FichePedagogique_3I_2007_2008.doc - Serveur pédagogique UFR ...

MASTER STIC Spécialité Image Informatique et Ingénierie
FICHE PEDAGOGIQUE 2007- 2008
Document à rendre au secrétariat avant le 26 octobre au secrétariat :
Martine Baurand Nom :
Prénom :
Vous trouverez ci-joints les documents descriptifs des modules
d'enseignement proposés en 2007 - 2008 pour la master STIC, 3I, merci de
cocher les modules que vous avez choisis ( 4 parmi les 7). | |M1 : Informatique |
| |M2 : Electronique et image |
| |M3 : Informatique pour l'image |
| |M4 : Concepts et Méthodes de traitement du Signal et de l'Image |
| |M5 : Ingénierie |
| |M6 : Physique de l'Imagerie Médicale |
| |M7 : Phychophysique de la vision et Traitement l'Images |
| |appliquées aux Images médicales | Les volumes horaires et les intervenants peuvent susceptibles de légères
modifications. Ces informations seront précisées dans chaque module. Parcours préconisés :
Informatique : Modules M1, M3, M4 et un module pris à l'extérieur ou le
module M5.
Image : Modules M2, M3, M4, M6 ou M7ou un module du Master2 « Erasmus-
Mundus » Le-Creusot, ou Chalon-ENSAM.
Electronique et image : Modules M2, M4, M6 ou M7, M5 ou un module pris à
l'extérieur.
Ingénierie : Modules M1, M4, M5, et le module M3 ou un module pris à
l'extérieur. Ce module pourra être du type cours du CTS (Marie-Curie
control training site), ou un module d'un autre Master2 (M2 STAPS APA,
Master2 maths appliquées Dijon,...), ou le module « études de cas » du
Master2 professionnalisé SEA, ou un cours spécialisé de l'ENESAD.
Imagerie médicale : Modules M6, M7, M4, et le module M3 ou un module pris à
l'extérieur (dans le M2 STAPS APA, ou M2 « Bio-Ingénierie et Pharmacologie
de Nancy »,....).
Module M1 : Informatique Responsable : Jean Pallo Il s'agit de présenter des méthodes théoriques et des techniques pratiques
très récentes pour modéliser et manipuler des informations et des
structures de données.
La modélisation des informations est une problématique fondamentale en
informatique (par exemple dans les bases de données et l'intelligence
artificielle). De nombreux modèles de représentation des données ont été
proposés qui reflètent les préoccupations de ces domaines. L'émergence de
nouvelles problématiques comme la prise en compte de la sémantique pour
expliquer le « sens » des données modélisées et permettre une meilleure
représentation et un partage optimisé de ces données est à l'origine de la
convergence des modèles issus des différents domaines. On présentera dans
ce module succinctement les différents types de modèles existants et on
s'attachera à établir des comparatifs en terme d'objectifs, de pouvoir
d'expression et d'outils associés de ces différents modèles. On
s'intéressera plus particulièrement aux modèles logiques (langages
déductifs à base de règles, langages logiques / orientés objets , langages
basés sur la logique de description), aux modèles semi-structurés (RDF,
OEM), et aux modèles basés sur les graphes (graphes conceptuels).
La manipulation concernera surtout les arbres puisque ce Master possède
l'image pour dénominateur commun. On exhibera des algorithmes très récents
de génération exhaustive et aléatoire. Une attention particulière sera
portée aux algorithmes de rang (ranking algorithms) dans une optique de
compression de données. La cardinalité des classes d'arbres étudiées étant
une fonction exponentielle de la taille de ces arbres, on introduira des
notions de complexité originales (CAT: Constant Average Time), les notions
classiques de complexité étant sans intérêt dans ce cas précis. 1ère partie : 10 CM - Intervenants : Nadine Cullot et Kokou Yétongnon Modèles de représentation des données:
Rappel de modèles de bases de données:
Algèbre et calcul relationnel
Modèles logiques:
Modèles déductifs à base de règles (de type Datalog)
Modèles logiques orientés objets (Frame Logique)
Modèles basés sur les logiques de description (OWL)
Modèles semi-structurés:
Modèles à base de balises (XML, RDF)
Modèles pour l'échange de données (OEM)
Modèles basés sur les graphes:
Graphes conceptuels
2ème partie : 20 CM - Intervenants : Jean Pallo et Vincent Vajnovzski Algorithmique combinatoire :
Complexité des algorithmes:
Analyse asymptotique
Algorithmes probabilistes
Algorithmes CAT
Algorithmes de génération:
Génération exhaustive
Algorithmes de rang
Algorithmes de rang inverse
Génération aléatoire
Combinatoire appliquée:
Hachage et codes de Gray
Graphes combinatoires
Algorithmes de texte.
