Télécom ParisTech

Filière Image (IMA)

Cette filière prépare à des postes d'ingénieur de recherche et d'études en traitement et interprétation d'images, en vision et en 3D dans des domaines variés : imagerie médicale et biologique, photographie grand public, modélisation de scènes et synthèse, imagerie spatiale et aérienne, biométrie, défense, etc.

Cette filière permet d'acquérir les bases de l'analyse d'images puis d'aborder des cours plus avancés développant les techniques mathématiques de l'image, la vision par ordinateur et la reconstruction 3D, les approches d'inspiration IA (intelligence artificielle) pour l'image, la classification et l'indexation d'images ainsi que la vidéo. Les domaines d'application principaux (l'imagerie médicale, l'imagerie aérienne et satellitaire et la photographie grand public) seront présentés par des chercheurs actifs de ces domaines et complétés par des interventions d'industriels sur d'autres applications (biométrie, vision industrielle...). Cette filière garantit de solides connaissances dans le domaine du traitement et de l'interprétation d'images, qui seront utiles aussi bien dans l'industrie que dans un laboratoire de recherche, avec une poursuite en doctorat.

Elle peut être utilement associée à la filière Interaction Homme-Machine et Informatique graphique 3D (IGR) pour les aspects de réalité virtuelle et d'informatique graphique ou à la filière DataScience pour les techniques d'apprentissage et de fouille de données.

Pour suivre cette filière, il est nécessaire d’avoir acquis les bases de mathématiques appliquées, informatique, traitement du signal (cours de 1re année).

Zoom : cours de 2e année

IMA programmation de 2e année (192 h)  1er semestre

2e semestre

Période 1 Période 2 Période 3 Période 4
Créneau A1 IMA201 Introduction au traitement des images IMA203 Méthodes variationelles et bayésiennes/ optimisation discrète IMA205 Vision 3D et reconnaissance d'objets IMA207 Télédetectionn / applications industrielles
Créneau A2 IMA202 Représentations multi-échelles et morphologiques IMA204 Imagerie médicale et biologique / Représentation des connaissances IMA206  Photographie computationnelle / Méthodes par patchs IMA208 Multimédia / Projets

Détails :

Les cours sont accompagnés de projets filés sur l'ensemble des périodes.

Premier semestre, période 1

  • IMA 201 Introduction au traitement des images : 24 heures
    Ce cours couvre les bases du traitement et de l'analyse des images numériques : - chaîne d'acquisition des images et appareil photo numérique (optique, échantillonnage, bruit, radiométrie, couleur) - restauration et amélioration d'images (débruitage, problèmes inverses et déconvolution, super-résolution, inpainting, etc.) - analyse des images (opérateurs différentiels, segmentation, descripteurs locaux, texture, représentation des formes). Ce cours est prérequis de l'ensemble des cours proposés dans la filière.
  • IMA 202 Représentations multi-échelles et morphologiques : 24 heures
    Ce cours introduit des outils mathématiques classiques de représentation des images numériques ; tous ces outils ont la particularité de proposer une représentation des images à plusieurs échelles (plusieurs niveaux de détail). Ce cours est également l'occasion, pour les étudiants de la filière, de mettre en oeuvre les notions vues dans IMA 201 sous forme de travaux pratiques.- représentation multi-échelle gaussienne et laplacienne, variantes.- décomposition en ondelettes- représentations discrètes- morphologie mathématique.

Premier semestre, période 2

  • IMA 203 Méthodes variationelles et bayésiennes/ optimisation discrète : 24 heures
    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
  • IMA 204 Imagerie médicale et biologique / Représentation des connaissances : 24 heures
    Cette UE comporte une première partie sur les représentations structurelles : - représentations par graphes, - reconnaissance et mise en correspondance, et sur les approches issues de l'intelligence artificielle : - modélisation de l'incertain, - fusion, - représentations de haut niveau, - approches guidées par des modèles de connaissances. La deuxième partie de l'UE propose un panorama de l'imagerie médicale, aussi bien du point de vue des techniques d'acquisition que des applications en traitement d'images, permettant de discuter les méthodes avancées de segmentation et de modélisation vues dans les UE précédentes : - Reconstruction tomographique - Principes physiques des acquisitions en imagerie par rayons X, imagerie ultrasonore, imagerie nucléaire, imagerie par résonance magnétique - Applications en imagerie cérébrale, cardio-vasculaire, de la rétine, imagerie biologique - Segmentation et modélisation (avec travail sur articles)

