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Introduction à la vision numérique Présentation du plan de cours Lectures supplémentaires: Sonka et al: chap. 1 Patrick Hébert (dernière révision août.

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1 Introduction à la vision numérique Présentation du plan de cours Lectures supplémentaires: Sonka et al: chap. 1 Patrick Hébert (dernière révision août 2008)

2 Qu'est-ce que la vision numérique? source: simple ou multiple ponctuelle ou non contrôlable ou non milieu de propagation action traitement représentation raisonnement décision caméra: 1 ou plusieurs fixe ou mobile couleur, N&B, IR, X, TeraHz Processus d’interprétation! Objets statiques ou dynamiques rigides ou déformables mats, transparents ou brillants

3 D’où part-on? Une image numérique *tirée de Trucco et Verri matrice des valeurs de l'image noir et blanc de l'oeil

4 Plan du cours – Une introduction plus 4 parties 1. Introduction et mise à jour en mathématiques 2. Formation des images 3. Traitement de base d’une image 4. Traitement multivue 5. Interprétation des images

5 1- La formation des images: géométrie et radiométrie Projection, modèles de caméras et systèmes d’acquisition Projection, modèles de caméras et systèmes d’acquisition Radiométrie: lumière, sources, réflectance de surface, définition et application de concepts Radiométrie: lumière, sources, réflectance de surface, définition et application de concepts

6 2- Traitement de base d’une image Bruit Bruit Filtrage Filtrage Extraction et description élémentaire de caractéristiques basées sur les pixels: points, régions, contours Extraction et description élémentaire de caractéristiques basées sur les pixels: points, régions, contours

7 3- La vision 3D: traitement multivue Quoi? Quoi? Décrire la structure et l'organisation des objets dans l'espace Décrire la structure et l'organisation des objets dans l'espace Comment? Comment? la stéréoscopie la stéréoscopie la vision active la vision active le mouvement le mouvement

8 Extraction de structures à partir de modèles (ex: la segmentation) Extraction de structures à partir de modèles (ex: la segmentation) Reconnaissance basée sur les modèles spécifiques Reconnaissance basée sur les modèles spécifiques Classification et décision Classification et décision 4- Interprétation des images

9 Des applications de la vision Assemblage/inspection/métrologie Assemblage/inspection/métrologie Guidage Guidage Surveillance Surveillance Communications homme-machine Communications homme-machine … Le défi de l’interprétation! En général, on imposera des contraintes pour simplifier le processus de vision.

10 Un exemple de ce que vous pourrez faire … Segmentation Suivi (tracking) Homographie

11 Autre exemple Un capteur 3D à lumière structurée Un capteur 3D à lumière structurée

12 Autre exemple réalisé récemment au labo …

13 Deux derniers exemples! Suivi de trajectoireMeilleur projet 2007: Le ballon virtuel

14 Vision vs traitement des images Le traitement des images Le traitement des images Améliorer une image pour visualisation (imagerie médicale, astronomie) Améliorer une image pour visualisation (imagerie médicale, astronomie) Restaurer une image: corriger des dégradations (ex: le flou) à partir de modèles Restaurer une image: corriger des dégradations (ex: le flou) à partir de modèles Compresser une image pour transmission sur réseau Compresser une image pour transmission sur réseau **En traitement d’images, l’interprétation demeure essentiellement au niveau du pixel. L’humain interprète le contenu de l’image.

15 Exemple de traitement d’image Tirées de restoreinpaint.sourceforge.net avant après

16 Autres domaines connexes Infographie (synthèse vs analyse) Infographie (synthèse vs analyse) Photogrammétrie (cartographie, mesure) Photogrammétrie (cartographie, mesure) Reconnaissance de formes Reconnaissance de formes

17 Le modèle humain : Vision biologique et psychophysique Une source d'inspiration mais … Une source d'inspiration mais … Voici quelques exemples parmi des centaines! Voici quelques exemples parmi des centaines!

18 tirée de Nalwa Que voyez-vous? En êtes-vous sûrs? (faites un suivi avec votre doigt) La spirale de Fraser

19 Une image est une projection d'une scène réelle. Une même image peut donc être le résultat de plusieurs scènes (en théorie). Une image est une projection d'une scène réelle. Une même image peut donc être le résultat de plusieurs scènes (en théorie). Il faut donc plusieurs images ou des connaissances a priori sur la scène si on veut établir un lien avec le monde réel 3D. Il faut donc plusieurs images ou des connaissances a priori sur la scène si on veut établir un lien avec le monde réel 3D.

20 Un exemple! Que voyez-vous? tirée de Nalwa Et maintenant?

21 Il s'agit du même fichier d'image avec une rotation à 180 degrés! tirée de Nalwa Explication: on supposerait que l'éclairage provient du dessus

22 Références utiles en vision sites web sites web CVonline: CVonline: computer vision homepage: 2.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/vision.html computer vision homepage: 2.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/vision.html 2.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/vision.html 2.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/vision.html computer vision bibliography: Notes/bibliography/contents.html computer vision bibliography: Notes/bibliography/contents.html Notes/bibliography/contents.html Notes/bibliography/contents.html

23 Quelques journaux International Journal of Computer Vision International Journal of Computer Vision IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Computer Vision and Image Understanding Computer Vision and Image Understanding Machine Vision and Applications Machine Vision and Applications Image and vision Computing Journal Image and vision Computing Journal Journal of the Optical Society of America A Journal of the Optical Society of America A Pattern Recognition Pattern Recognition Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Journal of Photogrammetry and Remote Sensing

24 Magazines (abonnement gratuit!) Advanced Imaging Advanced Imaging Vision and System Design Vision and System Design

25 Conférences International Conference on Computer Vision (ICCV) International Conference on Computer Vision (ICCV) International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) European Conference on Computer Vision (ECCV) European Conference on Computer Vision (ECCV) International Conference on Image Processing (ICIP) International Conference on Image Processing (ICIP) International Conference on Pattern Recognition (ICPR) International Conference on Pattern Recognition (ICPR) International Conference on Recent Advances in 3- D Modeling and Imaging (3DIM) International Conference on Recent Advances in 3- D Modeling and Imaging (3DIM)

26 Outils mathématiques et librairie utiles Numerical Recipes Numerical Recipes Matlab Matlab Mathematica Mathematica OpenCV OpenCV


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