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Fiches de cours
Image processing I
MICRO-511
Enseignant(s) :
Unser MichaëlVan De Ville Dimitri Nestor Alice
Langue:
English
Summary
Introduction to the basic techniques of image processing. Introduction to the development of image-processing software and to prototyping in JAVA. Application to real-world examples in industrial vision and biomedical imaging.Content
- Introduction. Image processing versus image analysis. Applications. System components.
- Characterization of continuous images. Image classes. 2D Fourier transform. Shift-invariant systems.
- Image acquisition. Sampling theory. Acquisition systems. Histogram and simple statistics. Linear and Max-Lloyd Quantization.
- Characterization of discrete images and linear filtering. z-transform. Convolution. Separability. FIR and IIR filters.
- Image-processing operations. Point operators (thresholding, histogram modification). Spatial operators (smoothing, enhancement, nonlinear filtering). Morphological operators.
- Introduction to image analysis and computer vision. Segmentation, edge detection, objet detection, image comparison.
Learning Prerequisites
Required courses
Signals and Systems I & II (or equivalent)
Important concepts to start the course
1-D signal processing: convolution, Fourier transform, z-transform
Learning Outcomes
By the end of the course, the student must be able to:- Exploit the multidimensional Fourier transform
- Select appropriately Hilbert spaces and inner-products
- Optimize 2-D sampling to avoid aliasing
- Formalize convolution and optical systems
- Design digital filters in 2-D
- Analyze multidimensional linear shift-invariant systems
- Apply image-analysis techniques
- Construct image-processing software
- Elaborate morphological filters
Transversal skills
- Use a work methodology appropriate to the task.
- Manage priorities.
- Use both general and domain specific IT resources and tools
Dans les plans d'études
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