Mémoire de master recherche.

• Résumé
  
• Abstract
  
• Dédicaces
  
• Remerciements
  
• Sommaire
  
• Liste des figures
  
• Liste des tableaux
  
• Introduction
  
• Chapitre 1 : Cadre de l'étude
  
  • 1.1. Cadre théorique
    
    • 1.1.1. Image
      
      • 1.1.1.1. Les images couleur
        
      • 1.1.1.2. Chrominance
        
      • 1.1.1.3. Les images en niveaux de gris
        
      • 1.1.1.4. Les images binaires (noir-blanc)
        
      • 1.1.1.5. Luminance
        
    • 1.1.1.6. Masque
      
    • 1.1.1.7. Binarisation
      
    • 1.1.1.8. Seuillage
      
      • 1.1.1.9. Histogramme
        
      • 1.1.1.10. Histogramme cumulé
        
      • 1.1.1.11. Morphologie Mathématique
        
      • 1.1.1.12. Étiquetage des composantes
        
    • 1.1.2. Définition d'une vidéo
      
      • 1.1.2.1. Résolution temporelle d'une vidéo
        
      • 1.1.2.2. Séquence d'images
        
• Conclusion
  
• Chapitre 2 : État de l'art
  
  • 2.1.Détection par Différences entre deux images consécutives
    
  • 2.2.Flux optique
    
  • 2.3.Soustraction de l'arrière-plan par modélisation statistique
    
    • 2.3.1. Visibilité sur deux dimensions (2D)
      
    • 2.3.2. Informations de profondeur à trois dimensions (3D)
      
  • 2.4.Détection par Histogramme
    
  • 2.5.Détection par couleur
    
    • 2.5.1. Espaces de couleur
      
    • 2.5.2. Modélisation de la couleur de la peau
      
  • 2.6.Méthode de détection par Technique du Gradient
    
• Conclusion
  
• Chapitre 3 : Choix de la méthode retenue et modélisation
  
  • 3.1.Soustraction d'arrière-plan par modélisation statistique
    
    • 3.1.1. Initialisation
      
    • 3.1.2. Extraction de l'avant-plan
      
    • 3.1.3. Mise à jour du modèle
      
  • 3.2. Détection par différence d'images
    
    • 3.2.1. Avec image de référence
      
    • 3.2.2. Sans l'image de référence
      
• Conclusion
  
• Chapitre 4 : Le matériel utilisé
  
  • 4.1. Les outils nécessaires pour la vision artificielle
    
    • 4.1.1. MinGW ou Mingw32 (Minimalist GNU for Windows)4
      
    • 4.1.2. CMakesFiles6
      
    • 4.1.3. Code::Blocks
      
    • 4.1.4. OpenCv (Open Source Computer Vision)7
      
  • 4.2. Les étapes d'installation des différentes applications
    
    • 4.2.1. Étape 1: Installation de MinGW
      
    • 4.2.2. Étape 2: Ajout de chemin d'accès de MinGW au système Nous allons accéder à :
      
    • 4.2.3. Étape 3: Installation Code :: Blocks (notre API choisi)
      
    • 4.2.4. Étape 4: Installer OpenCV
      
    • 4.2.5. Étape 5: Ajout de OpenCV à la trajectoire du système
      
    • 4.2.6. Étape 6: Configuration du Code::Blocks avec OpenCV
      
  • 4.3. Les fonctions utiles
    
    • 4.3.1. Pour le traitement d'image
      
    • 4.3.2. Pour lire la video
      
• Conclusion
  
• Chapitre 5 : Implémentation et Discussions sur les résultats
  
  • 5.1. Implantation logicielle
    
    • 5.1.1. Interface
      
    • 5.1.2. Optimisations
      
  • 5.2. Expérimentations
    
    • 5.4. Implémentions de méthodes de détection : Résultats et discussions
      
    • 5.4.1. Détection par différence entre deux images consécutives
      
    • 5.4.1.1. Technique étudiée
      
    • 5.4.1.2. Schéma de l'implémentation
      
    • 5.4.1.3. Résultats et Discussions
      
    • 5.4.2. Détection par soustraction d'arrière-plan
      
    • 5.4.2.1. Technique étudiée
      
    • 5.4.2.2. Schéma d'implémentation
      
    • 5.4.2.3. Résultats et Discussions
      
  • 5.5. Élimination des ombres
    
• Conclusion
  
• Conclusion Générale
  
• Bibliographie
  
• Annexes