Image processing I
MICRO-511 / 3 crédits
Enseignant(s): Unser Michaël, Van De Ville Dimitri Nestor Alice
Langue: Anglais
Summary
Introduction to the basic techniques of image processing. Introduction to the development of image-processing software and to prototyping using Jupyter notebooks. 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. Max-Lloyd quantization (K-means).
- Characterization of discrete images and linear filtering. z-transform. Convolution. Separability. FIR and IIR filters.
- Morphological operators. Binary morphology (opening, closing, etc.). Gray-level morphology.
- Image-processing tasks. Preprocessing. Matching and detection. Feature extraction. Segmentation.
- Convolutional neural networks. Basic components. Operator-based formalism. CNN in practice: denoising and segmentation.
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
- 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
Transversal skills
- Use a work methodology appropriate to the task.
- Manage priorities.
- Use both general and domain specific IT resources and tools
Assessment methods
- 70% final exam
- 30% IP labs during semester
Dans les plans d'études
- Semestre: Automne
- Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
- Matière examinée: Image processing I
- Cours: 3 Heure(s) hebdo x 14 semaines
- Type: optionnel
- Semestre: Automne
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