1. A propos du cours
- Auteur : Denis Bouhineau Fabienne Carrier St ´ephane Devismes
- Type : Présentation universitaire - Support de cours
- Langue : Français
- Licence : Document académique universitaire
2. Courte description du cours
Présentation sur la visualisation scientifique et le traitement d'images. Cours destiné aux étudiants en informatique et mathématiques appliquées couvrant les méthodes de représentation visuelle des données.
3. Longue description du cours
Ce document présente un cours approfondi sur la visualisation scientifique et les techniques de traitement d'images, destiné aux étudiants de l'UFR IM2AG (Informatique, Mathématiques et Applications de Grenoble). Le cours aborde les fondamentaux de la représentation visuelle des données scientifiques et les méthodes modernes d'analyse d'images.
La première partie introduit les concepts de base de la visualisation de données, incluant les principes de perception visuelle, les modèles colorimétriques (RGB, HSV, CMJN) et les espaces colorimétriques. Les techniques de représentation 2D et 3D sont expliquées en détail, avec un focus sur l'optimisation des rendus pour l'analyse scientifique.
Le cours couvre ensuite les algorithmes fondamentaux du traitement d'images : les opérations de filtrage (passe-bas, passe-haut, médian), les techniques d'amélioration d'image et les méthodes de segmentation. Les approches par régions et par contours sont comparées et illustrées par des exemples concrets.
Une section importante est consacrée à la visualisation volumique et aux techniques de rendu 3D pour les données scientifiques complexes. Les méthodes de rééchantillonnage, de lissage et d'interpolation sont présentées avec leurs applications en imagerie médicale et en simulation scientifique.
Le document aborde également les aspects pratiques de l'infographie scientifique, incluant les bibliothèques logicielles dédiées et les bonnes pratiques en matière de représentation graphique. Des études de cas montrent l'application de ces techniques dans divers domaines : médecine, astronomie, géophysique et ingénierie.
Enfin, le cours présente les tendances actuelles en visualisation interactive et les défis liés au traitement des données massives (big data). Ce support pédagogique constitue une ressource précieuse pour les étudiants en informatique graphique, traitement du signal et mathématiques appliquées.
4. Aperçu du document
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