Chaque module vaut 3 ECTS. Vous sélectionnez 10 modules/30 ECTS parmi les catégories suivantes:
- 12-15 crédits ECTS en Modules technico-scientifiques (TSM)
Les modules TSM vous transmettent une compétence technique spécifique à votre orientation et complètent les modules de spécialisation décentralisés. - 9-12 crédits ECTS en Bases théoriques élargies (FTP)
Les modules FTP traitent de bases théoriques telles que les mathématiques élevées, la physique, la théorie de l’information, la chimie, etc., vous permettant d’étendre votre profondeur scientifique abstraite et de contribuer à créer le lien important entre l’abstraction et l’application dans le domaine de l’innovation. - 6-9 crédits ECTS en Modules contextuels (CM)
Les modules CM vous transmettent des compétences supplémentaires dans des domaines tels que la gestion des technologies, la gestion d’entreprise, la communication, la gestion de projets, le droit des brevets et des contrats, etc.
Le descriptif de module (download pdf) contient le détail des langues pour chaque module selon les catégories suivantes:
- leçons
- documentation
- examen
Le but de ce module est de décrire avec une assise mathématique et algorithmique, les bases du traitement de l’image. Certaines applications 2D et 3D, industrielles et biomédicales seront décrites.
Compétences préalables
Mathématiques : Bases d'analyse et d'algèbre linéaire, notions de probabilités, dérivées, produit matriciel et vectoriel, bases orthogonales, valeurs propres et vecteurs propres
Programmation : Bonne maîtrise d'au moins un langage structuré (p.ex., Python, Matlab, R, Java, C, C++)
Statistiques : moyenne, écart-type, variance, co-variance, histogrammes, distribution normale (gaussienne)
Traitement de signal : systèmes linéaires et invariants, convolution, filtrage 1D, échantillonnage, transformée de Fourier
Objectifs d'apprentissage
Après ce cours, l’étudiant est capable de mettre en oeuvre une ou plusieurs solutions pour résoudre une tâche de traitement d'image. Les alternatives doivent être discutées en termes de robustesse, de vitesse et de complexité.
Catégorie de module
1. Principes de base du traitement d’image
- Systèmes linéaires & non-linéaires,
- Systèmes de coordonnées,
- Transformations géométriques
- Statistique (moyenne, déviation standard, histogramme)
2. De 2D à 3D
- Modèle de la caméra
- Géométrie épipolaire
3. Filtrage linéaire et non linéaire
- Convolution
- Corrélation
- Filtrage spatial et fréquentiel
4. Traitement d'image morphologique
- Erosion & Dilatation, Ouverture et Fermeture
- Hit-or-Miss-Transformation (HMT)
- Filtrage connexe
5. Segmentation
- Basée sur les contours
- Basée sur les régions
- Basée sur l’intensité
6. Descripteurs d’image
- Contours
- Régions
- Texture
- Points saillants
7. Détection d'objets et classification
- Basée sur un modèle
- Classificateur bayesien
- Méthodes modernes
Méthodes d'enseignement et d'apprentissage
Cours magistral classique, exercices pratiques
Bibliographie
Digital Image Processing (Gonzalez & Woods) 4th edition
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