Images: Formation, Perception & Représentation

Non

L’objectif de ce module est de présenter les maillons essentiels d’une chaîne d’imagerie : des fondamentaux de la formation des images aux technologies matérielles pour acquérir puis restituer l’image à l’humain, en passant par le traitement et l’analyse des images par une machine pour en extraire l’information. Il apportera les connaissances de base de chacune des briques technologiques de cette chaîne et les éléments fondamentaux concernant la vision humaine et machine.

Ces acquis pourront être mis en œuvre pour comprendre, dimensionner, développer et intégrer des applications dans le domaine de l’imagerie.

Que cela soit dans les domaines industriels, médicaux, scientifiques ou dans notre quotidien, l’image est au cœur de nombreux systèmes et applications :
- L’imagerie médicale qui joue un rôle clé pour le diagnostic, la surveillance et le traitement des maladies humaines

- La réalité augmentée et les technologies d’affichage 3D qui transforment l’interaction de l’humain avec son environnement

- Les systèmes autonomes basés sur l’intégration d’algorithmes d’intelligence artificielle et de traitement de données aux systèmes de vision

- Sources d’observation, de prévention des risques, de surveillance environnementale issues de l’imagerie embarquée (drones) ou satellitaire

- Vision industrielle pour le contrôle qualité, l’observation en milieu hostile, la robotique…

Le cours est structuré en plusieurs parties:

- Bases physiques de la formation d’images

- Capteurs d’images

- Perception visuelle

- Systèmes d’affichage

- Bruit, estimation et apprentissage,

-Traitements des images

Les cours seront complémentés par des travaux pratiques, expérimentaux sur la plateforme Photonique, et numériques sur PC.

Ingénieurs capables de travailler sur des Systèmes complexes basés sur l’imagerie, que ce soit pour effectuer la mise en place d’une chaîne d’imagerie pour une application, des traitements à partir d’images numériques, le suivi d’affaires ou de projets mettant en œuvre des Systèmes d’acquisition et de traitements complexes dans l’image et le multimédia.

CC1 = écrits = 40 %

CC2 = Comptes rendus = 60 %

Handbook of Visual Display Technology, Springer, 2016 (https://link.springer.com/referencework/10.1007/978-3-319-14346-0).

Raphël C. Gonzalez and Richard E. Woods, Digital Image processing, Third edition Pearson 2007.

1. Saporta « Probabilité Analyse des données et statistique » - Editions Technip 1990.

P.H. Garthwaite, I.T. Jolliffe and B. Jones « Statistical Inference » - Prentice Hall 1995.

Ph. Réfrégier « Noise theory and application to physics » - Springer 2003.

- Nicolas Bertaux

- Caroline Fossati

-  Laurent Gallais-During

-  Frédéric Lemarquis

- Muriel Roche (responsable)

- Philippe Réfrégier