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École de technologie supérieure

Responsable(s) de cours : Rita Noumeir


PLAN DE COURS

Été 2026
ELE747 : Analyse et traitement d'images (3 crédits)


Préalables
Aucun préalable requis.



Description du cours
Ce cours vise à s'initier aux algorithmes de traitement des images numériques.

Au terme de ce cours, la personne étudiante sera en mesure de :
  • analyser le contenu des images numériques;
  • appliquer certaines techniques de compression et de transmission d'images;
  • extraire les différentes informations présentes dans les images numériques;
  • appliquer les techniques d'amélioration du flou et du bruit de fond, ainsi que du contraste et de la qualité de la couleur;
  • choisir les modèles de représentation des couleurs appropriés à des résolutions de problèmes spécifiques


Éléments de contenu : acquisition, traitement, transmission, sauvegarde et affichage d'images numériques. Échantillonnage. Opérations de base. Rehaussement. Couleurs. Détection de contours. Morphologie mathématique. Transformée de Fourrier 2D, filtrage dans le domaine fréquentiel. Compression des images JPEG. Analyse de texture.




Stratégies pédagogiques
  • Un (1) cours magistral par semaine.
  • Quatre (4) heures de laboratoire aux deux semaines 



Informations concernant l’agrément du BCAPG
Ce cours compte 58,8 unités d'agrément réparties comme suit :

Catégories de UA Nombre Proportion Matière(s) traitée(s)
Science du génie 19,6 UA 33,33 %
Conception Ingénierie 39,2 UA 66,67 %



Les objectifs de ce cours sont liés aux indicateurs de qualités requises des diplômés de la manière suivante :

Objectif spécifique Qualité Indicateur Niveau d'enseignement
analyser le contenu des images numériques; Q1 . Connaissances en génie i4 . Appliquer les concepts spécialisés de l’ingénierie Appliqué
choisir les modèles de représentation des couleurs appropriés à des résolutions de problèmes spécifiques Q2 . Analyse de problèmes i2 . Choisir un modèle ou une méthode pour solutionner Appliqué
choisir les modèles de représentation des couleurs appropriés à des résolutions de problèmes spécifiques Q2 . Analyse de problèmes i3 . Appliquer modèle ou méthode Appliqué
choisir les modèles de représentation des couleurs appropriés à des résolutions de problèmes spécifiques Q2 . Analyse de problèmes i4 . Interpréter les résultats Appliqué
appliquer les techniques d'amélioration du flou et du bruit de fond, ainsi que du contraste et de la qualité de la couleur; Q3 . Investigation i1 . Planifier Appliqué
appliquer les techniques d'amélioration du flou et du bruit de fond, ainsi que du contraste et de la qualité de la couleur; Q3 . Investigation i2 . Appliquer les méthodologies Appliqué
appliquer les techniques d'amélioration du flou et du bruit de fond, ainsi que du contraste et de la qualité de la couleur; Q3 . Investigation i3 . Interpréter les résultats Développé
extraire les différentes informations présentes dans les images numériques; Q4 . Conception i2 . Développer des concepts Développé
extraire les différentes informations présentes dans les images numériques; Q4 . Conception i4 . Intégrer les concepts Appliqué
appliquer certaines techniques de compression et de transmission d'images; Q5 . Outils d'ingénierie i2 . Appliquer Appliqué
appliquer certaines techniques de compression et de transmission d'images; Q5 . Outils d'ingénierie i3 . Combiner, adapter, créer Appliqué



Utilisation d’appareils électroniques

L’utilisation des ordinateurs portatifs, des tablettes ou téléphones intelligents n’est  permise durant le cours que pour la prise de notes ou l’utilisation de Matlab. Toute autre utilisation sera strictement non tolérée.




Horaire
Groupe Jour Heure Activité
01 Mardi 13:30 - 17:00 Activité de cours
Jeudi 08:30 - 12:30 Laboratoire aux 2 semaines



Coordonnées du personnel enseignant le cours
Groupe Nom Activité Courriel Local Disponibilité
01 Bilal Alchalabi Activité de cours CC-bilal.alchalabi@etsmtl.ca
01 Rita Noumeir Activité de cours rita.noumeir@etsmtl.ca A-2466
01 Laboratoire aux 2 semaines



Cours
Date Contenus traités dans le cours Heures
  Introduction, acquisition, traitement, transmission, sauvegarde et affichage 3 heures
  Échantillonnage 1,5 heure
  Opérations de base 1,5 heure
  Rehaussement 3 heures
  Couleurs 3 heures
  Détection de contours 6 heures
  Morphologie mathématique 6 heures
  Transformée de Fourrier 2D, filtrage dans le domaine fréquentiel 6 heures
  Compression des images JPEG 6 heures
  Analyse de texture 3 heures
  Total 39 heures

 

Note : Tous les cours sont d'une durée de 3 heures 30 minutes par semaine.




