Reconnaissance des formes
Traitement d’images optroniques

Le traitement des images est un domaine à la convergence des mathématiques (pour fixer les bases des traitements), de la physique (pour comprendre les principes de l’acquisition), de l’informatique (pour automatiser les traitements), et des sciences étudiant la perception visuelle humaine (car elle reste notre référence et objectif ultime en terme d’analyse). Ce domaine a fortement bénéficié des évolutions en matière d’électronique, de capacité de calculs et de moyens d’acquisitions, ainsi qu’en matière de transmissions des informations, avec des débits aujourd’hui très importants. C’est un lieu commun de dire qu’il y a des images partout, générées par des capteurs plus ou moins résolus, et pour tous les usages : téléphones, ordinateurs, voitures, caméras de surveillance, satellites, salles d’opérations médicales…

D’un point de vue du chercheur, le terme optronique associé au traitement des images est vu désormais comme obsolète, car les méthodes du domaine sont applicables quel que soit le contexte ou le domaine considéré. Néanmoins, il existe encore certains métiers pour lesquels ce vocabulaire est important : celui du monde militaire, et celui du monde de l’informatique embarquée. Cet article présente donc un condensé du traitement des images, avec tout d’abord des notions généralistes sur le filtrage et la manipulation des images, puis les approches liées au domaine fréquentiel, et les techniques de segmentation. Enfin, un développement plus important est effectué sur les techniques de reconnaissance des formes avec les clés pour comprendre les détecteurs de points d’intérêts et les calculs de descripteurs, servant de base désormais à de nombreuses opérations comme le recalage d’images, le suivi de cible, la reconnaissance de motifs.

Cet article constitue un point d’entrée sur les bases des traitements et ne se veut en aucun cas exhaustif. Il est rédigé afin de servir de référence pour approfondir ces différents sujets. Cependant, les méthodes classiques sont souvent les plus adaptées dans le cas de processeurs légers avec des capacités de calcul réduites, et des contraintes de consommation d’énergie fortes, et il est donc tout à fait probable de les retrouver dans des matériels qui font l’objet de développements actuels.