Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'analyse d'image est un aspect crucial de la vision par ordinateur, permettant d'extraire des informations significatives à partir des données visuelles. Les méthodes d'analyse d'image couvrent un large éventail de techniques qui sont utilisées pour analyser et interpréter des images numériques. Ces méthodes peuvent être classées en différentes catégories:
La détection de bords est l'une des méthodes les plus fondamentales pour analyser des images. Elle consiste à identifier les points dans l'image où la luminosité change brusquement. Les algorithmes courants incluent Sobel, Canny, et Prewitt. Ces techniques permettent de révéler la structure géométrique de l'image, ce qui est essentiel pour des tâches telles que la reconnaissance de formes et la segmentation.
La segmentation d'image divise une image numérique en segments ou régions. Le but est de simplifier ou de changer la représentation d'une image en quelque chose de plus significatif et plus facile à analyser. Les techniques de segmentation incluent la segmentation par seuillage, la région de croissance, et les modèles déformables. Ces méthodes sont couramment utilisées dans les applications médicales pour segmenter les tissus biologiques ou dans l'industrie pour identifier des composants spécifiques dans une image.
L'extraction de caractéristiques est une autre technique clé qui consiste à identifier et à extraire des éléments spécifiques d'une image qui sont importants pour une analyse ultérieure. Les détecteurs de points d'intérêt comme SIFT (ScaleInvariant Feature Transform) et SURF (Speeded Up Robust Features) sont largement utilisés pour cette tâche. Ces caractéristiques servent souvent de base pour des méthodes de correspondance et de reconnaissance.
La classification d'image implique l'attribution de labels ou de catégories à des images sur la base de leur contenu visuel. Les méthodes de classification traditionnelles incluent les réseaux de neurones classiques et les machines à vecteurs de support (SVM), tandis que les approches modernes exploitent des réseaux de neurones convolutifs (CNNs) pour obtenir une performance supérieure.
Le suivi d'objet est la méthode par laquelle un objet d'intérêt est localisé et suivi à travers une séquence d'images. Les techniques incluent les filtres de Kalman, les filtres particulaires, et les méthodes basées sur l'apprentissage profond. Cette méthode est essentielle dans les applications de surveillance, de réalité augmentée, et de robotique.
L'intégration de ces méthodes d'analyse d'image permet de transformer les données brutes des images en informations précieuses pouvant être utilisées dans une multitude d'applications courantes de la vision par ordinateur.