Vision Artificielle
Aperçu des sections
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Faculté : Technologie
Département : Électronique
Cycle : 2eme année Master
Option : Électroniques des Systèmes Embarqués (ESEM)
Semestre : 1
Matière : Vision Artificielle
Crédits : 4
Coefficients : 2
VHS: 45h00 (Cours: 1h30, TD: 1h30)
Enseignant : BRIK Youcef
Email : Youcef.Brik@univ-msila.dz.
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L'objectif principal de la vision artificielle consiste à reproduire le plus fidèlement possible la perception visuelle humaine d'une scène au moyen d'une ou plusieurs caméras associées à un système automatique de traitement de données. L’objectif de cette matière est d’amener l’étudiant à comprendre les concepts d’un système d’imagerie numérique et de vision.
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Traitement de signal,
Traitement d'images,
Programmation Matlab et Python.
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Ce chapitre aborde les points suivants:
- Principe de formation de l’image.
- Principe du traitement d’images.
- Schéma général d'un système de vision artificielle.
- Les outils de la vision 3D.
- Calibrage de caméras.
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Forum
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Chat
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Feedback
- Principe de formation de l’image.
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Ce chapitre aborde les points suivants:
- Notion d’histogramme et de contraste
- Correction de la dynamique de l’image
- Égalisation d’histogramme et correction gamma
- Opérations logiques et arithmétiques sur les images
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Chat
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Forum
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Feedback
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Ce chapitre aborde les points suivants:
- Convolution 2D.
- Filtrage Spatial.
- Transformée de Fourier 2D.
- Filtrage Fréquentiel.
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Chat
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Forum
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Feedback
- Convolution 2D.
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Ce chapitre aborde des définitions et notions de base sur les contours et les régions dans les images, puis les différentes techniques pour la détection et l'amélioration des contours.
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Feedback
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- R. Horaud et O. Monga, Vision par ordinateurs : Outils fondamentaux, Editions Hermes, Paris, 1995.
- C. M. Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition, Springer 1995.
- I. Goodfellow, Y. Bengio and A. Courville, Deep Learning, MIT Press 2016.
- Forsyth D. et Ponce J., Computer Vision: A Modern Approach, Prentice-Hall, 2003.
- Alan Pugh, Robots vision, Edition Springer-Verlag
- Danah Ballard, Computer vision, Edition Prentice-Hall.
- Gerard Mezin, La vision par ordinateur dans l'industrie, Edition Hermes.
- Hartley, R., Zisserman, A., Multiple View Geometry in Computer Vision, Second edition, Cambridge Univ. 2004
- Shapiro, L. G., Stockman, G. C., Computer Vision, Prentice Hall, 2001.
- Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods, Digital Image Processing, Edition Prentice Hall Inc., New Jersey, 2002.
- Pratt William K., Digital image processing, Edition John Wiley.
- Kunt M., Editeur, Reconnaissance des formes et analyse de scènes, Collection Electricité, PPUR, 2000.
- Belaid Y., Reconnaissance des formes : méthodes et applications. Ed. Inter Editions.
- A. R. Weeks, Jr., Fundamentals of Electronic Image Processing, Prentice-Hall of India, 2005.
- J, G, Postaire, De l'image à la décision, Edition Dunod.
- Ernest L, Computer image processing and recognition, Edition Hall Academic Press.
- Alain Trémeau, Christine Fernandez-Maloigne & Pierre Bonton. Image Numérique Couleur. Editions Dunod,
- 2004.Diane Lingrand, Introduction au Traitement d’Images, Vuibert, Paris, 2004.