Segmentation d'imageLa segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.
Retouche numériqueImage editing encompasses the processes of altering s, whether they are digital photographs, traditional photo-chemical photographs, or illustrations. Traditional analog image editing is known as photo retouching, using tools such as an airbrush to modify photographs or editing illustrations with any traditional art medium. Graphic software programs, which can be broadly grouped into vector graphics editors, raster graphics editors, and 3D modelers, are the primary tools with which a user may manipulate, enhance, and transform images.
Assemblage de photosL'assemblage de photos est un procédé consistant à combiner plusieurs se recouvrant, dans le but de produire un panorama ou une image de haute définition. thumb|right|upright=2|alt=Exemple de détection de zones de recouvrement pour l'assemblage d'un panorama : une série de six images sont assemblées en panorama, une ligne rouge délimitant les zones de recouvrement.|Exemple de détection de zones de recouvrement pour l'assemblage d'un panorama. Photographie panoramique Panographie Catégorie:Vision artificiel
Pixelthumb|upright=1.4|Image numérique dont une portion est très agrandie. Les pixels apparaissent ici comme des petits carrés. Le pixel, souvent abrégé p ou px, est l'unité de base de la définition d'une matricielle. Ce mot provient de la locution anglaise picture element, qui signifie « élément d'image ». Le pixel est l'unité minimale adressable par le contrôleur vidéo. C'est aussi l'unité utilisée pour spécifier les définitions d'affichage (largeur × hauteur).
Image resolutionImage resolution is the level of detail an holds. The term applies to digital images, film images, and other types of images. "Higher resolution" means more image detail. Image resolution can be measured in various ways. Resolution quantifies how close lines can be to each other and still be visibly resolved. Resolution units can be tied to physical sizes (e.g. lines per mm, lines per inch), to the overall size of a picture (lines per picture height, also known simply as lines, TV lines, or TVL), or to angular subtense.
Recalage d'imagesEn , le recalage est une technique qui consiste en la « mise en correspondance d'images », dans le but de comparer ou combiner leurs informations respectives. Cette méthode repose sur les mêmes principes physique et le même type de modélisation mathématique que la . Cette mise en correspondance se fait par la recherche d'une transformation géométrique permettant de passer d'une image à une autre.
Active-pixel sensorAn active-pixel sensor (APS) is an , which was invented by Peter J.W. Noble in 1968, where each pixel sensor unit cell has a photodetector (typically a pinned photodiode) and one or more active transistors. In a metal–oxide–semiconductor (MOS) active-pixel sensor, MOS field-effect transistors (MOSFETs) are used as amplifiers. There are different types of APS, including the early NMOS APS and the now much more common complementary MOS (CMOS) APS, also known as the CMOS sensor.
Digital image processingDigital image processing is the use of a digital computer to process s through an algorithm. As a subcategory or field of digital signal processing, digital image processing has many advantages over . It allows a much wider range of algorithms to be applied to the input data and can avoid problems such as the build-up of noise and distortion during processing. Since images are defined over two dimensions (perhaps more) digital image processing may be modeled in the form of multidimensional systems.
Capteur photographiqueUn capteur photographique est un composant électronique photosensible servant à convertir un rayonnement électromagnétique (UV, visible ou IR) en un signal électrique analogique. Ce signal est ensuite amplifié, puis numérisé par un convertisseur analogique-numérique et enfin traité pour obtenir une . Le capteur est donc le composant de base des appareils photo et des caméras numériques, l'équivalent du film (ou pellicule) en photographie argentique.
Object co-segmentationIn computer vision, object co-segmentation is a special case of , which is defined as jointly segmenting semantically similar objects in multiple images or video frames. It is often challenging to extract segmentation masks of a target/object from a noisy collection of images or video frames, which involves object discovery coupled with . A noisy collection implies that the object/target is present sporadically in a set of images or the object/target disappears intermittently throughout the video of interest.
Image numériqueL'appellation d'image numérique désigne toute (dessin, icône, photographie...) acquise, créée, traitée et stockée sous forme binaire : acquise par des convertisseurs analogique-numérique situés dans des dispositifs comme les scanners, les appareils photo ou les caméscopes numériques, les cartes d’acquisition vidéo (qui numérisent directement une source comme la télévision) créée directement par des programmes informatiques, grâce à une souris, des tablettes graphiques ou par de la modélisation 3D (ce que l’on appelle, par abus de langage, les « images de synthèse ») ; traitée grâce à des outils graphiques, de façon à la transformer, à en modifier la taille, les couleurs, d’y ajouter ou d'en supprimer des éléments, d’y appliquer des filtres variés stockée sur un support informatique (clé USB, SSD, disque dur, CD-ROM.
