Traitement des images
de bruit pouvant influencer le contenu d'une image. 2. Présenter des approches de filtrage linéaire. 1. filtre moyenneur uniforme. 2. filtre gaussien (et
En traitement dimage les tailles des fenêtres utilisées pour le
Expliquez les différences avec le filtre moyenneur précédemment utilisé. Page 5. Correction de l'exercice : Filtrage linéaire vs. Filtrage non-linéaire. 1
TRAITEMENT DIMAGES
Filtre Passe-haut -Masque de Détection- . 16 ... Rehaussement d'Images par Filtrage Spatial/Fréquentiel. Image. TF(image) ... Filtre Moyenneur + Gradient.
Quelques méthodes de filtrage en Traitement dImage
29 Aug 2010 – augmentation du bruit : dans les images avec un rapport Signal/ Bruit faible le filtre augmente le bruit granuleux dans l'image. – effet de ...
Traitement dimages
Filtre h ? de taille 3×3. Traitement d'images - Nicolas Vandenbroucke ?Filtre moyenneur (lissage) : c'est un filtre passe-bas défini par h :.
Filtrage Traitement dImages
Filtrage. Traitement d'Images. Lionel Lacassagne Traitement du Signal et filtrage numérique en 2 slides ... Filtrage Linéaire: filtre moyenneur.
Thème
28 Jun 2012 Chapitre II : Les filtres de traitement d'une image. II.1 Filtrage… ... Figure III.2: Image 1 filtré par le filtre Moyenneur.
5 . Traitement dimage ?
A - Flou moyenneur. Ce filtre attribue au pixel la moyenne des valeurs dans le voisinage. image avant application du filtre flou moyenneur avec un voisinage
Analyse dimages: Filtrage et segmentation
23 Jun 2017 Merci au GdR 134 Traitement du Signal et Images pour cette œuvre ... celle du meilleur filtre linéaire (filtre moyenneur).
Filtrage linéaire
Le traitement d'image s'appuie fondamentalement sur des traitements à l'aide de voisinages. des filtres-passe-bas : un moyenneur qui lisse l'image ...
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L'idée derrière le filtrage gaussien (ou le simple filtre moyenneur) est que des pixels voisins dans l'espace image ont des illuminances voisines • L'hypothèse
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*Filtrage : modification des valeurs de l'image par application d'un opérateur *Objectifs : • réduire le bruit • rehausser des contours • calculer certaines
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Le bruit additif qui affecte tous les pixels de l'image Dans ce TP nous considérerons un bruit blanc additif Gaussien de moyenne nulle et de variance ?2 Il
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H Maître Le traitement des images Hermès éditions Traitement du Signal et filtrage numérique en 2 slides Filtrage Linéaire: filtre moyenneur
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Rehaussement d'Images par Filtrage Spatial/Fréquentiel donc si f(x y) est l'image à filtrer (ou à rehausser) et Filtre Moyenneur + Gradient
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A - Flou moyenneur Ce filtre attribue au pixel la moyenne des valeurs dans le voisinage image avant application du filtre flou moyenneur avec un voisinage
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Le traitement d'image s'appuie fondamentalement sur des traitements à l'aide de voisinages des filtres-passe-bas : un moyenneur qui lisse l'image
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Cours : Traitement d images Chapitre 3: Filtrage d'images Traitement d'images: 2éme GLSI 2éme GTR Exemple de filtre moyenneur 22 Traitement
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l'analyse d'images Notions de base Bases du traitement du signal Échantillonnage reconstruction Filtrage convolution
5 . Traitement d'image
5.2 Filtres
PLAN5.2.1 Définition et utilité5.2.2 Principe général des filtres5.2.3 Flou
A Flou moyenneurB Flou gaussien
5.2.4 Acentuation du contraste (sharpening)
A Accentuation par différenceB Accentuation par max/min5.2.5 Débruitage : filtre médian5.2.6 Filtres de convolution5.2.7 Filtres adaptatifs
A PrincipeB Critères de sélectionC Exemples
Accentuation par différenceLissage avec protection des contoursAntipoussièreTraitements sur les contours
Calcul :
1. trier les valeurs du voisinage par ordre croissant.
2. sélectionner la médiane des valeurs
(la médiane est la valeur "milieu" : 50 % des valeurs sont plus sombres, et 50% sont plus claires)
3. attribuer cette valeur médiane au niveau de sortie
300 140
10 20 180
210
50
200
0 10 20 30
50
140
180
200
210
30
0 140
10 50
180
210
50
200
voisinage du pixeltri par ordre croissant des valeurs des pixels et calcul de la médianeaffectation de la valeur médiane à ce pixel comparaison avec un filtre moyenneur : 30
0 140
10 20 180
210
50
200
(30+0+140+10+20+180+210+50+200) / 9 = 93 30
0 140
10 93
180
210
50
200
voisinage du pixel calcul de la moyenneaffectation de la valeur moyenne à ce pixel filtre median de rayon 2 Photoshop (équivalent au filtre antipoussière de rayon 2 avec seuil nul) filtre flou moyenneur 5x5
Figure : comparaison de 2 filtres flous
image d'origine : filtre moyenneur 10 10 10 10 10 10 20 20 20 10 10 20 20 20 10 10 20 20 20 10 10 10 10 10 10 le bruit est étalé 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10010 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 filtre médian 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 le bruit est supprimé Figure : comparaison des filtres médian et moyenneur pour un bruit isolé filtre moyenneur 10 10 50
90
130
130
10 10 50
90
130
130
10 10 50
90
130
130
10 10 50
90
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130
10 10 50
90
130
130
10 10 50
90
130
130
le contour est flou 10 10 10 130
130
130
10 10 10 130
130
130
10 10 10 130
130
130
10 10 10 130
130
130
10 10 10 130
130
130
10 10 10 130
130
130
filtre médian 10 10 10 130
130
130
10 10 10 130
130
130
10 10 10 130
130
130
10 10 10 130
130
130
10 10 10 130
130
130
10 10 10 130
130
130
le contour est conservé
Figure : comparaison des filtres médian et moyenneur pour un contour : le filtre médian n'abime pas les contours.
Figure: masque de convolution associé à un filtre moyenneur 3x3Application d'un filtre moyenneur 3x3 :
1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9
Figure: masque de convolution associé à un filtre gaussien 3x3Application d'un filtre gaussien 3x3 :
1/16 2/16 1/16
2/16 4/16 2/16
1/16 2/16 1/16
Figure: masque de convolution associé à un filtre accentuation par différence Application d'un filtre accentuation par différence :-1 -1 -1-1 9 -1-1 -1 -1 • zone claire moyenne (voisinage) > seuil0 50 100 200
0 50 100 200
0 50 100 200
0 50 100 20025 50 117 15050 50 117 15050 50 117 15025 50 117 150
S S S S S S S S SSSS valeur des pixelscalcul de la moyenne du voisinage 3x3seuil = 80 seuil =128 ici 8 voisins et pixel incluszone claire moyenne(voisinage) > 80zone claire moyenne(voisinage) > 128Figure : sélection des pixels en zone claire pour différents seuils sur un carré de pixels donné. La lettre
S désigne les pixels sélectionnés.
• zone sombre moyenne (voisinage) < seuil • zone de fort contraste max (voisinage) - min (voisinage) > seuil • zone de faible contraste max(voisinage) - min(voisinage) < seuil • pixel isolé niveau - moyenne(voisinage) > seuil • point de contour sortie d'un filtre de détection de contours > seuil0 50 100 200
0 50 100 200
0 50 100 200
0 50 100 20050 100 150 10050 100 150 10050 100 150 10050 100 150 100
SSSS S S S S S S S S S S S S pixels d'origineseuil = 75 seuil = 75 calcul du seuil pour chaque pixel max(voisinage) - min(voisinage)zone de faible contraste max(voisinage) - min(voisinage) < 75zone de fort contraste max(voisinage) - min(voisinage) >75 Figure : exemple de sélection des pixels sur un critère de contraste. La lettreS désigne les pixels sélectionnés.
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