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--- title: INFO911 (Main) Traitement et Analyse d'Image --- INFO911 Traitement et Analyse d'Image === > M2 Info / M2 CMI Info / M2 MMAA > [name=Jacques-Olivier Lachaud][time=Decembre 2020][color=#907bf7] > > updated [name=Jacques-Olivier Lachaud][time=Novembre 2023][color=#907bf7] ###### tags: `info911` [TOC] # Organisation ## Cours 1. [Tour d'horizon du traitement et de l'analyse d'image et de ses domaines d'applications](https://codimd.math.cnrs.fr/s/MwYTfJXpP) 2. [Typologie et représentation des images](https://codimd.math.cnrs.fr/s/ycoeaIdnb) 3. **Perception, Colorimétrie, Histogramme** a. [Perception des couleurs et des formes](https://codimd.math.cnrs.fr/s/r8zWH_lUd) b. [Espaces colorimétriques](https://codimd.math.cnrs.fr/s/Uo_s_jwvY) c. [Contraste, Histogramme, égalisation](https://codimd.math.cnrs.fr/s/0MKuP1urD) 4. **Traitement "bas-niveau"** des images a. [Filtres et convolution](https://codimd.math.cnrs.fr/s/AXDqfpOIk) b. [Filtrage spatial - convolution discrète et 2D](https://codimd.math.cnrs.fr/s/0A_bhv8g8) c. [Filtrage fréquentiel](https://codimd.math.cnrs.fr/s/ZtkxrTnQq) d. [Filtrage morphologique](https://codimd.math.cnrs.fr/s/lG1nOqZes) e. Applications: sous-échantillonnage, élimination de bruits, restauration, localisation des contours, rehaussement de contraste, transfert de couleurs, flot optique, ... Pré-traitements de nombreux algorithmes plus haut niveau: segmentation, reconstruction 3d, mise en correspondance, recalage, calibrage, ... 5. **Segmentation** en régions d'intérêt a. [Dualité régions homogènes / contours hétérogènes](https://codimd.math.cnrs.fr/s/xLoPHNoN2) b. [Approches régions](https://codimd.math.cnrs.fr/s/gsb2hvUBO) c. [Approches contours](https://codimd.math.cnrs.fr/s/mzQLxgHdN) d. [Modèles hybrides](https://codimd.math.cnrs.fr/s/YrkgB5Exl) e. [Approches spécifiques](https://codimd.math.cnrs.fr/s/NUd-0HnaB) f. [Approche hiérarchique (scale sets)](https://codimd.math.cnrs.fr/s/5i8LT2Gnd) g. [Représentation des régions, des contours, des hiérarchies](https://codimd.math.cnrs.fr/s/5IeK4xFhb) h. [Seuillage, clustering k-means](https://codimd.math.cnrs.fr/s/MV4f4ulxf) 6. [Détection de points caractéristiques / features](https://codimd.math.cnrs.fr/s/A_-AUJ1ql) 7. Formes: mesures, analyse et classification 8. [Apprentissage et réseaux de neurones](https://codimd.math.cnrs.fr/s/PYL9ayApI) 10. "Shape from X" a. reconstruction 3D à partir de stéréovision / multivision b. reconstruction 3D à partir d'ombrage c. reconstruction 3D à partir de flou/focus 8. Video processing a. Flot optique ## TPs 0. [Installation et prise en main d'OpenCV](https://codimd.math.cnrs.fr/s/JOXem7EID) 1. [Colorimétrie, égalisation d'histogramme, tramage de Floyd-Steinberg](https://codimd.math.cnrs.fr/s/Ge-ZaHA3S) 2. [Traitement d'image bas niveau - filtrage spatial](https://codimd.math.cnrs.fr/s/CeptN9xR8) 3. Segmentation d’image, détection et classification d'objets par réseau de neurones convolutionnels - [détection et segmentation d'objets (Mask-R-CNN)](https://codimd.math.cnrs.fr/s/0fihmHphz) - [détection d'objets (YOLO)](https://codimd.math.cnrs.fr/s/OWuiCfbAM) 5. [Segmentation temps-réel semi-supervisée par distance d'histogramme de couleurs](https://codimd.math.cnrs.fr/s/vq-al56ul) ## Ressources utiles 1. [Notations utilisées dans le cours](https://codimd.math.cnrs.fr/s/DVZCRa3UZ) 2. [Installation d'OpenCV](https://codimd.math.cnrs.fr/s/OeplSnqgQ) 3. [Tutoriaux OpenCV](https://learnopencv.com/deep-learning-with-opencvs-dnn-module-a-definitive-guide/) (certains sont très bien) ## Evaluation Vous serez évalué sur votre participation ("présence" en cours, implication, participation au exercices, questions) et sur vos réalisations en TPs.