Objectifs: Savoir: -Acquérir les notions de base pour traiter des images et des séquences d'images (amélioration, détection de contour, analyse du mouvement, segmentation couleur). -Comprendre les principes de la compression d'image et connaître les standards et codec vidéo (JPEG, MPEG). Savoir-Faire: -Mettre en œuvre une application concrète de traitement d'image par ordinateur Prérequis (intégré au module): (+ probabilité + statistiques +analyse +algèbre) -Mathématique pour l'image (TF, TZ) Contenu: Représentation et codage d’image (numérisation, format, couleur...) Théorie de l’information (quantité d’information, entropie, redondance, capacité d'un canal) Codage entropique (Shannon-Fano, Huffman), codage par transformée (DCT) Standards de compression (JPEG, MPEG) Manipulation d’histogramme: seuillage, amélioration d'image, rehaussement de contraste, trucage Filtrage linéaire (lissage, dérivation): débruitage, détection de contours Morphologie mathématique (érosion, dilatation, ouverture, fermeture): filtrage non-linéaire sur images N&B Perception des couleurs et segmentation de teinte, Analyse de mouvement vidéo (détection, estimation de vitesse, compensation, principe de codec vidéo) Exemples d’application (télésurveillance, visioconférence, vision industrielle) TP: Initiation au traitement d'image (eg. langage Matlab ou Java ou C) Traitement d’image statique (eg. algorithme de détection de contours, couleur, flou,teinte) Traitement de séquences d’images (eg. algorithme de détection de mouvement ) Acquisition et restitution vidéo (eg. webcam) Projet d'application (eg. télésurveillance, détection de visage, reconnaissance de formes)