opère plusieurs plateformes de diffusion, dont la plus connue, FUN MOOC, est la première plateforme académique francophone mondiale. Grâce à de nombreux établissements partenaires, cette plateforme propose un vaste catalogue de cours s’enrichissant de jour en jour avec des thématiques variées et d’actualité.
 

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