18 résultats : DEVERNAY FRÉDÉRIC

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Description : Cette leçon présente les différentes phases et les niveaux de complexité de l'analyse d'images, propose un bref historique de la discipline ainsi que les outils et formats de fichiers utilisés.
Mots clés : vision par ordinateur, analyse d'image, reconnaissance des formes, acquisition d'image, format d'image, fuscia
Date : 03-07-2006
Droits : Document libre, dans le cadre de la licence Creative Commons (http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/fr/), citation de l'auteur obligatoire et interdiction de de-assembler (paternité, pas de modification)
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Description : Cette leçon présente les processus visant à améliorer les caractéristiques d'une image : le lissage local et l'amélioration d'images
Mots clés : vision par ordinateur, traitement d'image, vision pré-attentive, vision bas niveau, fuscia, filtrage, filtre
Date : 03-07-2006
Droits : Document libre, dans le cadre de la licence Creative Commons (http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/fr/), citation de l'auteur obligatoire et interdiction de de-assembler (paternité, pas de modification)
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Description : La détection de contours est une étape préliminaire à de nombreuses applications de l'analyse d'images. Les contours sont en effet des indices permettant l'interprétation ultérieure de l'image. Présentation de divers filtres de lissage / dérivation et des approches gradient et laplacien permettant ...
Mots clés : vision par ordinateur, détection de contours, vision pré-attentive, vision bas niveau, fuscia, filtrage
Date : 03-07-2006
Droits : Document libre, dans le cadre de la licence Creative Commons (http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/fr/), citation de l'auteur obligatoire et interdiction de de-assembler (paternité, pas de modification)
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Description : La détection de points d'intérêt est une étape préliminaire à de nombreux processus de vision par ordinateur. Avantages présentés par les points d'intérêt, classification des méthodes de détection, présentation de deux méthodes de détection, mise en correspondance de primitives, méthode de corré ...
Mots clés : vision par ordinateur, vision bas niveau, vision pré-attentive, détection de points d'intérêt, fuscia, de?tecteur de Moravec, de?tecteur de Harris
Date : 03-07-2006
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Description : Six exercices consacrés à l'étude de la détection de contraste dans une image au travers de l'implémentation du détecteur de Sobel.
Mots clés : vision par ordinateur, vision bas niveau, vision pré-attentive, détection de points d'intérêt, fuscia, détecteur de Sobel, détection de contraste
Date : 03-07-2006
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Description : L'objectif de ce cours est d'offrir des connaissances de base en vision par ordinateur, allant du traitement d'images 2D à la vision tridimensionnelle. Les techniques vues en cours permettront de réaliser des prototypes simples à partir d'outils facilement disponibles (scanner à plat, webcam, a ...
Mots clés : vision par ordinateur, fuscia, traitement d'image 2D, vision tridimensionnelle
Date : 03-07-2006
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Description : La vision par ordinateur vise à élaborer un modèle algorithmique possédant des propriétés semblables à la vision humaine. Cette leçon présente une théorie de la vision, le paradigme de Marr et cite des domaines d'application de la discipline illustrés par des exemples concrets.
Mots clés : théorie de la vision, paradigme de Marr, vision par ordinateur, traitement d'image, fuscia
Date : 07-03-2006
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Description : Trois exercices ayant pour objectif d'effectuer des opérations de lecture, d'écriture et de conversion sur des fichiers au format "portable map".
Mots clés : vision par ordinateur, fuscia, format d'image PBM, format d'image PPM, format d'image PGM, portable bitmap, portable grayscalemap, portable pixmap
Date : 03-07-2006
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Description : Mise en oeuvre des notions de filtrage local et d'amélioration d'images à travers deux exercices.
Mots clés : vision par ordinateur, vision pré-attentive, filtrage local, histogramme, vision bas niveau, fuscia
Date : 03-07-2006
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Description : Le but de la vision bas niveau (ou vision pré-attentive) est le filtrage et la détection de primitives (points / contours). Présentation des approches gradient et laplacien.
Mots clés : vision par ordinateur, vision pré-attentive, vision bas niveau, détection de contour, détection de point d'intérêt, fuscia, filtrage
Date : 03-07-2006
Droits : Document libre, dans le cadre de la licence Creative Commons (http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/fr/), citation de l'auteur obligatoire et interdiction de de-assembler (paternité, pas de modification)