Traitement d'images avec MATLAB
Afficher le calendrier et s'inscrireDétails de la formation
Cette formation de deux jours apporte une expérience pratique pour l' analyse d'images. Les exemples et exercices montrent comment utiliser les fonctionnalités de MATLAB® et Image Processing Toolbox™ tout au long du processus d'analyse.
Les sujets traités sont les suivants :
- Importation et exportation d'images
- Suppression du bruit
- Recalage d’images
- Détection, extraction et appairage de caractéristiques d'images
- Détection de contours, de lignes et de cercles dans une image
- Segmentation par couleur et texture
- Modification de formes par opérations morphologiques
- Extraction des propriétés d’une région
- Analyse en batch sur des jeux d’images
Jour 1
Import et Visualisation d'Images
Objectif: Importer et visualiser différents types d'images. Effectuer la conversion entre types de donnée pour faciliter les étapes d'analyse suivantes.
- Importation et affichage d'images
- Conversion de types d'image
- Visualisation des résultats du traitement
- Exportation d'images
Prétraitement d'Images
Objectif: Améliorer les images pour simplifier l'analyse et le traitement. Utilisation de techniques de pre-traitement comme l'ajustement du contraste histogram-based et le filtrage du bruit pour améliorer la segmentation.
- Amélioration du contraste
- Réduction du bruit dans une image par filtrage
- Egalisation d'arrière-plans non-homogènes
- Traitement des images par blocs
Transformation Spatiale et Recalage d'Images
Objectif: Comparer deux images à des échelles et orientations différentes en les alignant géométriquement.
- Application de transformations géométriques aux images
- Alignement d'image avec points de contrôle
- Recalage automatique basé sur l'intensité
Recalage automatique d'images par appairage de caractéristiques
Objectif: Détecter, extraire et appairer des caractéristiques de l'image pour automatiser le recalage.
- Détection et extraction de caractéristiques de l'image
- Appairage des caractéristiques pour estimer les transformations géometriques entre images
Jour 2
Détection de ligne et contour
Objectif: Détecter les contours d'un objet et extraire la position des pixels. Détecter des objets à partir de leur forme.
- Détection de contours
- Détection d'objets en cherchant des lignes droites et des cercles
- Analyse en batch sur des jeux d’images
Segmentation par Couleur et Texture
Objectif: Segmentation d'objets basées sur la couleur et la texture. Utilisation de mesures statistiques comme le contraste et la corrélation pour caractériser la texture et classifier des images.
- Transformation entre espaces de couleur d'image
- Segmentation des objets à partir d'une mesure de différence de couleur
- Utilisation de filtres non-linéaires pour segmenter des objets à partir de la texture
- Analyse de la texture des images avec des mesures statistiques
- Mesure de similitude en texture
Extraction de caractéristiques
Objectif: Analyse et modification de la forme d'objets afin d'améliorer la segmentation. Dénombrement et étiquetage des objets trouvés. Extraction de propriétés des objets telles que l'aire ou les centroïdes.
- Dénombrement d'objets à partir d'une segmentation
- Extraction des propriétés d'une forme
- Utilisation des opérations morphologiques pour ajuster les résultats de segmentation
- Segmentation par ligne de partage des eaux pour améliorer la séparation des objets
Recalage automatique d'images par appairage de caractéristiques
Objectif: Détecter, extraire et appairer des caractéristiques de l'image pour automatiser le recalage.
- Détection et extraction de caractéristiques de l'image
- Appairage des caractéristiques pour estimer les transformations géometriques entre images
Niveau: Intermédiaire
Pré-requis:
- Les Fondamentaux MATLAB ou expérience équivalente de MATLAB
- Des connaissances de base en traitement d'images sont fortement recommandées
Durée: 2 jours
Langues: English, 日本語, 한국어