M2 TI - Traitement d'Images

• Objectifs du cours : l'objectif de ce cours est de familiariser les étudiants avec la perception visuelle, la formation des images numériques, et les outils d'analyse d'image qui reposent sur ces modélisations.
• Compétence acquises : Comprendre comment se forment les images, quelle information elles représentent, et avec quelles limitations. Savoir modéliser ce processus dans différents contextes (photo, vidéo, imagerie médicale) et exploiter cette modélisation pour résoudre des problèmes de traitement et d'analyse d'image.

• Programme
  1. Perception visuelle
     • nature de la lumière, couleur
     • photorécepteurs, vision de la couleur
     • lois élémentaires de la perception visuelle (Gestalt)
  2. Principes de la formation et de l'acquisition des images numériques
     • principe de projection perspective
     • optique, capteurs, échantillonnage: lien avec la transformée de Fourier
     • quantification, dynamique, modélisation du bruit
     • caméras plenoptiques et light-field
     • séquences d'images, vidéo
  3. Traitement d'images bas niveau
     • radiométrie, contraste et carte topographique,
     • couleur, balance des blancs, transfert de couleur et transport optimal
     • estimation statistique et imagerie à forte dynamique
     • restauration de films
     • débruitage: modèles variationnels, modèles à base de patches. Cas de séquences d'images.
  4. Analyse d'images par détection a contrario
     • test d'hypothèses, lemme de Neyman-Pearson, cas d'hypothèses multiples
     • principe de la détection a contrario, maximalité.
     • exemples d'application de la détection a contrario.

Le cours sera illustré par des exemples d'applications issus de domaines variés tels que la photographie numérique, l'imagerie médicale, l'imagerie satellitaire ou la post-production cinématographique.

• Validation

La validation est effectuée sous la forme d'un mini-projet individuel.