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1
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10 janvier
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Introduction
- Organisation, laboratoires, formation des équipes
- Aperçu général de la vision par ordinateur
- Les différentes approches
- Niveaux de représentation
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Laboratoire 1: Introduction à MATLAB
- Algorithmes de traitement d'image
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Notes: Chap. 1
Szeliski : Ch. 1
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2
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17 janvier
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Formation des images
- Équations de perspective
- projection inverse
- stéréo
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Laboratoire 1
semaine 2
- Transformations linéaires de coordonnées
- Mise à l’échelle linéaire
- Égalisation d’histogramme
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Szeliski :
2.1 - 2.2
Capsule 1: MATLAB
Document PDF: MATLAB/Introduction à MATLAB
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3
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24 janvier
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- Radiométrie:
- principaux termes
- équation de formation des images
- carte de réflectance
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Laboratoire 2:
OpenCV
- Programmation C++, Python
http://opencv-srf.blogspot.ca/p/opencv-c-tutorials.html
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Notes: Chap. 2
Szeliski : 2.2
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4
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31 janvier
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- Photométrie
- caméra numérique
- lentilles minces
- paramètres pour la prise d’images
- autres capteurs
- types d’images: E, IR, 3D, couleur, satellitaire, etc.
- Traitement de la couleur
- la couleur?
- perception de la couleur
- modèles de représentation
- Échantillonnage
- théorème de Nyquist
- quantification
- tesselation (pavage)
- Connectivité
- 4 et 8 voisins
- régions connectées
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Laboratoire 2:
semaine 2
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Szeliski : 2.3
Capsule 3: Photo numérique
Document PDF: Principes fondamentaux de la photographie numérique
Document PDF: Comprendre la couleur (anglais)
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5
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7 février
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Reconnaissance de formes
Prétraitement des images
- Rehaussement des primitives
- arêtes, contraste, etc.
- mise à l’échelle
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Laboratoire 3: semaine 1
Réseaux profonds
- Programmation C++, Python
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Szeliski : 3.1
Documentation Web: OpenCV
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Remise du labo 1
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6
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14 février
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- Filtrage
- convolution
- moyenneur
- rehaussement d’arêtes
- domaine fréquentiel (TFD et TFR)
- gaussien
- pyramidal
- Rehaussement non-linéaire
- filtre médian
- préservation des arêtes
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Laboratoire 3: semaine 2 |
Notes: Chap. 3
Szeliski :
3.2 Linéaire
3.3.1 Non-linéaire
3.4 Fourier
3.5 Pyramide
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7
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21 février
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- Morphologie
- érosion, dilatation
- ouverture, fermeture
- opérations élémentaires
- Espaces couleur
- base: RVB CMJN
- standardisé: sRVB
- CIE: XYZ
- perceptuel: L*a*b*
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Choix du projet
Projet de session
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Szeliski :
3.3.2 Morphologie
2.3.2 Couleur
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28 février
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Relâche
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Projet de session
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Remise du choix de projet
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7 mars
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Extraction des descripteurs
- Notion de discontinuité 3D et 2D
- Primitives de base: arêtes
- Détection des arêtes basée sur le gradient
- masques 1x2
- masques moyenneurs
- arêtes orientées
- amincissement
- Canny-Deriche
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Projet de session
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Notes:
Chap. 4, Szeliski : 4.2
L1: H. Maître Détection des contours2.1 - 2.3
L2: R. Deriche Détecteur de Canny-Deriche
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Remise du labo 2
10 mars:
dernier jour pour abandon sans mention
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9
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14 mars
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- Détection des arêtes basée sur la dérivée seconde
- gaussienne
- passage par zéro (Marr-Hildreth)
- Détection multirésolution des arêtes
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Projet de session
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Szeliski : 4.1
L3: D. Lowe SIFT
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10
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21 mars
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- Détection invariante de points singuliers :
- Coins de Harris
- Algorithme SIFT
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Projet de session
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Szeliski :
5.2 Split-Merge
5.3 Mean shift
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État de projet
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11
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28 mars
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Segmentation
- Définition et vue d’ensemble des méthodes
- Morphologie - ligne de partage des eaux
- Segmentation d’une image satellitaire
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Projet de session
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Szeliski :
4.3 Arêtes
5.1 Snakes
L1: H. Maître Détection des contours
2.4 Contours actifs
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4 avril
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Extraction des éléments symboliques
- Détection des crêtes et des vallées
- Représentation des éléments symboliques - Objets
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Projet de session
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12 avril
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Examens finaux
Examen écrit
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Examen final
Projet : Évaluation
Rapport technique
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