Renseignements généraux

Vous trouverez ici :

• les objectifs généraux du cours ;
• les détails et horaire du cours ;
• la description abrégée et les prérequis du cours ;
• les modalités et méthodes d'évaluation du cours ;
• les documents de référence utilisés dans le cours ;
• les coordonnées du professeur.

Objectifs généraux

Ce cours a pour objectif principal de présenter les concepts de base relatifs à la représentation et à la manipulation des images, ainsi que les principaux types d’analyse et de traitement. À la fin du cours, l’étudiant :

• aura acquis une connaissance adéquate des caractéristiques propres aux images et des outils mathématiques nécessaires à leur manipulation et à leur traitement ;
• maîtrisera les principales méthodes de traitement, de codage et de classification automatique d’images, et pourra les discuter en termes de leur complexité, de leurs performances et de leur pertinence par rapport à des applications ;
• sera capable de choisir, dans le contexte d’un problème spécifique, la ou les méthodes de traitement susceptibles de fournir une solution satisfaisante en termes de performances, et de développer une telle solution.

Description abrégée du cours et prérequis

Le cours passera en revue les notions suivantes :

• Caractérisation des images et perception.
• Numérisation, représentation et manipulation.
• Amélioration dans le domaine spatial et dans le domaine fréquentiel.
• Restauration d’images.
• Reconstruction tomographique.
• Codage et compression.
• Segmentation d’images et détection de contours.
• Reconnaissance de formes.

Des notions de base en mathématiques, en probabilités et en traitement et analyse des signaux sont prérequises. De plus, les laboratoires et les devoirs nécessitent l'utilisation du logiciel Python. Il est fortement recommandé aux étudiants non familiers avec Python de se former sur ce logiciel (disponible dans tous les laboratoires informatiques de l'École) durant les deux premières semaines de cours.

Modalités et méthodes d'évaluation

Le cours comprend

• 12 leçons qui présentent les notions essentielles de traitement et d'analyse d'images, telles que décrites dans la description abrégée et les prérequis du cours et dont le contenu est décrit dans le calendrier ;
• 4 séances de laboratoire dans lesquelles les étudiants doivent mettre en œuvre et appliquer les notions présentées en cours. Leur contenu est également décrit dans le calendrier. Une bonne connaissance de Python est un prérequis ;
• un examen intermédaire (intra)
• un examen final récapitulatif.

La pondération des différents travaux est la suivante :

La qualité de l'expression écrite et orale est prise en compte dans l'attribution des notes. Une pénalité est appliquée pour chaque journée de retard dans la remise des travaux.

Documents de référence

Manuel de référence

Le manuel qui sert de base au cours est l'ouvrage suivant :

Cet ouvrage est disponible à Coopoly. Il est également placé en réserve à la bibliothèque.

Autres ressources

Les édudiants pourront également se référer à la section Students du site web Imageprocessingplace.com. Le site a été développé par les auteurs du livre Digital Image Processing comme un complément à ce dernier.

Coordonnées du professeur

Eva est généralement disponible pour consultation jeudi après le cours à son bureau. Pour le reste de la semaine, il est préférable de le contacter avant de se présenter à son bureau pour s'assurer de sa présence et de sa disponibilité.