Formation et Analyse d'Images
(Cours fondamentale de 12 heurs)
M2R IVR -
premier semestre 2005/2006
Enseignant :
James L. Crowley
Séance 1 Coordonnées
et Transformations Homogènes
- Coordonnées Homogènes
- Transformations en Coordonnées Homogènes.
- Homographie entre deux plans
Séance 2 Modèles
Projectifs des Caméras
- Modèle de la caméra
- Transformation Scène-Caméra
- La Projection Caméra - Rétine (Le modèle
Stenope)
- La transformation Rétine - Image
- La Composition de la Projection Scène - Image
- Estimation de la matrice de projection
Séance 3 Albédo, Reflectance et Couleur
- La Lumiére
- La Spectre
- Les fonctions de reflection
- Le Modèle de réflection di-chromatique
- Les Espaces de la Couleur
- l'espace RVB
- l'espace CMY
- L'espace YIQ
- L'espace TLS
- L'histogramme de la chrominance
Séance 4 Reconnaissance de Formes dans les Images
- Analyse d'image au niveau pixels
- Détection par ratio d'histogramme
- Analyse de Connexité
- Caractérisation par moments
- Composantes principales
Séance 5 Reconnaissance de formes probabiliste
- La Classification des Formes
- Les Formes
- Les Observations
- La Loi Normale
- Estimations des moments d'une densité
- La Loi Normale pour D = 1
- La Loi Normale pour D > 1
- La Classification
- Classification entre deux Catégories (K=2, D=1)
- La Probabilité d'erreur
- Classification pour K > 2
- Classification pour K > 2 et D > 1
- Forme Cannonique de la fonction de descrimination
Séance 6 Détection et Description de Contraste
- Description de Contraste
- Le Détecteur de Contraste de Roberts
- Le détecteur de Sobel
- Les filtres de différence
- Lissage : Les Filtres Binomiaux
- La fonction de transfert des filtres binomiaux
- Détection de contrastes par dérivées
- Détection des Pics dans le module du Gradient
- Transformée de Hough
- Espace de Hough
- Généralisation de Transformée de HOUGH
- Représentation de Segments de Contraste
- Algorithme de découpage récursif
- Les Deuxièlmes dérivées
- Passages àl zéro dans la dérivée seconde
Séance 7 Champs Réceptifs et l'éspace d'échelle
- Charactéristiques Locale
- Les Champs Réceptifs Gaussiens
- La fonction Gaussienne
- Les dérivées des Gaussiens
- Les Filtres Numérique Gaussiens
- Les Dérivées en 2D
- Les Dérivées Orientables
- L'espace d'échelles
- Echelle Intrinsèque
- Champs réceptifs chromatiques
Séance 8 Suivi des formes par filtre de
Kalman
- Le Filtre de Kalman
- Prédiction de l'évolution temporelle de l'état
- Modèle du capteur
- Aproximations des modèle non-linéaires
- Validation
- Mise à Jour
- Suivi de Régions par filtre de Kalman
Examens