Deuxième semestre, période 3

  • IMA 205 Vision 3D et reconnaissance d'objets : 24 heures
    Ce cours présente l'ensemble de la chaîne permettant de passer de photographies d'une scène à sa représentation tri-dimensionnelle. Il y est également proposé une introduction à un autre domaine central de la vision par ordinateur, la reconnaissance d'objets. - Calibrage de caméras - Stéréovision - Nuages de points 3D - triangulation et modélisation géométrique - Descripteurs locaux, apprentissage, sacs de mots, reconnaissance de catégories d'objets et indexation.
  • IMA 206 Photographie computationnelle / Méthodes par patchs : 24 heures
    Ce cours est constitué de deux parties. Il propose tout d'abord l'étude d'une famille de méthodes, dites par 'patchs', qui se sont récemment imposées dans le domaine de la restauration d'images. Ces méthodes reposent sur le postulat que les voisinages locaux des images numériques (les patchs) présentent des propriétés d'auto-similarité qu'il est possible d'exploiter pour améliorer la qualité des images. Dans une deuxième partie, ce cours présente plusieurs applications issues du domaine de la photographie computationnelle, qui consiste à dépasser les limitations des appareils imageurs par des moyens algorithmiques. Les applications suivantes seront détaillées : - Imagerie à haute gamme dynamique (HDR, High Dynamic Range) - Imagerie plénoptique - Déconvolution d'images en mouvement

Deuxième semestre, période 4

  • IMA 207 Télédetection / applications industrielles : 24 heures
    Ce cours comporte une première partie sur l'imagerie aérienne et satellitaire, couvrant les principes physiques et les applications en traitement d'images : - Capteurs, orbites - Imagerie optique - Imagerie radar - Imagerie multi et hyperspectrale - Applications. Une deuxième partie porte sur les applications industrielles du traitement d'images, sous la forme de cours et conférences donnés par des intervenants de divers domaines, venant en particulier de l'industrie, par exemple : - Biométrie - Astrophysique - Qualité d'images - Contrôle non destructif - Rétines artificielles
  • IMA 208 Multimédia / Projets : 24 heures
    Cette UE comporte une première partie de cours sur la vidéo et le multimédia, avec une attention particulière portée sur les problématiques de codage/compression et d'analyse de scènes dynamiques : - Estimation de mouvement - Suppression de fond - Suivi d'objets - Codage et compression - Applications multimédia. Une partie de cette UE sera également dédiée à la finalisation de projets portant sur l'ensemble des thèmes couverts durant la filière.

Prérequis

  • IMA 201 : cours de signal, math et info de première année (ou équivalent)
  • Pour les autres cours, le suivi des cours les précédant est demandé
  • Les deux cours IMA 201 et IMA 202 seront reconduits au P3 sous forme d'UE électives (IMA 201 ou IMA 201+202)

Incompatibilités pour les cours suivis par les 3e année l'an prochain :
IMA 201, IMA202 : SI241
IMA 203 : SI343
IMA 204 : à voir au cas par cas
IMA 205 : SI344
IMA 206 : aucun
IMA 207 : SI345
IMA 208 : aucun

Options de 3e année

Choix entre les formations suivantes :

Option interne Image

120 heures de cours et 120 heures de Projet Innovation Master PRIM. Cours de Master 2 et cours spécifiques.

Master 2 en partenariat

  • Image (IMA) de l'UPMC,
  • Bioengineering (BIM), parcours Bio-Imagerie de l'Université Paris-Descartes,
  • Mathématiques, Vision et Apprentissage (MVA) de l'Université Paris-Saclay,
  • Apprentissage, Information et Contenus (AIC) de l'Université Paris-Saclay,
  • Automatique et Traitement du Signal et des Images (ATSI) de l'Université Paris-Saclay

Formation équivalente à l'étranger 

Il est aussi possible de choisir un cursus transverse (option entrepreneuriat) ou un des cursus alternatifs.