Les notes des séances se trouve à

Séance 1 Coordonnées Homogènes et Modèles Projectifs des Caméras

• Coordonnées Homogènes
• Transformations en Coordonnées Homogènes.
  
• Homographie entre deux plans
• Modèle de la caméra
• Transformation Scène-Caméra
• La Projection Caméra - Rétine (Le modèle Stenope)
• La transformation Rétine - Image

Séance 2 Calibrage, Reflectance et Couleur

• La Composition de la Projection Scène - Image
• Estimation de la matrice de projection
• 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
• Analyse d'image au niveau pixels
• Détection par ratio d'histogramme
• Analyse de Connexité
• Caractérisation par moments
• Composantes principales

Séance 3 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
• 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 4 Reconnaissance Probabiliste

• Analyse Probabiliste au Niveau Pixel
• La Classification des Formes
• La Probabilite
• Definition Frequentielle
• Definition Axiomatique
• Fonctions de Discrimination
• Classification entre deux Catégories (K=2, D=1)
• Forme Cannonique de la fonction de descrimination
• 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

Examens

• Examen final dec 2005 (Version Française) (English Version)

Exercises

• Séance 1
• Séance 2
• Séance 3
• Séance 4