Filière Image

Dernière mise à jour : 
Dec 1, 2015
Diplôme Grande École
Scolarité : 
2400
 € par an
Cette filière permet d'acquérir les bases de l'analyse d'images puis d'aborder des cours plus avancés développant les techniques mathématiques de l'image, la vision par ordinateur et la reconstruction 3D, les approches d'inspiration IA (intelligence artificielle) pour l'image, la classification et l'indexation d'images ainsi que la vidéo. Les domaines d'application principaux (l'imagerie médicale, l'imagerie aérienne et satellitaire et la photographie grand public) seront présentés par des chercheurs actifs de ces domaines et complétés par des interventions d'industriels sur d'autres applications (biométrie, vision industrielle...).

Le Cycle Master du Campus Paris se compose de 4 semestres dont un est dédié au stage d’ingénieur.

Les enseignements du Cycle Master sont organisés en unités d’enseignement (UE) structurées en 13 filières qui couvrent l’ensemble des domaines de compétence de l’École, par exemple : Intelligence Artificielle et Sciences Cognitives - Ingénierie financière – Image - Nouvelles Technologies de l'IP, Réseaux Multiservices – Management de projet – Photonique – Signal - Communications aérospatiales. Les étudiants doivent choisir une filière obligatoire en 2e année et des UE équivalentes en volume ainsi que des options en 3e année.

À ces enseignements scientifiques s’ajoutent des obligations en languesformation humaine, culture générale et droit.

Cette filière garantit de solides connaissances dans le domaine du traitement et de l'interprétation d'images, qui seront utiles aussi bien dans l'industrie que dans un laboratoire de recherche, avec une poursuite en doctorat.

Cette filière prépare à des postes d'ingénieur de recherche et d'études en traitement et interprétation d'images, en vision et en 3D dans des domaines variés : imagerie médicale et biologique, photographie grand public, modélisation de scènes et synthèse, imagerie spatiale et aérienne, biométrie, défense, etc.

Premier semestre, période 1

IMA 201 Introduction au traitement des images : 24 heures

Ce cours couvre les bases du traitement et de l'analyse des images numériques : - chaîne d'acquisition des images et appareil photo numérique (optique, échantillonnage, bruit, radiométrie, couleur) - restauration et amélioration d'images (débruitage, problèmes inverses et déconvolution, super-résolution, inpainting, etc.) - analyse des images (opérateurs différentiels, segmentation, descripteurs locaux, texture, représentation des formes). Ce cours est prérequis de l'ensemble des cours proposés dans la filière.

IMA 202 Représentations multi-échelles et morphologiques : 24 heures

Ce cours introduit des outils mathématiques classiques de représentation des images numériques ; tous ces outils ont la particularité de proposer une représentation des images à plusieurs échelles (plusieurs niveaux de détail). Ce cours est également l'occasion, pour les étudiants de la filière, de mettre en oeuvre les notions vues dans IMA 201 sous forme de travaux pratiques.- représentation multi-échelle gaussienne et laplacienne, variantes.- décomposition en ondelettes- représentations discrètes- morphologie mathématique.

Premier semestre, période 2

IMA 203 Méthodes variationelles et bayésiennes/ optimisation discrète : 24 heures

Ce cours introduit les méthodes variationnelles et bayésiennes pour le filtrage et la segmentation d'images. Une attention particulière sera portée aux méthodes d'optimisation mises en oeuvre dans ce cadre. Des applications issues des domaines de la photographie numérique, de l'imagerie aérienne ou de l'imagerie médicale permettront d'illustrer l'utilité de ces approches. - méthodes variationnelles- modèles déformables- méthodes bayésiennes, champs de Markov- optimisation discrète par coupure de graphes

IMA 204 Imagerie médicale et biologique / Représentation des connaissances : 24 heures

Cette UE comporte une première partie sur les représentations structurelles : - représentations par graphes, - reconnaissance et mise en correspondance, et sur les approches issues de l'intelligence artificielle : - modélisation de l'incertain, - fusion, - représentations de haut niveau, - approches guidées par des modèles de connaissances. La deuxième partie de l'UE propose un panorama de l'imagerie médicale, aussi bien du point de vue des techniques d'acquisition que des applications en traitement d'images, permettant de discuter les méthodes avancées de segmentation et de modélisation vues dans les UE précédentes : - Reconstruction tomographique - Principes physiques des acquisitions en imagerie par rayons X, imagerie ultrasonore, imagerie nucléaire, imagerie par résonance magnétique - Applications en imagerie cérébrale, cardio-vasculaire, de la rétine, imagerie biologique - Segmentation et modélisation (avec travail sur articles)

Deuxième semestre, période 3

IMA 205 Vision 3D et reconnaissance d'objets : 24 heures

Ce cours présente l'ensemble de la chaîne permettant de passer de photographies d'une scène à sa représentation tri-dimensionnelle. Il y est également proposé une introduction à un autre domaine central de la vision par ordinateur, la reconnaissance d'objets. - Calibrage de caméras - Stéréovision - Nuages de points 3D - triangulation et modélisation géométrique - Descripteurs locaux, apprentissage, sacs de mots, reconnaissance de catégories d'objets et indexation.

IMA 206 Photographie computationnelle / Méthodes par patchs : 24 heures

Ce cours est constitué de deux parties. Il propose tout d'abord l'étude d'une famille de méthodes, dites par 'patchs', qui se sont récemment imposées dans le domaine de la restauration d'images. Ces méthodes reposent sur le postulat que les voisinages locaux des images numériques (les patchs) présentent des propriétés d'auto-similarité qu'il est possible d'exploiter pour améliorer la qualité des images. Dans une deuxième partie, ce cours présente plusieurs applications issues du domaine de la photographie computationnelle, qui consiste à dépasser les limitations des appareils imageurs par des moyens algorithmiques. Les applications suivantes seront détaillées : - Imagerie à haute gamme dynamique (HDR, High Dynamic Range) - Imagerie plénoptique - Déconvolution d'images en mouvement

Deuxième semestre, période 4

IMA 207 Télédetection / applications industrielles : 24 heures

Ce cours comporte une première partie sur l'imagerie aérienne et satellitaire, couvrant les principes physiques et les applications en traitement d'images : - Capteurs, orbites - Imagerie optique - Imagerie radar - Imagerie multi et hyperspectrale - Applications. Une deuxième partie porte sur les applications industrielles du traitement d'images, sous la forme de cours et conférences donnés par des intervenants de divers domaines, venant en particulier de l'industrie, par exemple : - Biométrie - Astrophysique - Qualité d'images - Contrôle non destructif - Rétines artificielles

IMA 208 Multimédia / Projets : 24 heures

Cette UE comporte une première partie de cours sur la vidéo et le multimédia, avec une attention particulière portée sur les problématiques de codage/compression et d'analyse de scènes dynamiques : - Estimation de mouvement - Suppression de fond - Suivi d'objets - Codage et compression - Applications multimédia. Une partie de cette UE sera également dédiée à la finalisation de projets portant sur l'ensemble des thèmes couverts durant la filière.

Options de 3e année

Master 2 complet dans un master co-habilité:

Image (IMA) de l'UPMC,

Bioengineering (BIM), parcours Bio-Imagerie de l'Université Paris-Descartes,

Mathématiques, Vision et Apprentissage (MVA) de l'Université Paris-Saclay,

Apprentissage, Information et Contenus (AIC) de l'Université Paris-Saclay,

Automatique et Traitement du Signal et des Images (ATSI) de l'Université Paris-Saclay

Lieux d'enseignement