Cours et Exercices de Traitement d'Images Numériques - TP et TD

Introduction au document de traitement d'images

Ce polycopié universitaire regroupe l'ensemble des énoncés de travaux dirigés (TD) et de travaux pratiques (TP) dédiés au traitement d'images numériques. Rédigé pour l'année universitaire 2013-2014 à l'Institut Galilée, ce document pédagogique est signé par G. Dauphin et A. Beghdadi. Il met en relation directe les notions théoriques abordées en cours avec leur mise en œuvre pratique sous l'environnement de calcul numérique Matlab.

Structure et organisation des séances

Le document est conçu pour accompagner les étudiants sur cinq séances progressives. Il articule les notions fondamentales autour de plusieurs grands axes du traitement d'images. Chaque séance s'appuie sur des exercices théoriques et des scripts sous Matlab permettant d'observer directement l'effet des transformations appliquées aux signaux visuels.

Les consignes relatives aux comptes-rendus exigent des étudiants qu'ils fournissent les numéros de questions, les lignes de code Matlab utilisées pour générer les résultats, des observations argumentées et des illustrations de simulation suffisamment grandes pour en analyser les détails importants.

Thématiques et concepts fondamentaux abordés

Le polycopié aborde un vaste éventail de techniques et de modèles mathématiques appliqués au signal image :

• Acquisition et représentation : Manipulation des images binaires, en niveaux de gris et en couleurs à travers différents formats de matrices (tableaux indicés, matrices 3D RVB) et exploration de leurs dimensions.
• Analyse statistique et histogrammes : Étude de la répartition des niveaux de gris, quantification uniforme, et application de lois statistiques sur les pixels.
• Analyse fréquentielle : Utilisation de la transformée de Fourier bidimensionnelle discrète (TFD), étude des spectres, du théorème de Nyquist, du repliement spectral et de la transformée en cosinus discrète (DCT).
• Filtrage linéaire et non linéaire : Utilisation de masques de convolution (filtres moyenneurs, gaussiens, laplaciens, filtres de Sobel et de Prewitt) pour le lissage, la restauration ou l'extraction de contours.
• Amélioration et restauration : Correction de bruit additif gaussien ou impulsionnel (sel & poivre), utilisation de filtres adaptatifs (comme le filtre de Lee) et de filtres médians.
• Segmentation : Techniques de seuillage, croissance de régions, segmentation par quadtree et approches basées sur l'extraction de contours.

Méthodologie de travail sous Matlab

Le texte fournit de nombreuses indications syntaxiques pour manipuler les matrices d'images. Les étudiants apprennent à convertir des images en niveaux de gris avec des fonctions telles que rgb2gray, à redimensionner des matrices via imresize, à appliquer des convolutions à l'aide de filter2 ou nlfilter, et à visualiser les spectres fréquentiels en combinant fft2, fftshift et une échelle logarithmique. L'utilisation de ces instructions permet de comprendre concrètement l'impact des opérations mathématiques sur les structures visuelles.

Informations pratiques sur le document

Ce support s'adresse aux étudiants de l'enseignement supérieur en informatique ou en traitement du signal. Rédigé en français, il sert de guide complet pour les séances de travaux pratiques en laboratoire informatique. Les exemples de code et les exercices théoriques permettent un apprentissage autonome progressif de la manipulation d'images numériques.

Questions fréquentes

À quel établissement et quelle année appartient ce document ?

Ce polycopié provient de l'Institut Galilée pour l'année universitaire 2013-2014, sous la direction des enseignants G. Dauphin et A. Beghdadi.

Quels types d'environnements logiciels sont utilisés dans ces travaux pratiques ?

Les manipulations et simulations s'effectuent principalement à l'aide du logiciel Matlab, en utilisant des fonctions de traitement matriciel, de filtrage et de calcul de transformées de Fourier.

Quels sont les principaux domaines du traitement d'images étudiés au fil des séances ?

Le document couvre l'acquisition, l'analyse statistique, l'analyse fréquentielle, le filtrage linéaire et non linéaire, la restauration d'images bruitées, ainsi que les méthodes de segmentation et de gestion des espaces colorimétriques.

Testez vos connaissances

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