Formations MATLAB et Simulink

Traitement d'images avec MATLAB

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Détails 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

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