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Travail pratique N° 1

Discrimination de texture

Réalisé par :Ahmed EL ATARI

Mohammed JIDAL

Zakaria Fetouhi

Encadré par :Pr. M.Ait Lakbir

TP - Discrim

ination de texture

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Table de matières

Table de matières ..............................................................................................................................1

Table de Figures .................................................................................................................................2

Introduction ........................................................................................................................................3

Contexte du Travail............................................................................................................................4

I. Objectifs attendus ..................................................................................................................4

II. Analyse de texture .................................................................................................................4

III. Classification de la texture ...............................................................................................5

Conception ..........................................................................................................................................6

Réalisation du travail .........................................................................................................................7

I. Etapes Suivies..........................................................................................................................7

II. Présentation de l’interface ...................................................................................................8

1. Le Choix d’image .............................................................................................................8

2. Les Informations d’image ..............................................................................................9

3. Choix d’exercices ......................................................................................................... 10

Simulation et Résultat .................................................................................................................... 11

Conclusion ........................................................................................................................................ 12

Webographie ................................................................................................................................... 13

Annexe............................................................................................................................................... 14

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Table de Figures

FIGURE 1 : INTERFACE GENERALE .................................................................................................8

FIGURE 2: CHOIX D'IMAGE ...............................................................................................................8

FIGURE 3: IMAGE INFOS ...................................................................................................................9

FIGURE 4 : AFFICHAGE DU RESULTAT ...........................................................................................9

FIGURE 5 : LE CHOIX D'EXERCICE ................................................................................................ 10

FIGURE 6 : SIMULATION D'EXERCICE 1 ...................................................................................... 11

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Introduction

a texture est une caractéristique propre de l’objet , elle nous permet de le

décrire Partiellement. Bien sûr, la forme et la couleur sont deux autres

caractéristiques très Importantes.

Pour faire la distinction entre une orange et une cerise, les informations Forme et

couleur sont certainement plus significatives que l’information texture. Mais

L’information texture devient primordiale lorsqu’on veut faire la distinction entre deux

Zones d’une image de même couleur (ou bien de même niveau de gris). C’est dans ce

cadre que nous étions demandés de réaliser un travail qui a pour objectif principal la

discrimination et la différentiation entre 3 régions texturées dans une image en se

basant sur certains attributs.

Après avoir vu durant les séances du module de traitement d’images les notions de base

sur les images numériques, ses types, ses formats, les différents filtres qu’on peut utiliser

et les traitements ponctuels qu’on peut effectuer sur ces images. Ce premier TP

présente une opportunité pour nous afin de mieux approfondir nos connaissances

dans le traitement d’images et se familiariser avec l’environnement de développement

MATLAB qu’on va l’exploiter pour réaliser notre travail qui consiste en parallèle de créer

une application qui permettra au utilisateur de choisir l’image qui va subir le traitement

et d’afficher le résultat par la suite.

Le but de ce document est de présenter et expliquer l’ensemble des étapes qu’on a suivi

afin de répondre aux besoins exprimés dans l’énoncé sans oublier les difficultés

rencontrées pour aboutir au résultat souhaité.

L

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Contexte du Travail

I. Objectifs attendus

Le travail consiste en premier lieu à permettre à l’utilisateur d’ :

Consulter une application (interface graphique) qui lui facilite la gestion de son

espace de travail.

Afficher une image qui est constituée de trois régions texturée.

Sélectionner une zone de l’image avec une texture homogène

Binariser l’image afin que la zone sélectionnée apparait en blanc et le deux autres

textures en noir.

Et en deuxième partie de sélectionner des zones avec une texture homogène et

d’afficher en suite une image où chaque zone est représentée avec une nuance de gris

différente.

II. Analyse de texture

Le but de l’analyse de texture et d’extraire dans une image, une fenêtre, une région ou

Dans le voisinage d’un pixel des descripteurs pertinent au regard d’une application afin

de caractériser ou de discriminer les textures qui y sont contenu , ces descripteurs

engendrent des attributs de texture couleur qui sont exploitées notamment dans

la

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Problématique de segmentation et de classification d’image texturé couleur. Selon

Mihran Tuceryan , il existe quatre familles principales de technique D’analyse de

texture qui permettent de construire ces attributs :

Les méthodes géométriques

Les méthodes basées sur la modélisation spatiale des textures

Les méthodes spatio-fréquentielle

Les méthodes statistiques

III.Classification de la texture

La texture et classé selon deux grandes familles qui sont les suivantes:

(i) Les Macrotextures : présentent un aspect régulier, sous formes de motifs

répétitifs spatialement placés selon une règle précise suivant une approche

structurelle Déterministe.

(ii) Les Microtextures : présentant des primitives "microscopiques" distribuées

de manière aléatoire suivant une approche probabiliste cherchant à

caractériser l'aspect anarchique et homogène.

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Conception

Dans La plupart des projets et avant d’entamer la partie de la réalisation, Il est

très important d’étudier et de savoir à priori sur quoi on va se baser afin de répondre

aux besoins demandés. En ce qui concerne ce travail nous possédons certains attributs

statistiques permettant de constituer un vecteur qui a pour vocation la caractérisation

des régions texturés dans une image.

Les attributs statistiques du premier ordre se déduisent de la probabilité p(n) du

niveau de gris n ou de l’histogramme h(n) ≈ N.P(n) avec N le nombre de pixels de l’image.

Pour le développement d’une interface graphique Sous l’environnement Matlab,

Nous choisirons l’outil GUIDE qui est depuis son introduction à beaucoup faciliter cette

tâche.

