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Cours
Responsable(s) Ismail Ben Ayed

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Préalables

Aucun préalable requis
 

Unités d’agrément

25,0 % 75,0 %
Total d'unités d'agrément : 64,8

Qualités de l’ingénieur

 










Qn
Qualité visée dans ce cours  
Qn
  Qualité visée dans un autre cours  
  Indicateur enseigné
  Indicateur évalué
  Indicateur enseigné et évalué

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Descriptif du cours

À la fin de ce cours, l’étudiant ou l'étudiante sera en mesure :

  • d’expérimenter les concepts de base du domaine de la vision par ordinateur;
  • d’appliquer ces concepts à la formation, au traitement et à la reconnaissance des objets présents dans des images numériques.

Introduction au domaine de la vision par ordinateur : techniques, logiciels et matériels. Fondements du traitement numérique des images. Principes de la formation d’images, du traitement d’images, de la segmentation des objets, de l’extraction des caractéristiques de ces objets. Reconnaissance et classification des objets.

Séances de laboratoire : utiliser des outils logiciels et matériels pour réaliser l’analyse d’images; réaliser et appliquer des algorithmes de traitement par la programmation et l’utilisation d’un ensemble d’outils logiciels.






Objectifs du cours

Ce cours est une introduction au domaine de la vision par ordinateur. Il aborde les fondements du traitement numérique des images et les principes élémentaires de la formation d’images, du traitement d’images, de la segmentation, de l’extraction de caractéristiques et finalement de la reconnaissance d’objets. Les concepts abordés seront mis en pratique en laboratoire grâce à l’utilisation d’un progiciel évolué d’analyse et de traitement d’images et à la programmation.

 

Objectifs spécifiques

 

L’objectif principal est de maîtriser les concepts importants relatifs à la vision numérique.

À la fin du cours, l’étudiant devrait pouvoir:

 

  • Comprendre les divers phénomènes qui se produisent lors de la formation d’une image.
  • Maîtriser l’appareil mathématique et informatique servant au traitement numérique d’images et aux principales transformées d’images.
  • Maîtriser l’appareil mathématique et informatique servant à la segmentation d’images, à l’extraction de caractéristiques de ces images et à la reconnaissance d’objets.
  • Choisir l’approche d’analyse  la mieux appropriée au type d’image à l’étude et au problème à résoudre.

Stratégies pédagogiques

39    heures de cours magistral (enseignement théorique)

36    heures de laboratoire (traitement d’images)

6      heures de travail personnel (en moyenne) par semaine

3      heures / semaine de cours magistral (enseignement théorique)

3      heures /semaine de laboratoires (traitement d’images)

 

Les étudiants utiliseront le logiciel MATLAB pour faire l’essai des algorithmes les plus répandus en vision et pour programmer des solutions à des problèmes de vision.



Utilisation d’appareils électroniques

Le progiciel MATLAB (avec Image Processing Toolbox et Computer Vision Toolbox) sera utilisé sur ordinateurs personnels.

 



Coordonnées de l’enseignant

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