Institut Supérieur d’Informatique

Université Tunis Elmanar

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Cours : Traitement d’imagesCours : Traitement d images

Chapitre 3: Filtrage d’images

présenté par:

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présenté par:Mohamed Sahbi Bahroun

Année Universitaire 2011/2012 1

ObjectifsCe cours s'intéresse aux techniques d'amélioration des images numériques, pour augmenter la qualité de leur rendu visuel, ou pour faciliter leur analyse. On cherche g ydonc à atténuer, sinon supprimer une certaine dégradation. Celle-ci n'est pas forcément connue a priori, mais elle peut parfois être estimée a posteriori. On distinguera ici :- les dégradations liées au bruit : g(x) = f(x)+b(x) ou g(x) = f(x)b(x) liées au capteur, à la quantification, à la transmission... On les traite en tirant parti des informations locales par le filtrage. Par différenciation, les techniques de filtrage permettent en outre d l l lifi l t t lde calculer ou amplifier les contrastes locaux.- les dégradations convolutives : g(x) = f(x).b(x) liées à un mouvement du capteur ou un défaut de mise au point. On les traite en inversant un opérateur linéaire, donc

é t l t h i dit d t ti ( i R t ti )supposé connu : ce sont les techniques dites de restauration (voir cours Restauration).

2Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Plan du chapitrep

1. Convolution Numérique

2. Filtrage par convolution

3 Filtres non linéaires (autre que convolution)3. Filtres non linéaires (autre que convolution)

3Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

1 Convolution : définition1. Convolution : définition

4Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Convolution numériqueConvolution numérique

5Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

ConvolutionConvolution

6Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Exemple de convolution 2DExemple de convolution 2D

7Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Convolution numérique discréteConvolution numérique discréte

8Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Convolution nmériqueConvolution nmérique

9Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Convolution numérique R=I*KConvolution numérique R I K

10Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Convolution numérique R=I*KConvolution numérique R I K

11Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Convolution numérique R=I*KConvolution numérique R I K

12Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Convolution numérique R=I*KConvolution numérique R I K

13Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Convolution numériqueConvolution numérique

14Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Masque de convolutionMasque de convolution

15Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

2 Filtrage par convolution2. Filtrage par convolution

16Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

deux types de filtrage spatialdeux types de filtrage spatial

17Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Filtre passe hautFiltre passe haut

18Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Filtre passe basFiltre passe bas

19Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Filtre moyenneurFiltre moyenneur

20Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Filtre moyenneurFiltre moyenneur

21Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Exemple de filtre moyenneurExemple de filtre moyenneur

22Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Le filtre GaussienLe filtre Gaussien

23Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Le filtre GaussienLe filtre Gaussien

24Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Exemple de filtre Gaussienp

25Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Le filtre pyramidal, coniqueLe filtre pyramidal, conique

26Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Filtre de prewittp

Les filtres de Prewitt sont les suivants :Les filtres de Prewitt sont les suivants :

1 1 1

Filtre horizontal :

=

1-1-1-0 0 0h

1 1 1

− 1 0 1

Filtre vertical :

−=1011 0 1v

Utilisé principalement pour la détection de contours

− 1 0 1

27Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Filtre de Sobel

Les filtres de Sobel sont les suivants :Les filtres de Sobel sont les suivants :

Filtre horizontal : 121Filtre horizontal :

= 0 0 01 2 1

h

1- 2- 1-

Filtre vertical :

−

−−= 2 0 2

1 0 1v

1 0 1-

28Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

3. Filtres non linéaires (autre que convolution)

29Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Filtres non linéairesFiltres non linéaires

30Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Filtre MedianFiltre Median

31Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Exemple filtre MedianExemple filtre Median

32Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

Nettoyage du bruit dans une imageNettoyage du bruit dans une image

33Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

conclusionconclusion

34Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

BibliographieBibliographie

35Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR