Traitement d'image I: Opérateurs de Normalisation Locale et de Morphologie

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Description

Cette séance de cours couvre le concept de normalisation locale dans le traitement de l'image, en mettant l'accent sur la compensation des non-uniformités dans le domaine de l'image en utilisant des techniques telles que l'égalisation de l'histogramme local et la moyenne pondérée. Il introduit également des opérateurs morphologiques, y compris l'érosion, la dilatation, l'ouverture et la fermeture, et leurs applications dans l'analyse de forme et l'extraction de caractéristiques dans divers domaines tels que les sciences des matériaux, la biologie et la vision industrielle.

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Segmentation d'image

La segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.

Vision industrielle

La vision industrielle est l'application de la vision par ordinateur aux domaines industriels de production et de recherche. Les productions de masse à haute cadence, le souci constant d'amélioration de la qualité et la recherche de gain économique poussent de plus en plus les industriels à automatiser les moyens de production. La vision industrielle est une réponse à ces préoccupations pour les opérations de contrôles de la production.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un domaine scientifique et une branche de l’intelligence artificielle qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d's ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer. Les tâches de vision par ordinateur comprennent des procédés pour acquérir, traiter, et « comprendre » des images numériques, et extraire des données afin de produire des informations numériques ou symboliques, par ex.

Pyramide (traitement d'image)

En traitement d'images, la pyramide est une représentation multi-résolution d'une image. Elle permet de modéliser l'image à différentes , depuis l'image initiale jusqu'à une image très grossière. La pyramide d'images est souvent utilisée car elle permet à l'algorithme de traitement d'image de travailler depuis les détails jusqu'au « grossier ». Cet outil est notamment utilisé à des fins de . Les principaux types de construction d'une pyramide d'images sont : Gaussienne Laplacienne Irrégulière Adaptative Il existe deux principaux types de pyramides : passe-bas, et passe-bande.

Object co-segmentation

In computer vision, object co-segmentation is a special case of , which is defined as jointly segmenting semantically similar objects in multiple images or video frames. It is often challenging to extract segmentation masks of a target/object from a noisy collection of images or video frames, which involves object discovery coupled with . A noisy collection implies that the object/target is present sporadically in a set of images or the object/target disappears intermittently throughout the video of interest.