Traitements à base d’histogrammes

Cours 6

Année universitaire 2009-2010

FACULTE DES SCIENCES DE TUNIS

FACULTE DES SCIENCES DE TUNISUNIVERSITE DE TUNIS ELMANAR

Naouai MohamedTMM Cour6

PLAN

1.Transformations d’Images

2.Traitement à base d’histogrammes

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Objectif

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Améliorer le contraste Rehausser le niveaux de gris Accentuer les caractéristiques Filtrer pour atténuer le bruit

Amélioration

Modification des niveaux de gris:• Chaque niveau de gris est modifié

dans le but d'accroître le contraste (en contrôle qualité, où on a un ou plusieurs objets sur un fond continu uniforme, on s'attache à accroître les transitions objet fond)– Opération ponctuelle

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Amélioration

Modification des niveaux de gris:• Type de correction adapté lorsqu'une

majeure partie des niveaux de gris présents dans l'image est concentrée dans un faible intervalle sur l'échelle des intensités lumineuses.

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Amélioration

Modification des niveaux de gris

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Amélioration

Modification des niveaux de gris

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Recadrage dynamique

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Recadrage dynamique

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Principe: les niveaux de gris u [0,L] sont projetés en v [0,L] v = f(u)

Recadrage dynamique

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Recadrage dynamique total

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( , ) ( , )

0 min

255 max

255

max min255

minmax min

g x y f x y

Egalisation de l’histogramme

• Pour améliorer l'information contenue dans l'image, on utilise une technique appelée égalisation de l'histogramme.

• La transformation est construite de telle façon que le nouvel histogramme soit plat (distribution uniforme des niveaux de gris).

• Cette opération est équivalente à maximiser l'entropie de l'image, on obtient alors théoriquement, une image ayant une information maximale.

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Egalisation de l’histogramme

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Transformation de la distribution

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Transformation de la distribution

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Egalisation d’histogramme

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Egalisation d’histogramme

• histogramme résultat plat : distribution uniforme des niveaux de gris– tous les niveaux de gris ont le même

nombre de pixels après égalisation.– Regroupement des classes à faible

effectif.– Etalement des classes à forte

population.– mise en évidence de détails noyés dans

les surfaces quasi-uniformes17

Egalisation d’histogramme

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Egalisation d’histogramme

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Egalisation d’histogramme

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Egalisation d’histogramme

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Egalisation d’histogramme

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Egalisation d’histogramme

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Binarisation

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a ub

v

a u

Binarisation

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Exemples

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L’histogramme ne donne pas d’informations sur la répartition.

Deux images différentes ayant un même histogramme

Histogramme

Exercice 1

• Le résultat de la suppression du plan bleu dans une image RGB correspond-elle au plan jaune du mélange soustractif CMJ ?

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Exercice 2Soit l’histogramme des niveaux de gris suivant:

2 12 3 4 56 23 12 13 18 5 87 55 1 2 4 22 9 1 10 33

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

Calculer les deux histogrammes cumulés?

2 1 3 4 5 2 12 13 18 5 107 55 1 2 4 22 9 1 10 3

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19