Introduction au traitement d'images simulation sous Matlab

Le traitement numérique des images trouve des applications dans un nombre croissant de domaines, aussi divers que le tri automatique du courrier, le contrôle industriel, les télécommunications (compression) et la reconnaissance de cibles militaires. La croissance exponentielle des capacités des processeurs est pour une grande part dans le développement du traitement d'images. Ce domaine est, par nature, très gourmand en puissance de calcul et son développement a longtemps été freiné par l'insuffisance des moyens de calcul disponibles. Ce frein est aujourd'hui en train de s'estomper. Le traitement d'images, par sa diversité même, est parfois très déroutant pour l'étudiant ou l'ingénieur débutant. Les informations que l'on souhaite extraire d'une image, les applications, les types de données, sont si variés qu'il est difficile, lorsque l'on doit traiter une nouvelle application, de savoir à quel modèle se raccrocher et quelle méthodologie suivre. Cet ouvrage a pour objectif de donner au lecteur une bonne compréhension des principes de base du traitement d'images, associée à un certain esprit critique. À travers différents domaines applicatifs (restauration d'images, recalage, compression, reconnaissance de formes, etc.) il montre quels sont les raisonnements et méthodes qui permettent d'obtenir le résultat désiré et met en évidence quelques pièges à éviter. Il s'adresse au étudiants des 2e et 3e cycles universitaires, aux élèves ingénieurs et aux chercheurs ou ingénieurs débutant une activité dans le domaine du traitement d'images. Il intéressera également les enseignants pour la mise en place de travaux pratiques, ainsi que les ingénieurs confirmés qui souhaitent élargir leurs connaissances à des applications nouvelles pour eux. Ce livre s'appuie sur de nombreux exemples et exercices, basés sur la programmation sous Matlab. La puissance de Matlab permet de réduire au strict nécessaire le temps passé en programmation, au bénéfice du temps passé à la compréhension. Les notions théoriques nécessaires sont systématiquement présentées, ce qui limite le recours à d'autres ouvrages aux cas où l'on souhaite approfondir une notion particulière.

Introduction. Filtrage. Détection de contours. Morphologie mathématique. Images couleur. Restauration d'images. Recalage d'images. Compression d'images. Reconnaissance de formes. Transmissions numériques. Indications et corrigés.