M2 TI

Cours Perception, acquisition et analyse d’images :

  1. Perception et formation des images : Transparents
  2. Images et Radiométrie :  Transparents  et poly.
  3. Couleur et transfert de couleur : Transparents

Cours champs aléatoires, texture:

  1.  Champs aléatoires gaussiens pour la synthèse de texture : Transparents
  2. Algorithmes basés patch pour la synthèse de texture : Transparents

TP  en ligne sous Matlab / Scilab :  

Validation du cours

Le cours se valide par projet. Chaque projet consiste en l’étude approfondie d’un article de la littérature, fourni lors d’une des premières séances du cours. A la fin du projet, chaque étudiants doit rendre ses codes complets et commentés, et un rapport sur le projet.

Le rapport, rédigé en LaTeX, devra contenir :

  •  Une introduction expliquant et illustrant le problème.
  •  Une explication détaillée des algorithmes et codes et leur interprétation.
  •  Plusieurs exemples d’application.

Voir également : Comment rédiger un rapport en LaTeX ?

Liste de Projets (voir aussi la page de Lionel Moisan)

  1. Suppression du flou de bougé par transformée de Fourier
  2. Inpainting de micro-textures
  3. Régularisation d’une méthode non-locale de restauration
  4. Mélange de textures par transport optimal
  5. Stabilisation couleur de vidéos
  6. Transfert de texture par image quilting