Image acquisition and processing

• Introduction : exemples d'application du traitement de l'image de plusieurs domaines, applications médicales, industrie, HCI...
• Fondements de la vision humaine
• Acquisition 
• Définitions : la chaîne de traitement de l'image
• Quantification : représentation spatiale, spectrale et intensité de la couleur ; différentes modalités d'acquisition ; capteur, capteur+source,...
• Dispositifs d'acquisition : CCD, CMOS, vidicon ultrasons lumière temps de vol (TOF)
• Notions de compression : codage en longueur de course, décomposition hiérarchique, compression Jpeg avec perte
• Prétraitement - Amélioration de l'image par histogramme
• Filtrage linéaire Transformée de Fourier
• Traitement du domaine de Fourier 
• Restauration d'image : filtre de rang de Wiener
• Définitions de la morphomathématique : ensemble, élément structurant
• Opérateurs de base : érosion, dilatation, dualité Opérateurs combinés : ouverture, fermeture
• Hit-Or-Miss transform : squelette, taille,...
• Transformation du bassin versant en fonction de la morphologie du niveau de gris
• Segmentation/détection d'objets par pixel : seuil : optimal, Otsu
• Segmentation des couleurs basée sur les frontières : gradient, Laplacien, LoG
• Basé sur les régions : scission et fusion, décalage moyen des bassins versants 
• Transformation de Hough
• Description de l'objet image binaire , code chaîne, approximation polygonale, descripteurs de Fourier, moments invariants convexité, dimension fractale, texture

Se familiariser avec le traitement numérique de base des images

• être capable de reconnaître les propriétés d'une image
• d'appliquer un filtrage et un débruitage de base
• de segmenter une image en utilisant des méthodes classiques
• des compétences théoriques et pratiques sont attendues.

Cours ayant celui-ci comme co-requis

Ex cathedra + travaux pratiques.

Contribution au profil d'enseignement

Cette unité d'enseignement contribue aux compétences suivantes :

• Traiter et analyser des signaux de toute nature, 1D, image, vidéo, en particulier ceux issus des dispositifs médicaux

• Se représenter les mécanismes biologiques fondamentaux depuis la biochimie de la cellule jusqu’au fonctionnement des principaux systèmes de la physiologie humaine

• Gérer, explorer et analyser les données médicales (dossier médical, imagerie, génomique, statistiques)

• Communiquer en anglais dans le domaine de l’ingénierie

Références, bibliographie et lectures recommandées

• Handbook of Image & Video Processing
• Alan C. Bovik (Editor)
• Digital Image Processing: Concepts, Algorithms, and Scientific Applications
• Bernd Jahne (Author)
• Digital Image Processing
• Rafael C. Gonzalez (Author), Richard E. Woods (Author)
• Image Processing, Analysis, and Machine Vision
• Milan Sonka (Author), Vaclav Hlavac (Author), Roger Boyle (Author)
• A Wavelet Tour of Signal Processing, Second Edition (Wavelet Analysis & Its Applications).. Stephane Mallat (Author)
• The Image Processing Handbook, Second Edition
• John C. Russ (Author)
• Handbook of Medical Imaging: Processing and Analysis Management (Biomedical Engineering)
• Isaac Bankman (Editor)
• Handbook of Medical Imaging, Volume 2. Medical Image Processing and Analysis
• J.Michael Fitzpatrick (Author), Milan Sonka (Author)
• Active Contours: The Application of Techniques from Graphics, Vision, Control Theory and Statistics to Visual Tracking of Shapes in Motion
• Andrew Blake (Author), Michael Isard (Author)
• Handbook of Computer Vision and Applications, Three-Volume Set
• Bernd Jahne (Editor), Horst Haussecker (Editor), Peter Geissler (Editor)
• Mathematical Methods and Algorithms for Signal Processing
• Todd K. Moon (Author), Wynn C. Stirling (Author)
• Pattern Recognition Engineering
• Morton Nadler (Author), Eric P. Smith (Author)
• Mathematical Morphology in Image Processing (Optical Science and Engineering) [Hardcover]
• Edward Dougherty (Author)
• Digital Image Processing Methods (Optical Science and Engineering)
• Dougherty (Author)

Support(s) de cours

• Podcast
• Université virtuelle

Contacts

odebeir@ulb.ac.be

Campus

Solbosch

Méthode(s) d'évaluation

• Autre

Autre

• L'évaluation des travaux pratiques se fera sur base d'une série de travaux à remettre au cours du quadrimestre.
• Examen oral sans note, selon les circonstances, l'examen peut être fait à distance en utilisant Teams.

Construction de la note (en ce compris, la pondération des notes partielles)

80% sur l'examen oral + 20% sur la qualité des travaux pratiques

examen oral (2 questions sans notes)

• 1 question théorique 50%
• 1 question basée sur un problème 50%

Langue(s) d'évaluation

• anglais
• (éventuellement français )