Filtre de CannyLe filtre de Canny (ou détecteur de Canny) est utilisé en pour la détection des contours. L'algorithme a été conçu par John Canny en 1986 pour être optimal suivant trois critères clairement explicités : bonne détection : faible taux d'erreur dans la signalisation des contours, bonne localisation : minimisation des distances entre les contours détectés et les contours réels, clarté de la réponse : une seule réponse par contour et pas de faux positifs vignette|Image obtenue après application d'un flou gaussien 5x5.
Annotation automatique d'imagesL'annotation automatique d'images est le procédé par lequel un système informatique assigne automatiquement une légende ou des mots clés à une image numérique. Cette application des techniques issues de la vision par ordinateur est utilisée dans les systèmes de pour organiser et retrouver des images d'intérêts dans une base de données. Cette méthode peut être considérée comme un type de classification d'images multi-classe avec un très grand nombre de classes - de la taille du vocabulaire utilisé.
ImageUne image est une représentation visuelle, voire mentale, de quelque chose (objet, être vivant ou concept). Elle peut être naturelle (ombre, reflet) ou artificielle (sculpture, peinture, photographie), visuelle ou non, tangible ou conceptuelle (métaphore), elle peut entretenir un rapport de ressemblance directe avec son modèle ou au contraire y être liée par un rapport plus symbolique. Pour la sémiologie ou sémiotique, qui a développé tout un secteur de sémiotique visuelle, l'image est conçue comme produite par un langage spécifique.
Image tracingIn computer graphics, image tracing, raster-to-vector conversion or raster vectorization is the conversion of raster graphics into vector graphics. An image does not have any structure: it is just a collection of marks on paper, grains in film, or pixels in a bitmap. While such an image is useful, it has some limits. If the image is magnified enough, its artifacts appear. The halftone dots, film grains, and pixels become apparent. Images of sharp edges become fuzzy or jagged. See, for example, pixelation.
Image rectificationImage rectification is a transformation process used to project images onto a common image plane. This process has several degrees of freedom and there are many strategies for transforming images to the common plane. Image rectification is used in computer stereo vision to simplify the problem of finding matching points between images (i.e. the correspondence problem), and in geographic information systems to merge images taken from multiple perspectives into a common map coordinate system.
Scale-invariant feature transform[[Fichier:Matching of two images using the SIFT method.jpg|thumb|right|alt=Exemple de mise en correspondance de deux images par la méthode SIFT : des lignes vertes relient entre eux les descripteurs communs à un tableau et une photo de ce même tableau, de moindre qualité, ayant subi des transformations. |Exemple de résultat de la comparaison de deux images par la méthode SIFT (Fantasia ou Jeu de la poudre, devant la porte d’entrée de la ville de Méquinez, par Eugène Delacroix, 1832).
Connected-component labelingConnected-component labeling (CCL), connected-component analysis (CCA), blob extraction, region labeling, blob discovery, or region extraction is an algorithmic application of graph theory, where subsets of connected components are uniquely labeled based on a given heuristic. Connected-component labeling is not to be confused with . Connected-component labeling is used in computer vision to detect connected regions in s, although s and data with higher dimensionality can also be processed.
Connexion (mathématiques)En géométrie différentielle, la connexion est un outil pour réaliser le transport parallèle. Il existe plusieurs présentations qui dépendent de l'utilisation faite. Cette notion a été développée au début des années 1920 par Élie Cartan et Hermann Weyl (avec comme cas particulier celle de connexion affine), puis reformulée en 1951 par Charles Ehresmann et Jean-Louis Koszul. Connexion de Koszul La connexion de Koszul est un opérateur sur des espaces de sections.
Image binaireParmi les , et en particulier, les , les images binaires sont les plus simples. Bichromes (la plupart du temps noire et blanche) elles sont ontologiquement numériques c'est-à-dire que leur codage et leur décodage peuvent être faits directement vers la base 2. Il existe deux images binaires pour représenter un point au centre d'une matrice de neuf éléments (il peut s'agir très simplement d'ampoules allumées ou éteintes) : 000 010 000 codage : 0, 2, 0 111 101 111 codage : 7, 5, 7 Niveau de gris Tramage (ou d
