01-Introduction à l_imagerie numérique

8/3/2019 01-Introduction l_imagerie numrique

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Traitements d'images numriques

Introduction l imagerie numrique

Mourad ZAIED - ENIG

[email protected]


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Applications du traitement dimagesnumriques


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Traitement d'images numriques - Mourad Zaied 3

Applications

Scurit Reconnaissance

(dempreintes, visages,signatures) Dtection de mouvement

Tldtection Mto

Cartographie

Analyse des ressources

terrestres Astronomie

Applications militaires Guidage de missile

Reconnaissance (arienne, sous-marine, ...)

Imagerie mdicale Tomographie

Aide au diagnostic Comptage (nombre de cellules) Suivi de formes anatomiques Restauration

Robotique Industrie Reconnaissance de pices

Contrle de qualit (dtectionderreurs)

Vhicule autonome


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Qu'est-ce qu'une image numrique ?


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Qu'est-ce qu'une image numrique ? Une image numrique est compose dunits

lmentaires (pixel) qui reprsentent chacune une

portion de limage.

Une image est dfinie par : le nombre de pixels qui la compose en largeur et en hauteur

ltendue des teintes de gris ou des couleurs que peut prendrechaque pixel (on parle de dynamique de limage).

Ensembles de pixels


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64 60 69 100 149 151 176 182 179

65 62 68 97 145 148 175 183 181

65 66 70 95 142 146 176 185 184

66 66 68 90 135 140 172 184 184

66 64 64 84 129 134 168 181 182

59 63 62 88 130 128 166 185 18060 62 60 85 127 125 163 183 178

62 62 58 81 122 120 160 181 176

63 64 58 78 118 117 159 180 176

Niveaux de gris - 8 bits:0 - noir 255 - blanc


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210 209 204 202 197 247 143 71 64 80 84 54 54 57 58

206 196 203 197 195 210 207 56 63 58 53 53 61 62 51201 207 192 201 198 213 156 69 65 57 55 52 53 60 50216 206 211 193 202 207 208 57 69 60 55 77 49 62 61221 206 211 194 196 197 220 56 63 60 55 46 97 58 106209 214 224 199 194 193 204 173 64 60 59 51 62 56 48204 212 213 208 191 190 191 214 60 62 66 76 51 49 55214 215 215 207 208 180 172 188 69 72 55 49 56 52 56

209 205 214 205 204 196 187 196 86 62 66 87 57 60 48208 209 205 203 202 186 174 185 149 71 63 55 55 45 56207 210 211 199 217 194 183 177 209 90 62 64 52 93 52208 205 209 209 197 194 183 187 187 239 58 68 61 51 56204 206 203 209 195 203 188 185 183 221 75 61 58 60 60200 203 199 236 188 197 183 190 183 196 122 63 58 64 66205 210 202 203 199 197 196 181 173 186 105 62 57 64 63

x =

58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72

41

4243

44

45

46

47

48

4950

51

52

53

54

55

y =



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Une image est avant tout un signal 2D (x,y) Souvent, cette image reprsente une ralit 3D (x,y,z).

D'un point de vue mathmatique : Une image est une matrice de nombres reprsentant un signal

Plusieurs outils permettent de manipuler ce signal.

D'un point de vue humain : Une image contient plusieurs informations smantiques.

Il faut interprter le contenu au-del de la valeur des nombres.


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Images en niveaux de gris

I(x,y) [0..255]Images binaires

I(x,y) {0 , 1}

Images couleurs

IR(x,y) IG(x,y) IB(x,y)

Trois principaux types d'images


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Les images en teintes de gris

En gnral, les images en niveaux de gris renferment

256 teintes de gris. Simplement chacune de ces 256couleurs est dfinie dans la gamme des gris.

Par convention :

O le noir (intensit lumineuse nulle)

255 le blanc (intensit lumineuse maximale).


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Image couleur dans l'espace RVB


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Acquisition des images


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Monde Camra Numriseur Imagenumrique

Acquisition d'une image


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Capteur Principe gnral

Principe gnral

Le signal lumineux est convertie en signal lectrique

Sortie est proportionnelle la lumire

KAF-1600 - Kodak.


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Capteur CCD

Camras numriques CCD

Matrice CCD (Charged Coupled Devices)

Systme d'acquisition numrique 2D le plus utilis

La rponse est proportionnelle l'nergie lumineuse qui atteintchaque lment

Pour la couleur, on utilise trois capteurs par pixel ragissant des longueurs d'ondes diffrentes (rouge, vert et bleu).


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Image numrique

Les valeurs de f (x,y)sont:

La rponse du capteur au phnomne observ

Des valeurs de voltage continu

Doivent tre converties vers le domaine numrique

(Conversion Analogique/Numrique (A/N))

Deux procds sont impliqus pour numriser une

image :

Numrisation = chantillonnage + Quantification


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Echantillonnage et quantification


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Echantillonnage et quantification Lchantillonnage est limit par la capacit du

capteur, donc le nombre de pixels disponible

La quantification est limite par la quantit de tons(de gris) dfinie dans lintervalle


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Avec un capteur matrice :


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Reprsentation des images

Matrice de dimension MX N

Chaque lment une valeur entire dans l'intervalle[Lmin , Lmax]

Le nombre de bits requis pour reprsenter lesniveaux de gris dans lintervalle L est gale K

La relation entre K et L est :L= 2K

Le nombre de bit pour entreposer une image est donc :b= MX NX K


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Rsolutions des images

Rsolution spatiale Pour une image: La taille de limage MX Npixels Pour un cran: Nombre de pixels par pouce (1 pouce = 2,54 cm)

S'exprime en ppp (pixels par pouce) ou en anglais dpi (dot per inch)

Rsolution de tons de gris Le Nombre de niveaux de gris, nombre de bits rserv pour

chaque code de couleur (profondeur)

Une image a donc une rsolution spatiale de MX Npixelset une rsolution de tons de gris de Kbits ou de Lniveaux ou tons.


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Rsolution spatiale


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Rsolution de tons de gris


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Bruit dans une image

Le bruit est induit par

le mdium d'acquisition

les conditions extrieures d'acquisition (luminosit, mouvement, etc.)

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