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Cours - 9P-424-SCI : Co-conception - Classique - Electif

Domaine > Sciences de l'Ingénieur.

Descriptif

Aujourd’hui, la plupart des systèmes d’imagerie optique mettent en œuvre des algorithmes de traitement numérique pour restaurer et améliorer les images. De plus en plus de systèmes d’imagerie sont conçus en prenant en compte non seulement l’optique qui forme l’image mais aussi les algorithmes qui la traitent et en extraient l’information. L’objectif de ce cours est de décrire ces approches innovantes qui consistent à mettre le traitement de l'information au cœur de la conception d’un système d’imagerie optique pour optimiser les performances du système global (optique+traitement). 

 

 

Objectifs pédagogiques

Donner la capacité aux étudiants de discerner  comment optimiser la "répartition des rôles" entre conception optique et  traitement d'image dans un projet d'imagerie optique

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur de l'Institut d'Optique Théorique et Appliquée - Master of Science in Engineering

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée écrêtée à une note seuil)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 10
L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 1 ECTS

Le coefficient de l'UE est : 1

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Programme détaillé

Cours 1 : 

·          Introduction sur les limitations classiques des imageurs                              

·          Modèles de flou et de scènes, notion de qualité image : cas du flou de bougé

·          Premiers exemples de systèmes hybrides

·          TP : Sensibilisation à l’estimation locale du flou et optimisation du rolling shutter sur une base d’images

 

Cours2 : Extension de la profondeur de champ par lame de phase optimisée : théorie et illustration pratique.

 

Cours 3 :

·          Autres stratégies pour l’augmentation de profondeur de champ

·          Méthode d’estimation de la profondeur (imagerie 3D)

 

Cour 4 :

·          Light-field et caméras plénoptiques

·          TP : traitement des données issues d’une camera plénoptique.

 

Cours 5 : Exemples de co-conception

·          Co-conception d’un capteur chromatique pour la 3D et l’extension de la profondeur de champ

·          Autres problématiques de co-conception

·          Démonstration de caméras : Kinect, Cam3D

·          Interrogation de fin de cours

Veuillez patienter