TRAITEMENT DIMAGES - OPÉRATIONS PONCTUELLES Max
L'Histogramme d'une image représente le nombre (ou la proportion) de pixels en fonction du niveau de gris dans l'image i.e.
Notions de traitement dimages - Transformation ponctuelle
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Traitement dimages
C'est aussi l'ensemble d'opérations effectuées pour extraire des "informations" de l'image comme la segmentation et l'extraction de contours. Avant le
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Elle consiste à appliquer une g g transformation sur chaque pixel de l'image et donc d'obtenir une nouvelle image à partir d'une opération indépendante sur
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où M et N sont les dimensions de l'image et nk est le nombre de pixels d'intensité k. Cette transformation cherche à étaler au mieux l'histogramme sur toute la
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Une opération ponctuelle est une transformation par un opérateur T(·) qui à un NdG r quelconque de l'image de départ associe un NdG s dans l'image d'arrivée
HAL
Jun 23 2017 ... traitement et de l'analyse d'images. Cet ouvrage illustre pleinement ... histogramme des cooccurrences ou moyenne d'espace du second ordre ...
Traitement dimage à voisinages adaptatifs généraux.
Nov 8 2012 Le second chapitre traite du rehaussement d'image à travers les transformations de contraste morphologique et d'égalisation d'histogramme.
Chapitre III : Traitement dimage : Pré-traitements
L'objectif d'une telle transformation est d'obtenir des niveaux de gris g Contrairement aux manipulations d'histogrammes qui sont des opérations ponctuelles ...
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Notions de traitement dimages - Transformation ponctuelle
Ouvrez ces deux images sous Matlab avec la fonction imread. Visualisez et comparez les histogrammes avec la fonction imhist. 4 – Chargez et ouvrez l'image
TRAITEMENT DIMAGES - OPÉRATIONS PONCTUELLES Max
(a) Opération Ponctuelle ? g(x0y0) = T[f(x0
Application classifieur : photographie ?
opérations ponctuelles (a) agissent pixels par pixels les opérations locales d'image se déduisent d'une transformation décrite par une simple.
Informatique Graphique II 2- Traitement dimages
traitement : modification d'une image donnée soit par une transformation technique d'équalisation d'histogramme à chaque pixel en utilisant les valeurs ...
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Le traitement d'image (image processing) consiste à appliquer des transformations transformation cherche à étaler au mieux l'histogramme sur toute la ...
Chapitre III : Traitement dimage : Pré-traitements
Traitement d'image : Pré-traitements. 4 histogramme. Une transformation permettant un étalement (?) de ces niveaux selon des.
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Correction de la dynamique de l'image par les transformations affines sur l'histogramme. - Egalisation d'histogramme et correction gamma. - Opérations
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Manuel danalyse dimages avec le logiciel ImageJ
D- Bien acquérir une image pour l'analyse d'images . B- Transformations d'histogramme: . ... A- Opérations mathématiques avec une constante .
![Traitement dimages Traitement dimages](https://pdfprof.com/Listes/16/30011-16CoursImageProcessing1.pdf.pdf.jpg)
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%
2Préface
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.
3Table Te maWièreV J
InWroTucWion
CUapiWre 1. PercepWion Te la couleur
- ColoriméWrie. Lumière eW couleur TanV la percepWion UumaineMŃTXLVLPLRQ QXPpULTXH
- Principe TeV capWeurV CCM eW CÓOS - SpécificaWionV TeV capWeurV couleur - OpéraWionV logiqueV eW ariWUméWiqueV Vur leV imageVCUapiWre 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 "HPŃCUapiWre 5. MéWecWion Te conWourV
- ObjecWifV eW généraliWéV - TypeV Te conWourV - MérivéeV 1ere : masque de convolution (Opérateurs de gradient J maVque Te5RNHUPV 3UHRLPP 6RNHO "HPŃ
- OpéraWeurV Laplacien vV OpéraWeur Te graTienW (VenVibiliWé aux bruiWVHORŃMOLVMPLRQ "HPŃ
CUapiWre 6. SegmenWaWion eW claVVificaWion
- Principe eW TifférenWeV approcUeV Te VegmenWaWion (par VeuillageH par régionVHMSSURŃOH 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 maWlabTP4 J MéWecWion Te conWourV eW VegmenWaWion
5IntroductionJ
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 leVdes 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 GHSDUDPqWUHVquotesdbs_dbs29.pdfusesText_35
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