Post on 12-Feb-2020
Institut Supérieur d’Informatique
Université Tunis Elmanar
p q
Cours : Traitement d’imagesCours : Traitement d images
Chapitre 2: Traitements de base sur l i
présenté par:
les imagesprésenté par:
Mohamed Sahbi BahrounAnnée Universitaire 2011/2012 1
Plan du chapitrep
1. Histogramme
2. Transformations des images
3 Transformations ponctuelles pour l’amélioration du contraste3. Transformations ponctuelles pour l amélioration du contraste
4. Autres transformations
2Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
1 Histogramme1. Histogramme
3Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
HistogrammeHistogramme
4Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
HistogrammeHistogramme
5Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
HistogrammeHistogramme
6Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Moyenne : brillance luminanceMoyenne : brillance luminance
7Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
LuminanceLuminance
8Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Informations issues de l’histogrammeInformations issues de l histogramme
9Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
ContrasteContraste
10Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
RemarqueRemarque
11Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Histogramme Normalisé et CumuléHistogramme Normalisé et Cumulé
12Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
2 Transformations des images2. Transformations des images
13Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Principe et typesPrincipe et types
14Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Principe et typesPrincipe et types
15Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Look Up TableLook Up Table
16Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
ExempleExemple
17Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Transformations ponctuelles et hi thistogramme
18Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
3. Transformations ponctuelles pour l’amélioration du contrastepour l’amélioration du contraste
19Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Amélioration d’imageAmélioration d image
Ad t ti à l i i h i (d l’ b t )Adaptation à la vision humaine (de l’observateur)- Améliorer la qualité des images=> l’image doit avoir=> l image doit avoir
- un bon contraste- des contours d’objets bien marqués
20Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Comment améliorer le contraste d ides images
Recadrage de la dynamique :Transformation linéaireTransformation linéaireTransformation linéaire avec saturationTransformation linéaire par morceauTransformations non linéairesTransformations non linéaires
Égalisation de l’histogramme
21Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Recadrage dynamiqueg y q
22Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
3.1. Transformation linéaire simple
23Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Transformation linéaire simpleTransformation linéaire simple
24Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Transformation linéaire simpleTransformation linéaire simple
25Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Exemple transformation linéaireExemple transformation linéaire
26Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
ImplémentationImplémentation
27Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
LimiteLimite
28Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
3.2. Transformation linéaire avec saturation
29Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Transformation linéaire avec t tisaturation
30Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Transformation linéaire avec t tisaturation
31Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Autres transformations linéairesAutres transformations linéaires
32Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
3 3 Egalisation d’histogramme3.3. Egalisation d histogramme
33Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Egalisation d’histogramme l'égalisation d'histogramme est une méthode d'ajustement du contraste d'une image numérique qui utilise l'histogramme. Elle consiste à appliquer une g gtransformation sur chaque pixel de l'image, et donc d'obtenir une nouvelle image à partir d'une opération indépendante sur chacun des pixels. L'égalisation d'histogramme permet de mieux répartir les intensités sur l'ensemble de la plage de valeurs possibles, en « étalant » l'histogramme. L'égalisation est intéressante pour les images dont la totalité, ou seulement une partie, est de faible contraste (l'ensemble des pixels sont d'intensité proches).
34Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Egalisation d’histogrammeEgalisation d histogramme
35Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Programme Matlab égalisationProgramme Matlab égalisation
36Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Programme Matlab égalisationProgramme Matlab égalisation
37Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Exemple égalisationExemple égalisation
38Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
4 Autres transformations4. Autres transformations
39Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Transformations non linéairesTransformations non linéaires
40Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Addition d’imagesAddition d images
41Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
soustraction d’imagessoustraction d images
42Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Multiplication d’imagesMultiplication d images
43Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Opérations logiques sur les imagesOpérations logiques sur les images
44Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Opérations logiques sur les imagesOpérations logiques sur les images
45Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Opérations sur les images + et -Opérations sur les images et
46Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Interpolation d’images : h t d’é h llchangement d’échelle
47Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Interpolation du plus proche voisinInterpolation du plus proche voisin
48Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Interpolation bilinéaireInterpolation bilinéaire
49Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Interpolation bicubiqueInterpolation bicubique
50Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Exemples d’interpolationExemples d interpolation
51Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Exemple d’interpolationExemple d interpolation
52Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Exemple d’interpolationExemple d interpolation
53Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
BibliographieBibliographie
Cours de traitement d’images Elise Arnaud – Edmond Boyer Université Joseph Fourier
Cours de traitement d’images Alain BoucherCours de traitement d’images T Guyer Université de ChambéryCours de traitement d’images Caroline ROUGIER université de Cou s de a e e d ages Ca o e OUG u e s é de
MontréalAnalyse d’images : filtrage et segmentation (Edition Broché) -
CocquerezCocquerezCours de traitement d’images V Eglin INSA de LyonCours de traitement d’images JC Burie Université de La Rochelle
54Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR