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TPs Traitement dimages

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Initiation au traitement dimages avec MATLAB

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Traitement dimages sur MATLAB

17 Jun 2019 Une image numérique est représentée par un tableau ou une matrice contenant les différentes valeurs de chaque pixel. Pour les images en couleur ...

Introduction au traitement dimages

quelles informations peut on extraire d'une image 2D ? ? reconstruire en 3D `a partir d'images. ? outils de test et de démonstration : matlab + toolbox

Traitement dimages Travaux pratiques

L'acquisition d'une image sous Matlab peut-être réalisée de deux manières : • par la création d'un objet d'entrée vidéo en utilisant la fonction videoinput.

Notions de traitement dimages - Transformation ponctuelle

En traitement d'image on peut considérer 3 types de transformations. Exercice « Prise en main Matlab » du chapitre 1 : essayez image = double(image)).

Filtrage en traitement dimage - avec quelques applications

Filtrage en traitement d'image. Éric Busvelle. Sommaire. Introduction. Probas. Estimateurs. Champs aleatoires. Morphomaths. Filtre de Kalman. Applications.

Traitement dimages

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R31 – Initiation au traitement numérique dimages avec Matlab/Octave

Nous illustrerons les concepts vu en cours à l'aide de MATLAB (MATrix LABoratory) un environnement de programmation et de visualisation.

TRAITEMENT DIMAGE BASES. . Découvrir quelques méthodes de

Ce format est très compatible avec le format de représentation des images. 2• CHARGEMENT AFFICHAGE

1 Université des frères Mentouri (Constantine 1)

ŃaculWé TeV VcienceV Te la WecUnologie

MéparWemenW TGélecWronique

Master: Systèmes des Télécommunications

SemeVWre J 2

VHS J 37U30 (CourVJ 1U30H TP J 1U00)

CréTiWV J 3

Coefficient : 2

ConWrôle conWinue 40% + examen 60%

Préface

Ce polycopie eVW le courV Te WraiWemenW TGimage pour leV éWuTianWV maVWerV opWion

"SyVWèmeV TeV TélécommunicaWionV" Te TéparWemenW TGélecWroniqueH faculWé TeV

VcienceV Te la WecUnologieH univerViWé TeV frèreV ÓenWouri (ConVWanWine 1). Comprendre les concepts de la capture et la numérisation des images. Connaitre les niveau.

ConnaiVVanceV préalableV recommanTéeV J

Traitement du signal.

Table Te maWièreV J

InWroTucWion

CUapiWre 1. PercepWion Te la couleur

- ColoriméWrie. Lumière eW couleur TanV la percepWion Uumaine

MŃTXLVLPLRQ QXPpULTXH

- Principe TeV capWeurV CCM eW CÓOS - SpécificaWionV TeV capWeurV couleur - OpéraWionV logiqueV eW ariWUméWiqueV Vur leV imageV

CUapiWre 4. ŃilWrage numérique TeV imageV

- ŃilWrage VpaWial eW ConvoluWion 2M J noWion Te maVque (moyenneurH gauVVienH binomial)

- ŃilWrage fréquenWiel J (ŃŃT 2M eW propriéWé Te VéparabiliWéH filWre paVVe-baVH

paVVe-OMXP "HPŃ

CUapiWre 5. MéWecWion Te conWourV

- ObjecWifV eW généraliWéV - TypeV Te conWourV - MérivéeV 1ere : masque de convolution (Opérateurs de gradient J maVque Te

5RNHUPV 3UHRLPP 6RNHO "HPŃ

- OpéraWeurV Laplacien vV OpéraWeur Te graTienW (VenVibiliWé aux bruiWVH

ORŃMOLVMPLRQ "HPŃ

CUapiWre 6. SegmenWaWion eW claVVificaWion

- Principe eW TifférenWeV approcUeV Te VegmenWaWion (par VeuillageH par régionVH

MSSURŃOH GH OM ŃOMVVLILŃMPLRQ "HPŃ

- Seuillage TGimageV J Veuillage globalH Veuillage localH Veuillage par TéWecWion Te ValléeVH Veuillage TynamiqueH Veuillage par minimiVaWion Te varianceH méWUoTeV Te claVVificaWion bayeVienne ...eWc - OpéraWionV morpUologiqueV 4 TP3 J TraiWemenW fréquenWiel TeV imageV VouV maWlab

TP4 J MéWecWion Te conWourV eW VegmenWaWion

IntroductionJ

I. CGeVW quoi le WraiWemenW TGimageV

Le WraiWemenW TGimageV eVW une brancUe Tu WraiWemenW Te Vignal TéTiée aux imageV eW viTéo. AvanW le WraiWemenW TGimageVH on peuW auVVi effecWuer TeV opéraWionV Te préWraiWemenW qui VonW WouWeV leV WecUniqueV viVanW à améliorer la qualiWé TGune image. Me ce faiWH la Tonnée Te TéparW eVW lGimage iniWiale eW le réVulWaW eVW égalemenW une image. LeV opéraWionV Te WraiWemenW peuvenW êWre TiviVéeV en Teux niveauxJ ayant pour but TGexWraire TeV caracWériVWiqueV TeV imageV eW TGanalyVer VanV leV

des entités de nature symbolique associées à une représentation de la réalité extraite

II. CGeVW quoi une image

II-1 MéfiniWionV

cGeVW une foncWion biTimenVionnelle Te la forme f(x, y), où f(x0, y0) eVW la valeur Te f 6 point de coordonnées (x, y). irradiée par ce processus. NxempleV Te proceVVuV pUyViqueVJ NmiVVion eW réflexion donnés. Ces éléments sont appelés pixels (conWracWion Te PICWure NlemenW). x Images morphologiques: formes des objets et leur disposition en 2D ou 3D. physique. x Images multi spectrales: obtenues dans différentes bandes de fréquences du rayonnemenW Te la Vource.

III- RepréVenWaWion TeV imageV

Image : f(x, y) image 2D

Volume : f(x, y, z) image 3D

Séquence de volumes : f(x, y, z, t) image 4D

LeV valeurV priVeV par f (.) peuvenW êWreJ

x Scalaires (inWenViWé lumineuVe) x Vectorielles (ŃRXOHXU 59%" LPMJHULH PXOPLVSHŃPUMOH LPMJH GH

SDUDPqWUHVquotesdbs_dbs28.pdfusesText_34

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