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Réalisation du travail

I. Etapes Suivies

1) Le choix de la partie à sélectionner, le voisinage el et le calcul des vecteurs

d’attributs estimés pour chaque pixel de cette zone.

2) calcul des distances entre les vecteurs d’attributs

3) Normalisation de l'image distance c'est-à-dire ajuster l'échelle de ses niveaux de

gris de façon qu'elle occupe tout l'intervalle disponible sur l’image.

4) Seuillage avec la méthode d’Ostsu qui est utilisée pour effectuer

un seuillage automatique à partir de la forme de l'histogramme de l'image ou la

réduction d'une image à niveaux de gris en une image binaire. L'algorithme

suppose alors que l'image à binariser ne contient que deux classes de pixels,

c'est-à-dire le premier plan et l'arrière-plan) puis calcule le seuil optimal qui

sépare ces deux classes afin que leur variance intra-classe soit minimale.

5) Binarisation de l’image en produisant deux classes de pixels, en général, ils sont

représentés par des pixels noirs et des pixels blancs.

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II. Présentation de l’interface

L’application est composée d’une seule interface générale (voir Figure 1) qui contient 3

parties :

1. Le Choix d’image

Cette partie de l’application nous permet de choisir une image pour effectuer la

discrimination de texture (voir Figure 2).

Figure 1 : Interface Générale

Figure 2: Choix d'image

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2. Les Informations d’image

Cette partie nous permet d’avoir une idée sur l’image sur laquelle on souhaite faire le

traitement (voir Figure 3).Ainsi, elle nous affiche l’image de base et l’image résultante

avec ces histogrammes.

Figure 3: Image Infos

Figure 4 : Affichage du résultat

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3. Choix d’exercices

Cette partie nous donne la possibilité de choisir l’exercice 1 ou 2. En Outre, elle nous

visualise la zone sélectionnée (voir Figure 5).

Note : Il faut choisir l’exercice avant de charger l’image pour assurer le bon

fonctionnement de l’application.

Figure 5 : Le Choix d'exercice

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Simulation et Résultat

Dans le but de vous découvrir en proche notre application. On a fait une petite vidéo

qui explique la manière d’exploiter l’interface et l’application en générale.

Ou copie le lien suivant : https://www.youtube.com/watch?v=8c2SSxsJW1o

Figure 6 : Simulation D'exercice 1

Cliquer Voir La Vidéo

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Conclusion

Ce travail a été pour nous une meilleure occasion pour découvrir et simuler les

différentes techniques afin d’arriver à discriminer entre les textures constituants la

même image. Nous avons joué sur plusieurs attributs qui nous ont permis de séparer

les pixels de l'image et de caractériser les régions texturées. Cet objectif n'a pu être

atteint qu'avec le passage par certaines méthodes à savoir le choix de voisinage, la

normalisation et le calcul des distances entre les attributs pour évaluer la similarité entre

les textures.

Afin de faciliter la tâche pour les utilisateurs de nos programmes, nous avons opté

pour une solution qui porte sur le développement d’une interface graphique sous

Matlab qui donne la main aux utilisateurs pour choisir l’image qui va subir le traitement

et de découvrir les régions texturées en sélectionnant la zone à détecter.

Durant l’élaboration de ce travail nous avons rencontré certaines difficultés qui

se sont manifesté dans le traitement des points qui se situe aux bords de l’image et

l’exploitation des critères donnés afin de différencier entre les différentes régions

texturée.

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Webographie

Matlab Documentation

http://www.mathworks.com/help

Cours sur l’Analyse de textures en traitement

D’images.

http://ultra.sdk.free.fr/docs/Image-

Processing/Courses/TRAITEMENT%20NUMERIQUE%20D%27IMAGES%20MEDIC

ALES/polyTexture.pdf

Analyse de textures - Michèle Gouiffés-

http://m.i.c.h.e.l.e.free.fr/CoursTexture.pdf

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Annexe

Le Calcul des paramètres statistiques :

function [ u,nu2,nu3,nu4,w,e,c] = parametre( zon ) %calcul de moments d'order 1, moment centré d'order 2, moment %centré d'order 3, moment centré d'order 4, energie, %entropie, contraste d'après une zone donnée

%diminuer les nuances de gris sur lesquelles on travaille zon=floor(zon/4+1);

%Initialisation de l'histogramme h=zeros(1,64,'uint8');

%Initialisation de la table de probabilité p=zeros(size(h),'double');

%Calcul de l'histogramme for i=1:size(zon,1) for j=1:size(zon,2) ind=zon(i,j); if(ind==65) ind=ind-1; end h(ind)=h(ind)+1; end end

% h=imhist(zon,64); %remplissage de la table de probabilité for i=1:64 p(i)=double(h(i))/(size(zon,1)*size(zon,2)); end;

%Calcul de moment d'order 1 id=find(p~=0); m=id .* p(id); u=sum(m);

%Calcul de moment centré d'order 2 m=((id-u).^2) .* p(id); nu2=sum(m);

%Calcul de moment centré d'order 3 m=((id-u).^3) .* p(id); nu3=sum(m);

%Calcul de moment centré d'order 4 m=((id-u).^4) .* p(id); nu4=sum(m);

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%Calcul d'energie w=sum(power(p,2));

%Calcul d'entropie id=find(p~=0); e=- sum(p(id) .* (log2(p(id))));

%Calcul de contraste c=double(max(max(zon))-min(min(zon)))/double(max(max(zon))+min(min(zon))); end

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