Module M2 : Electronique et image Reponsable : Michel Paindavoine Le module M2 « Electronique et Image» concerne l'acquisition d'images et
l'implantation d'algorithmes de traitements d'images en temps réel.
L'acquisition et le traitement des images temps réel doivent répondre à des
contraintes telles que: limitation du bruit des capteurs, débit
d'information, rapidité de traitement, embarquabilité, limitation de la
consommation électrique, ... Pour répondre à ces contraintes, une approche
"Adéquation Algorithme Architecture" est abordée à tous les niveaux. Les
applications concernent les Sciences et Technologies de l'Information
comme la reconnaisance de visages en temps réel, les Sciences de la Vie et
de la Santé comme l'analyse de mouvements humains en temps réel, les
Sciences de l'Univers comme l'imagerie faible flux en Astronomie ainsi que
les Sciences de l'Ingénieur comme le contrôle qualité en temps réel de
produits manufacturés.
L'objectif du cours est d'initier les étudiants aux approches de recherche
menées dans le domaine de l'acquisition d'images et de l'implantation
d'algorithmes d'images en temps réel. Les algorithmes implantés concernent
les approches de traitement d'images linéaires et non-linéaires. Intervenants : Ce cours se décompose en 4 parties avec un total de 38h (24h CM, 6hTD et 8h
TP) : Imageurs CCD (4H CM et 6H TD)
Les grandeurs photométriques et radiométriques
Architecture des réseaux et matrices CCD
Caractérisation des CCD
Caméras CCD
Applications des CCD : en Astronomie, en Imagerie faible flux, en
Imagerie rapide et en spectroscopie Rétines CMOS (8H CM)
Les imageurs CMOS
Concept de rétine CMOS
Méthodologie de conception et de test Circuits spécialisés (4h CM et 8h TP)
Présentation des architectures des circuits FPGAs, DSPs et SOCs
Travaux pratiques sur l'utilisation de modules FPGAs, DSPs et SOCs Méthodes et Outils pour le traitement d'images linéaires et non-linéaires
en temps réel (8h CM)
Implantation optimale des algorithmes de traitement d'images linéaires
et non-linéaires
Méthodologie Adéquation Algorithme Architecture pour les systèmes
multiprocesseurs
Méthodes d'implantation d'algorithmes sur des architectures à base de
SOCs
Module M3 : Informatique pour l'image Responsable : Marc Neveu Les nouvelles applications informatiques incluent des quantités
d'informations de plus en plus importantes (principalement à cause de
l'image et de la vidéo). Ce module s'appuie sur deux parties
complémentaires :
. la première concerne la construction et la production des images de
synthèse augmentant considérablement la qualité des informations mises
à la disposition des concepteurs et des utilisateurs de l'outil
informatique (partie modélisation géométrique et synthèse d'images).
la seconde concerne la recherche par le contenu dans les grandes
collections d'images en s'appuyant sur les méthodologies d'analyse et de
recherche d'images, les techniques de gestion de données et les
environnements distribués (partie bases de données image) 1ère partie : 20h CM - Intervenants : Marc Neveu . Modélisation géométrique : construction d'objets selon différentes
représentations (représentation par les bords avec vérification de la
cohérence topologique, représentation volumique), selon leur nature
(représentation polyédrique, surfaces paramétriques ou implicites),
selon leur mode de construction (triangulation à partir de données 3D
conduisant à des maillages, élaboration à partir de contraintes
géométriques) et enfin assemblage de ces objets (arbres de
construction, transformations géométriques, déformations).
. Animation : introduction dans le modèle 3D des éléments permettant son
animation (modélisation paramétrique et hiérarchique, squelettes et
habillages, déformations) selon divers modes (images clés, capture de
mouvement, cinématique inverse, animation comportementale) et divers
degrés de réalisme (dynamique, dynamique inverse).
. Visualisation des modèles élaborés dans les deux parties précédentes
selon des approches empiriques (modèles traditionnels de Gouraud, de
Phong) ou physiques (équations de radiosité, BRDF) et selon des
algorithmes divers (ombrage de facettes, lancer de rayon, de photons.
Application de textures (principes de base, atlas de textures,
applications conformes,...)
.
2ème partie : 10h CM - Intervenants : Kokou Yétongnon et Richard Chbeir Modèles de représentation d'images
Structure d'indexation et de stockage et indexation d'images
Recherche d'images par le contenu
Sémantique et recherche d'image
Recherche basée