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Introduction au traitement d'images / G. Burel (2001)
Titre : Introduction au traitement d'images : simulation sous Matlab Type de document : Guide/Manuel Auteurs : G. Burel, Auteur Editeur : Paris : Hermès Année de publication : 2001 Collection : Traitement du Signal et de l'Image Importance : 223 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-0323-5 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] compression d'image
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] filtrage linéaire
[Termes IGN] filtrage numérique d'image
[Termes IGN] image en couleur
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] recalage d'image
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] traitement d'image
[Termes IGN] transformation de Fourier
[Termes IGN] transmission de données
[Termes IGN] uniformisation d'histogrammeIndex. décimale : 35.20 Traitement d'image Note de contenu : Chapitre 1. Introduction
1.1. Le traitement d'images
1.2. Comment utiliser l'ouvrage ?
1.3. Notions élémentaires concernant Matlab
1.4. Formats d'image en mémoire
1.4.1. Images binaires
1.4.2. Images d'intensités
1.4.3. Images couleur RGB
1.4.4. Images couleur indexées
1.4.5. Changement de format Matlab
1.5. Formats d'image sur disque
1.5.1. Formats utilisés dans l'ouvrage
1.5.2. Sur quelles images réaliser les exemples et exercices ?
1.6. Analyse élémentaire d'image
1.6.1. Histogramme
1.6.2. Egalisation d'histogramme
1.6.3. Coupe selon un segment de droite
Chapitre 2. Filtrage
2.1. Introduction
2.2. Principe du filtrage linéaire
2.3. Réponse fréquentielle d'un filtre
2.4. Synthèse d'un filtre à partir d'une réponse fréquentielle
2.4. 1. Introduction
2.4.2. Normalisation
2.4.3. Synthèse par échantillonnage de la réponse impulsionnelle
2.4.4. Synthèse par échantillonnage de fréquence
2.5. Utilisation de la transformée de Fourier
2.6. Exemples d'applications
2.6.1. Atténuation du bruit
2.6.2. Atténuation du phénomène de moiré
2.7. Filtre médian
Chapitre 3. Détection de contours
3.1. Introduction
3.2. Filtres de Prewitt
3.3. Filtres de Sobel
3.4. Filtres de Roberts
3.5. Comparaison de filtres de détection de contours
3.5.1. Principe de l'expérimentation
3.5.2. Etude théorique
3.6. Calcul d'un détecteur de contours par apprentissage
Chapitre 4. Morphologie mathématique
4.1. Introduction
4.2. Définition par un élément structurant
4.3. Définition par une table de correspondance
4.4. Application à la caractérisation de la forme de chiffres manuscrits
4.4. 1. Contexte
4.4.2. Localisation
4.4.3. Détection des cavités
4.5. Réduction de bruit par filtres morphologiques
Chapitre 5. Images couleur
5.1. Principes généraux
5.1.1. Principes de base de la vision couleur
5.1.2. Synthèse d'images couleur
5.2. Canaux RGB
5.3. Système NTSC
5.4. Système HSV
5.5. Modification des couleurs d'une image
5.6. Filtrage d'une image couleur
Chapitre 6. Restauration d'images
6.1. Principe
6.2. Détermination des paramètres de la dégradation
6.2.1. Modèle du filtre de dégradation
6.2.2. Etude en dimension 1
6.2.3. Généralisation au cas à deux dimensions
6.3. Restauration par filtrage inverse
6.4. Restauration par filtrage de Wiener
6.5. Le problème des effets de bord
6.6. Restauration par estimation et correction des effets de bord
6.7. Restauration par symétrie miroir
6.8. Restauration par transformée cosinus
6.9. Traitement des images flou2, flou3, flou4
6.10. Annexe : La transformée cosinus
Chapitre 7. Recalage d'images
7.1. Description du problème
7.2. Recalage par corrélation
7.3. Recalage par corrélation de phase
7.4. Expérimentation
Chapitre 8. Compression d'images
8.1. Introduction
8.2. Compression par moyennage de blocs
8.3. Compression par transformée linéaire optimale
8.4. Compression par transformée cosinus
8.5. Compression par quantification vectorielle
8.6. Comparaison
Chapitre 9. Reconnaissance de formes
9.1. Introduction
9.2. Calcul de paramètres caractéristiques
9.3. Création des bases d'apprentissage et de test
9.4. Classification par la méthode de la pseudoinverse
9.5. Classification par la méthode du plusprochevoisin
9.6. Exemple de résultats
9.7. Analyse de données
9.7.1. Analyse en composantes principales
9.7.2. Analyse factorielle discriminante
Chapitre 10. Transmissions numériques
10.1. Introduction
10.2. Principe de l'émetteur
10.2.1. Construction du train binaire
10.2.2. Transcodage
10.2.3. Filtrage
10.2.4. Mise sur porteuse
10.3. Canal de transmission
10.4. Principe du récepteur
10.4. 1. Introduction
10.4.2. Démodulation et filtrage
10.4.3. Synchronisation et souséchantillonnage
10.4.4. Transcodage inverse
10.4.5. Récupération de la trame de données et reconstruction de l'image
10.5. Etude de la chaîne de transmission complète
10.6. Exemple de lien entre la compression d'images et la transmission
10.6.1. Principe et résultats de l'expérimentation
10.6.2. Détail de la méthode et programmation
10.7. Annexe A: Fonctions Matlab utiles
10.8. Annexe B : Indications concernant la réalisation du corrélateur
Chapitre 11. Indications et corrigés
11. 1. Introduction (chap. 1 )
11.2. Filtrage (chap. 2)
11.3. Détection de contours (chap. 3)
11.4. Morphologie mathématique (chap. 4)
11.5. Images couleur (chap. 5)
11.6. Restauration d'images (chap. 6)
11.7. Recalage d'images (chap. 7)
11.8. Compression d'images (chap. 8)
11.9. Reconnaissance de formes (chap. 9)
11.10. Transmissions numériques (chap. 10)Numéro de notice : 13018 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=46237 Réservation
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