Module VisionTutor - Un cours interactif de traitement d’images
Télécharger la fiche produitLe cours de Vision par Ordinateur VisionTutor, constitué d’une partie théorique similaire à une aide en ligne et de travaux pratiques, peut être utilisé comme cours d’introduction au traitement et à l’interprétation d’images. Son format le rend utilisable par des organismes d’enseignement dispensant des cours d’imagerie tels les instituts de technologie, les universités et les laboratoires effectuant des recherches en traitement d’images et devant rapidement former des chercheurs en leur inculquant les notions théoriques de base. La présentation des outils est telle que les utilisateurs de VisionTutor peuvent appliquer les algorithmes très rapidement, voyant à l’écran la théorie derrière l’algorithme puis son application sur une image de référence. La présentation du cours est quasiment unique puisqu’elle repose sur une partie texte dans une page hypertexte avec des graphiques, des images, des liens dynamiques et une interface transparente avec la version Developer du logiciel Aphelion™. Tous les travaux pratiques sont fournis sous forme de macro-commandes Aphelion appelables depuis l’interface utilisateur du logiciel.
Composants
VisionTutor est constitué d’une partie théorique telle un livre et des travaux pratiques mélangeant hypertexte, graphiques, images et des macro-commandes Aphelion. La partie théorique est constituée de huit chapitres, chacun ayant environ 80 pages. Chaque fois qu’un concept est présenté, un exercice, lancé depuis un bouton sur la page, est proposé. Le fait de cliquer sur le bouton permet de basculer dans l’environnement Aphelion et démarrer la macro relative à l’exercice. La macro se compose de texte, d’une image et de l’interaction avec l’utilisateur. À la fin de l’exercice, le système rebascule dans l’environnement du manuel théorique de traitement d’images. Toutes les macros sont fournies sous forme de code source afin de permettre à l’étudiant ou son instructeur de les modifier.
Manuel théorique
Le cours théorique est basé sur le cours de Vision par Ordinateur enseigné par le Professeur Allen Hanson à l’Université du Massachusetts (UMASS) à Amherst, MA, USA. Il permet aux étudiants d’explorer interactivement les concepts du traitement et de l’interprétation d’images et d’apprendre la description des algorithmes les plus communément utilisés dans le cadre de la résolution d’applications.
Travaux pratiques
La section incluant les travaux pratiques nécessite l’installation du logiciel Aphelion sur la machine de l’utilisateur. Cette section repose sur un ensemble de macro-commandes compatibles Visual Basic, largement documentées. Chaque macro fonctionne en pas à pas et décrit les différentes étapes du traitement. Les travaux pratiques permettent à l’utilisateur de mieux comprendre le fonctionnement d’un algorithme en interagissant avec les images et les résultats. Dans la plupart des cas, les macros peuvent être lancées sur les données de l’étudiant.
Aphelion
Le logiciel Aphelion est un environnement logiciel complet pour le traitement et l’analyse d’images. proposant des fonctions de traitement plus ou moins avancées. Grâce au module VisionTutor, l’utilisateur peut très rapidement comprendre le fonctionnement de chaque algorithme en voyant le résultat à l’écran. Ce même utilisateur peut ainsi résoudre des applications dans les domaines de l’imagerie médicale, la métallurgie, la géologie, le contrôle de qualité et l’inspection.
Contenu du cours VisionTutor :
- Introduction - Le cours débute par une présentation de la Vision par Ordinateur et de ses concepts de base. Les travaux pratiques associés expliquent le fonctionnement du logiciel Aphelion, l’interface utilisateur et les macro-commandes compatibles Visual Basic.
- Génération d’images - La section sur la génération d’images présente les problèmes les plus communément rencontrés en imagerie numérique comme la géometrie, l’échantillonage, la radiométrie, la photogrammétrie et la numérisation. Cette section se focalise sur le procédé de numérisation, et plus particulièment comment une image peut être représentée comme la vue d’une scène réelle.
- Amélioration d’images - Cette section du cours présente les filtrages linéaires et non-linéaires, l’égalisation d’histogramme et d’autres techniques d’amélioration d’images.
- Détection de contours - Diverses méthodes de détection de contours sont présentées dans cette section, comme les détections basées sur les dérivées premières et secondes, les détections de type Sobel, Prewitt et Roberts. Les amincissements de contours et les chaînages sont aussi décrits.
- Morphologie - Cette partie du cours présente la théorie de la Morphologie Mathématique binaire et à niveaux de gris. Des exemples sont donnés afin d’illustrer la théorie des opérateurs de morphologie et leur utilisation dans le cadre d’applications.
- Segmentation de régions - La section sur la segmentation d’images explore tout un ensemble de techniques de segmentation comme la séparation/fusion, la croissance de région, l’analyse des pics et vallées d’un histogramme ainsi que plusieurs techniques de seuillage automatique.
- Convolution, filtrage et transformée de Fourier - Cette section passe en revue les différentes techniques de filtrage. La correspondance entre les filtrages basés sur des approches spatiales comme la convolution et les filtrages de type fréquentiels est également décrite.
