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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
Réserver ce documentExemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 13018-01 35.20 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible 13018-02 DEP-TA Livre Saint-Mandé Dépôt en unité Exclu du prêt Analyse de texture par méthodes markoviennes et par morphologie mathématique : application à l’analyse des zones urbaines sur des images satellitales / Anne Lorette (1999)
Titre : Analyse de texture par méthodes markoviennes et par morphologie mathématique : application à l’analyse des zones urbaines sur des images satellitales Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Anne Lorette, Auteur ; Josiane Zerubia, Directeur de thèse Editeur : Nice : Université de Nice - Sophia Antipolis Année de publication : 1999 Importance : 178 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée à l'Université de Nice-Sophia Antipolis pour obtenir le titre de Docteur en Sciences, Spécialité Sciences de l'IngénieurLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] algorithme du recuit simulé
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] filtre de Gabor
[Termes IGN] granulométrie (mathématique)
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] masque urbain
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] zone urbaineIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Note de contenu : Introduction
1- Contexte - Objectifs - Méthodes
2- Masque Urbain : Analyse de texture
3- Masque Urbain : Segmentation
4- Analyse Intra-Urbaine
ConclusionNuméro de notice : 21728 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences de l'Ingénieur : Nice : 1999 Organisme de stage : CNES-INRIA nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www-sop.inria.fr/ariana/Theses/these-lorette.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91042 Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21728-01 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible Modex / Stéphane Mallat (1998)
Titre : Modex : signaux et systèmes, [réimpression de 2007] Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Stéphane Mallat, Auteur Editeur : Palaiseau : Ecole Polytechnique EP Année de publication : 1998 Importance : 137 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] compression d'image
[Termes IGN] compression de données
[Termes IGN] convolution (signal)
[Termes IGN] filtrage linéaire
[Termes IGN] filtre passe-bande
[Termes IGN] filtre passe-bas
[Termes IGN] modèle par fonctions rationnelles
[Termes IGN] quantité discrète
[Termes IGN] repliement de spectre
[Termes IGN] série de Fourier
[Termes IGN] signal aléatoire
[Termes IGN] signal analogique
[Termes IGN] traitement d'image
[Termes IGN] traitement du signal
[Termes IGN] transformation de Fourier
[Termes IGN] transformation de Laplace
[Termes IGN] transformation en ZIndex. décimale : 24.20 Traitement du signal Numéro de notice : 13957 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=46363 Réservation
Réserver ce documentExemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 13957-01 24.20 Livre Centre de documentation Physique Disponible 13957-02 24.20 Livre Centre de documentation Physique Disponible Introduction to real-time imaging / E.R. Dougherty (1995)
Titre : Introduction to real-time imaging Type de document : Guide/Manuel Auteurs : E.R. Dougherty, Auteur ; P.A. Laplante, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 1995 Autre Editeur : Washington : Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers SPIE Collection : Tutorial texts in optical engineering Importance : 198 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-8194-1789-3 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] compression d'image
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] filtrage linéaire
[Termes IGN] filtrage non linéaire
[Termes IGN] filtrage numérique d'image
[Termes IGN] langage de programmation
[Termes IGN] matrice
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] temps réel
[Termes IGN] traitement d'imageIndex. décimale : 35.20 Traitement d'image Résumé : (Editeur) An invaluable source for both imaging and software engineers, this practical guide thoroughly covers information in real-time systems, imaging, optimization, algorithms and hardware for image processing. You'll gain a comprehensive knowledge of the structure, computation, and application of the fundamental algorithms necessary to get the most out of your imaging technology.
Topics covered include:
* Basic hardware architecture
* Linear and non-linear image processing algorithms
* Efficient algorithms
* Optimization techniques
* Programming languages
* Hardware architectures
* Choosing a processor, and more!Numéro de notice : 44002 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=47671 Réservation
Réserver ce documentExemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 44002-01 35.20 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible 44002-02 35.20 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible Utilisation de l'information de phase en segmentation et classification des images texturées / Suk Yum-Oh (1995)
Titre : Utilisation de l'information de phase en segmentation et classification des images texturées Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Suk Yum-Oh, Auteur ; Anne-Marie Landraud, Directeur de thèse Editeur : La Rochelle : Université de La Rochelle Année de publication : 1995 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat en InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] filtrage numérique d'image
[Termes IGN] filtre de Gabor
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] texture d'imageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’étude qui fait l'objet de cette thèse a été menée dans le cadre de l'analyse des textures. Elle contribue à la modélisation de la vision humaine préattentive en introduisant l'information portée par la phase des images texturées filtrées. Les performances du système visuel humain sont en effet particulièrement remarquables en ce qui concerne la vision des textures. Notre système utilise un filtrage multicanaux modélisé par des fonctions de Gabor. L’opération de filtrage par une fonction complexe permet d'obtenir une image en valeur complexe dont le module et la phase renferment des informations importantes. De nombreux auteurs ont avant nous étudié le module. Nous nous intéressons seulement à l'étude de l'information de phase pour extraire des caractéristiques pertinentes sur les textures. L’extraction de l'information de phase est délicate, car les valeurs obtenues au moyen de l’opérateur Arctangente présente des discontinuités en des endroits imprévisibles. Elle nécessite une procédure dite de déballage de la phase. La phase déballée est formée d'une composante linéaire et d'une composante locale. Du Buf et al. ont récemment émis l'hypothèse que la connaissance de la phase locale permet de segmenter l'image. Mais, leur méthode présente des inconvénients. Le déballage est très difficile en raison de l'existence de nombreux points zéro. En outre, la méthode n'est applicable qu'à des filtres d'orientations verticale et horizontale. Les deux contributions majeures de notre travail sont : d'une part, une amélioration notable du calcul de la composante linéaire de la phase dans le cas de l'application de filtres orientés oblique et, d'autre part, une méthode originale de calcul de la phase dérivée qui évite la procédure de déballage tout en étant porteuse de l'information de phase utile. Nous avons appliqué nos algorithmes en classification et en segmentation de divers types d'images texturées. Numéro de notice : 21739 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : La Rochelle : 1995 nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91048 Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21739-01 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible Stochastisch-geometrische Beschreibung, Filterung und Präsentation des Reliefs / Andrzej Borkowski (1994)PermalinkPrécis d'analyse d'images / M. Coster (1989)PermalinkFiltering of digitally correlated gestalt elevation data / A.L. Kok in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 53 n° 5 (may 1987)PermalinkLe filtrage et ses applications / M. Labarrere (1982)PermalinkGeneral model for linear filtering / Arne Bjerhammar (1973)PermalinkOptimal prediction and filtering in the nonstationary case / Arne Bjerhammar in SVENSK LANTMATERITIDSKRIFT, n° 5 (01/01/1972)Permalink