Méthodes numériques pour le traitement d'images (année 2020-2021)
Les ressources présentes sur cette page sont utilisées dans le cadre d'un cours d'introduction au traitement d'images enseigné à l'ENS Rennes pour les étudiants de L3 Informatique. Cette année (2022-2023), le cours est dispensé par Constance Bocquillon et moi.
Bibliographie (complétée au fil de l'eau)
- Mallat, S. (2008). A wavelet tour of signal processing - The sparse way, Academic Press. Lien vers le texte complet (via compte étudiant Université de Rennes 1)
Cours 1 : Introducion, vue d'ensemble
- Représentations d'une image numérique
- Quelles applications ?
- [Transparents du cours]
- [TP 1 : Introduction aux bibliothèques Python (Numpy, Scipy et Imageio)]
Cours 2 : Filtrage linéaire, Transformée de Fourier continue et discrète
- Filtre invariant par translation
- Convolution, réponse impulsionnelle
- Transformée de Fourier continue et discrète
- [Transparents du cours]
- TP 2 : Transformée de Fourier, filtrage linéaire [sujet du TP2]
Cours 3 : Analyse temps-fréquence
- Principe d'incertitude de Gabor-Heisenberg
- Analyse de Fourier à court terme
- [Transparents du cours]
- TP 3 : Transformée en cosinus discrète, approximation non linéaire [sujet du TP3] [bridge.tiff]
Cours 4 : Transformée dyadique en ondelettes - continue et discrète
- Transformée en ondelettes continue
- Analyse multi-résolution
- Implémentation par banque de filtres
- [Transparents du cours]
- TP 4 : Transformée en ondelettes discrète et débruitage [sujet du TP4]
