معلومات المقرر

Enseignant: NAMANE Abderrahmane

Ce cours s'intéresse aux techniques de la vision intelligente, qui met en jeu; l'acquisition, l'analyse d'images, interprétation ou la compréhension du contenu d'une image numérique et enfin la décision.  En ce qui concerne l'acquisition, différentes techniques seront présentées.

Quant à l'analyse d'images, nous allons voir différentes méthodes d'amélioration d'images, notamment, les méthodes globales (rehaussement de contraste et modification d’histogramme) et les méthodes locales (filtrage linéaire et non linéaire).  Cette partie est étudiée dans l'espace RVB.  Nous allons aussi voir l'espace TSL (teinte, saturation et luminance) et comment extraire et poursuivre des objets couleurs sur des images fixes, séquences vidéo et en temps réel. Nous terminons cette partie par le calcul des paramètres de l’objet détecté (hauteur, largeur, surface,…).

Le seuillage d’images et extraction d’objet; méthodes globales (méthode d’Otsu) et méthodes locales (méthode de Niblack). 

Application à des images réelles (fixe, vidéo et en temps réel), calcul des paramètres de l’objet détecté

Extraction d’objet et de paramètres; extraction d’objet par étiquetage en composantes connexes, suivi de contour pour l’extraction des objets

Extraction de paramètres (moments géométriques, descripteur de Fourier).

Transformée de Hough pour la détection de droite.

Applications de la vision intelligente:

- Application à la détection de codes à barres 1D (article année 2017)

- Application de la méthode des moindres carrés pour l’estimation de l’orientation

  des barres d’un code à barres 1D  (article 2017)

- Application de la transformée Hough à l’estimation de l’orientation du code à  

  Barres 1D (article 2017)