Imagerie sous-pixellique


Lionel Moisan - M2 parcours MVA - 2016/2017




Résumé

Alors que beaucoup de modèles mathématiques manipulent les images comme des fonctions de deux variables réelles, la réalité informatique sous-jacente est plus terre-à-terre, puisque les images numériques ne sont in fine que des tableaux de pixels dans la mémoire d'un ordinateur. La problématique du passage du continu au discret (mise en oeuvre numérique des principes mathématiques) et celle du passage du discret au continu (extraction d'informations sous-pixelliques d'une image digitale) sont donc d'une grande importance dans le traitement mathématique des images. L'objectif de ce cours est d'aborder ces questions en allant des résultats classiques (théorie de l'échantillonnage de Shannon, consistance de schémas aux différences finies, ...) jusqu'aux notions les plus récentes, en soulignant au passage certains problèmes encore ouverts actuellement. Le cours sera complété de séances de travaux pratiques sous Scilab (prononcer: [sajlab], pour plus d'informations voir aussi le site wikipedia de Scilab) qui permettront d'illustrer les théorèmes vus en cours et de susciter des questions théoriques à partir d'observations concrètres.



Horaire et lieu des cours et TP

les cours ont lieu en salle C103, les TD/TP en salle C109.

lundi 3 octobre 9h-11h30 (cours) et 12h-14h (TD/TP)
lundi 10 octobre 9h-11h30 (cours) et 12h-14h (TD/TP)
lundi 17 octobre 9h-11h30 (cours) et 12h-14h (TD/TP)
lundi 24 octobre: pas de cours
lundi 31 octobre: pas de cours
lundi 7 novembre: 9h-11h30 (cours) et 12h-14h (TD/TP)
lundi 14 novembre: 9h-11h30 (cours) et 12h-14h (TD/TP)
lundi 21 novembre: 9h-11h30 (cours) et 12h-14h (TD/TP)
lundi 28 novembre: pas de cours (forum des stages)
lundi 5 décembre: 9h-11h30 (cours) et 12h-14h (TD/TP)

lundi 12 décembre: 9h-11h30 (cours) et 12h-14h (TD/TP)



Validation

Note finale = (A+B)/2

A = note de contrôle continu sur 20
(somme des 4 meilleures notes des devoirs rendus, chacun étant noté sur 5)

B = note sur 20 (examen ou projet)


Devoir nº1, à rendre pour le lundi 10 octobre 9h : exercices 1 et 3

Devoir nº2, à rendre pour le lundi 17 octobre 9h : exercices 4 et 5

Devoir nº3, à rendre pour le lundi 7 novembre 9h : exercices 6, 9 et 10

Devoir nº4, à rendre pour le lundi 14 novembre 9h : exercices 11 et 12

Devoir nº5, à rendre pour le lundi 21 novembre 9h : exercices 13 (question 3), 15, 17

Devoir nº6, à rendre pour le lundi 5 décembre 9h : exercices 14, 18, 20




Feuilles d'exercices


exercices 1 à 3

exercices 4 et 5

exercices 6 à 10

exercices 11 à 13

exercices 14 à 18

exercices 19 à 25

exercices 26 à 28



Support de cours


L. Moisan, Modeling and Image Processing PDF

L. Moisan, ``Periodic plus smooth image decomposition'', Journal of Mathematical Imaging and Vision, vol 39:2, pp. 161-179, 2011. PDF

B. Ycart, ``Démarrer en Scilab'' PDF



Dernière mise à jour: 12 décembre 2016