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
- méthodes bayésiennes, champs de Markov
- optimisation discrète par coupure de graphes
- méthodes variationnelles
- méthodes bayésiennes, champs de Markov
- optimisation discrète par coupure de graphes
- modèles de graphes en image
Evaluation : Examen écrit et comptes-rendus de TP.
Evaluation : Examen écrit et comptes-rendus de TP.