Fondements de la vision par ordinateur : Théorie et pratique

Le cours offre une introduction complète aux concepts fondamentaux et aux techniques avancées utilisées dans le domaine de la vision par ordinateur. Ce cours vise à doter les participants des connaissances et compétences nécessaires pour comprendre, analyser et manipuler des images numériques, ainsi que pour résoudre des problèmes pratiques en vision par ordinateur.

Les sujets abordés dans ce cours comprennent :

1. Système visuel humain : Les participants exploreront le fonctionnement du système visuel humain pour mieux comprendre comment les images sont perçues et interprétées par le cerveau.

2. Espace de couleur : Ce module fournira une compréhension approfondie des différentes représentations de couleurs utilisées dans le traitement d'image, ainsi que des méthodes de conversion entre ces espaces.

3. Acquisition d'image : Les participants étudieront les principes et les techniques d'acquisition d'images numériques, y compris la photographie numérique et les capteurs d'image.

4. Filtrage spatial et fréquentiel : Ce volet se concentrera sur l'application de filtres spatiaux pour améliorer la netteté, détecter les contours et réduire le bruit, ainsi que sur l'utilisation de la transformation de Fourier pour le filtrage fréquentiel.

5. Débruitage et restauration d'image : Les techniques avancées de débruitage et de restauration d'images seront étudiées, permettant aux participants de restaurer des images dégradées et de récupérer des détails importants.

6. Applications pratiques : Les participants auront l'occasion de mettre en pratique leurs connaissances en vision par ordinateur en travaillant sur des projets concrets, tels que la détection d'objets, la segmentation d'image et la reconnaissance de formes.

Ce cours est destiné aux étudiants et aux professionnels souhaitant acquérir des compétences en traitement d'image et en vision par ordinateur pour des applications dans des domaines tels que l'informatique graphique, la robotique, l'intelligence artificielle, l'imagerie médicale et bien d'autres. Les participants devraient avoir des connaissances de base en programmation et en mathématiques pour tirer le meilleur parti de ce cours. Des exercices pratiques, des projets et des études de cas enrichissants seront proposés tout au long du programme pour renforcer la compréhension des concepts théoriques et favoriser l'application pratique des compétences acquises.