Laboratoires et travaux pratiques
Date Description des laboratoires Heures
  Introduction à MatLab 0 heure
  Opérations de base en traitement d’images : histogramme, filtrage, opérations géométriques 6 heures
  Détection de contours 8 heures
  Morphologie mathématique 2 heures
  Couleurs 2 heures
  Transformée de Fourrier rapide 4 heures
  Compression des images 2 heures
  Total 24

 




Utilisation d'outils d'ingénierie

Logiciel Matlab et Image Toolbox




Évaluation


Informations additionnelles :
Activité Description % Date de remise
  Laboratoires 30 %

10 juin 2026 (lab 1)

8 juillet 2026 (lab 2)

15 juillet 2026 (lab 3 et 4)

29 juillet 2026 (lab 5)

9 août 2026 (lab 6)

  Examen intra 35 % 30 juin 2026
  Examen final 35 %  



Dates des examens intra
Groupe(s) Date
1 30 juin 2026



Politique de retard des travaux
Conformément au Règlement des études de premier cycle (article 7.5.6) et au Règlement des études de cycles supérieurs (article 6.5.6), tout travail (devoir pratique, rapport de laboratoire, rapport de projet, etc.) remis en retard sans motif valable, c’est-à-dire autre que ceux mentionnés à l’article 7.5.5.1 dans le Règlement des études de premier cycle et l’article 6.5.2 dans le Règlement des études de cycles supérieurs, se verra attribuer la note zéro, à moins que d’autres dispositions soient communiquées par écrit par la personne enseignante dans les consignes de chaque travail à remettre ou dans le plan de cours pour l’ensemble des travaux.

Dispositions additionnelles

La note zéro est attribuée à tout travail remis en retard.




Absence à une évaluation

Afin de faire valider une absence à une évaluation en vue d’obtenir un examen de compensation, l’étudiante ou l’étudiant doit utiliser le formulaire prévu à cet effet dans son portail MonÉTS pour un examen final qui se déroule durant la période des examens finaux ou pour tout autre élément d’évaluation surveillé de 15% et plus durant la session. Si l’absence concerne un élément d’évaluation de moins de 15% durant la session, l’étudiant ou l’étudiante doit soumettre une demande par écrit à son enseignante ou enseignant.

Toute demande de validation d’absence doit se faire dans les cinq (5) jours ouvrables suivant la tenue de l’évaluation, sauf dans les cas d’une absence pour participation à une activité prévue aux règlements des études où la demande doit être soumise dans les cinq (5) jours ouvrables avant le jour de départ de l’ÉTS pour se rendre à l’activité.

Toute absence non justifiée par un motif majeur (voir articles 7.2.6.1 du RÉPC et 6.5.2 du RÉCS) entraînera l’attribution de la note zéro (0).




Infractions de nature académique
Les clauses du « Règlement sur les infractions de nature académique de l’ÉTS » s’appliquent dans ce cours ainsi que dans tous les cours du département. Les étudiantes et les étudiants doivent consulter le Règlement sur les infractions de nature académique (www.etsmtl.ca/a-propos/gouvernance/secretariat-general/cadre-reglementaire/reglement-sur-les-infractions-de-nature-academique) pour identifier les actes considérés comme étant des infractions de nature académique ainsi que prendre connaissance des sanctions prévues à cet effet. À l’ÉTS, le respect de la propriété intellectuelle est une valeur essentielle et tous les membres de la communauté étudiante sont invités à consulter la page Citer, pas plagier ! (www.etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Citer-pas-plagier).

Systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAG)
L’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAG) dans les activités d’évaluation constitue une infraction de nature académique au sens du Règlement sur les infractions de nature académique, sauf si elle est explicitement autorisée par la personne enseignante du cours ou la personne coordonnatrice dans le cas des stages.



Documentation obligatoire
  • GONZALEZ, R., WOODS, R., Digital Image Processing, third edition, Addison-Wesley, 4e édition, 2018.
  • NOUMEIR, R., ELE747 Cahier de laboratoires, ÉTS (disponible sur le site du cours).



Ouvrages de références
  • ANDREWS, H.C., HUNT, B.R., Digital Image Restauration, Prentice Hall, 1977.
  • GONZALEZ, R., WOODS, R.,Eddins S. Digital Image Processing, using Matlab, Addison-Wesley, 2004.
  • HARALICK, R.M., SHAPIRO, L.G., Computer and Robot Vision, Vol. I, Addison-Wesley, 1992.
  • Jahne B., Practical handbook on image processing for scientific applications, CRC press 1997.
  • LEVINE, M.D., Vision in Man and Machine. McGraw-Hill, 1985.
  • RUSS J.C., The Image Processing Handbook, CRC press, 1994.
  • Serra J., Image Analysis and Mathematical morphology, Academic Press 1982.
  • Taubman D, Marcellin M.W., JPEG 2000, image compression fundamentals, standards and practice, Kluwer 2002.



Adresse internet du site de cours et autres liens utiles

Site du cours : http://ena.etsmtl.ca/