Traitement numérique des images

Code Formation: 5236

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Objectifs pédagogiques

  • Connaitre les principes d'acquisition et les techniques fondamentales de traitement d'images  
  • Mettre en oeuvre une chaine d'acquisition et de traitement d'images pour une application industrielle

Public

  • Chefs de projets, ingénieurs, techniciens des secteurs études, développement ou contrôle

Prérequis

  • Notions de traitement du signal et de langage de programmation (FIJI + PYTHON et OPEN CV)
INTRODUCTION

 

  • Image numérique, une révolution qu'il faut d'abord maitriser (systèmes, législations, ...)
  • Résoudre un problème par l'image - faisabilité et effet de bords
  • Systèmes actuels et dimensionnement :

       - solutions existantes (constructeurs et sociétés de services)

       - alternatives possibles 

 

SYSTEMES

 

Imagerie 2D

  • RGB et espaces couleur
  • IR, température, nuit
  • Adaptation optique

 

Imagerie 3D 

  • RGB-D
  • Stéréovision
  • Tomographie/reconstruction    

 

Travaux Pratiques

  • Mise en oeuvre d'acquisition et impact de l'optique (luminosité, profondeur de champs, angle de vue et déformations)
  • Espace couleur, RGB, HSV, LUT
  • Calibration de systèmes de stéréovision   
  • Acquisition RX en tomographie     

 

En option, à la demande des stagiaires en amont du stage, un focus pourra être amené sur les calculateurs (CPU, GPU) 

 

PROCESSING

 

Introduction 

 

Pipeline de traitements

  • pré-, post-, objectifs (normalisation, débruitage, ...)       
  • distance, voisinage

 

Correction des images

  • opérations sur les intensités (correction d'histogramme, +-*/E, ...)
  • filtrage (convolution, morphologie mathématique (gray et bin), transformation Fourier, AD, ...)
  • recalage/interpolation/correction d'optique

 

Caractéristiques locales

  • textures
  • descripteurs
  • morphologie et quantification : distances de Hausdorff, taille

 

Segmentations d'objets 

  • seuillages (dont k-means)
  • watershed, Level sets, croissance de région

 

Travaux Pratiques

  • Reconnaissance d'objet par appariement de descripteurs
  • Convolution vs Fourier, Morphologie mathématique
  • Segmentation et comptage
  • Mesure de surface
Alternance d'apports théoriques et de travaux pratiques
Fiche d'évaluation en fin de session de formation