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Ce cours retrace l’évolution du traitement et de l’analyse des images numériques, depuis les premières transmissions d’images dans les années 1920 jusqu’aux applications modernes de l’analyse automatique.

1. Analyse effectuée par l’observateur humain

Les premières problématiques du traitement d’image sont apparues avec la transmission d’images pour la presse. En 1920, une image numérique transmise entre Londres et New York nécessitait une semaine ; grâce au système Bartlane, ce délai fut réduit à trois heures.
Avec l’arrivée des satellites (vers 1960) et des ordinateurs de troisième génération, le traitement numérique d’images a réellement débuté, notamment avec le Ranger 7 qui permit d’améliorer des images lunaires.

Le traitement d’image s’est ensuite étendu à de nombreux domaines :
  •  Biomédical : amélioration d’images radiographiques et tomographiques.
  • Géographie : traitement d’images satellites et aériennes.
  • Archéologie : restauration de photographies anciennes.
  • Physique : amélioration d’images issues de microscopes électroniques.

Les principaux défis concernent :
  • La numérisation de l’image (conversion de la lumière en valeurs numériques).
  • La représentation fidèle (résolution, niveaux de gris, codage).
  • La restauration et l’amélioration (réduction du bruit, rehaussement du contraste).

2. Analyse automatique de l’image

Une fois la numérisation maîtrisée, l’objectif est de remplacer l’observateur humain pour des tâches répétitives, comme la détection, la mesure et la classification d’objets dans une image.

Cette démarche comprend trois étapes principales :
  • Segmentation : identification des zones ou objets d’intérêt.
  • Paramétrisation : mesure de leurs caractéristiques (taille, forme, position…).
  • Classification : regroupement ou identification selon des critères définis.

Les applications sont vastes :
  • Reconnaissance de visages, d’empreintes digitales ou de caractères ;
  • Contrôle industriel automatisé ;
  • Prévision météorologique et estimation agricole à partir d’images satellites ;
  • Analyses cytologiques automatisées.

La science des sols s'intéresse à l'étude de la formation et la composition des sols et aussi les facteurs qui conduisent à leur dégradation, pollution, disparition...etc., 'une part, d'autre part c'est une science pratique qui permette de connaitre les sols propres à l'agriculture et la conservation de leurs fertilités.

Ce cours a pour objectif de développer une connaissance de soi  face à un environnement professionnel

Ce cours présente aux étudiants les connaissances de base de la télédétection, les caractéristiques des capteurs et leurs applications de télédétection dans les disciplines académiques et les industries professionnelles, telles que l'agriculture de précision. Nous nous concentrerons sur les techniques d'acquisition d'images et de collecte de données dans le spectre électromagnétique et les manipulations de jeux de données.

Développer les compétences en matière de montage et gestion des projets. Compétences visées : Être capable de : - Définir un objectif - Conduire un projet - Manager une équipe - Maîtriser / Utiliser un outil de gestion de projet - Élaborer un business model et business plan