v1.17.9 (1402)

Enseignement scientifique & technique - IMA203 : Méthodes variationelles et bayésiennes et optimisation discrète S1P2 B2

Domaine > Image-Données-Signal.

Descriptif

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

Evaluation : Examen écrit et comptes-rendus de TP.

Objectifs pédagogiques

 Apprendre à modéliser et résoudre un problème d'images dans des cadres mathématiques variationnel et bayésien.

nombre d'heure en présentiel

24

Diplôme(s) concerné(s)

Parcours de rattachement

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

IMA201 ou équivalent

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Echange non diplomant

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

Vos modalités d'acquisition :

Examen écrit et comptes-rendus de TP

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
  • Crédit d'UE électives acquis : 2.5

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Programme détaillé

 - méthodes variationnelles
- modèles déformables
- méthodes bayésiennes, champs de Markov
- optimisation discrète par coupure de graphes

- applications

Mots clés

Méthodes variationelles, méthodes bayésiennes, optimisation, fitrage et segmentation d'images

Méthodes pédagogiques

Cours et TP
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