Ce cours couvre les principes fondamentaux de l'imagerie, c'est-à-dire la création d'une image prête à être consommée ou traitée par un être humain ou une machine. L'imagerie a une longue histoire, qui s'étend sur plusieurs siècles. Mais les progrès réalisés au cours des trois dernières décennies ont révolutionné la caméra et amélioré de façon spectaculaire la robustesse et la précision des systèmes de vision par ordinateur. Nous décrivons les principes fondamentaux de l'imagerie, ainsi que les innovations récentes en matière d'imagerie qui ont eu un impact profond sur la vision par ordinateur. Ce cours commence par l'examen de la manière dont une image est formée à l'aide d'une caméra à objectif. Nous explorons les caractéristiques optiques d'une caméra telles que le grossissement, le nombre F, la profondeur de champ et le champ de vision. Ensuite, nous décrivons comment les capteurs d'images à semi-conducteurs (CCD et CMOS) enregistrent les images et les principales propriétés d'un capteur d'images, telles que sa résolution, ses caractéristiques de bruit et sa plage dynamique. Nous décrivons comment les capteurs d'images peuvent être utilisés pour détecter les couleurs et capturer des images avec une gamme dynamique élevée. Dans certains environnements structurés, une image peut être seuillée pour produire une image binaire à partir de laquelle diverses propriétés géométriques des objets peuvent être calculées et utilisées pour reconnaître et localiser des objets. Enfin, nous présentons les principes fondamentaux du traitement d'image - le développement d'outils informatiques pour traiter une image capturée afin de la rendre plus propre (débruitage, brouillage, etc.) et plus facile à analyser pour les systèmes de vision par ordinateur (méthodes de filtrage d'image linéaires et non linéaires).