[PDF] Traitement dimages Correction de la dynamique de





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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

• 3 types d'opérations en traitement d'image: - m : indice des lignes. - n 1 - La commande imhist permet de calculer et d'afficher l'histogramme des images en ...



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 



Traitement dimages Cours

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 



Outils fondamentaux en traitement dimages

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 



TPs Traitement dimages

Cette Toolbox prend fourni une large gamme d'opérations de traitement d'images (transformation d'images spatiales opérations de blocs



Application classifieur : photographie ?

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 ...



Traitement dimages Cours

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 



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 ...



Outils fondamentaux en traitement dimages

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.



Traitement dimages

Correction de la dynamique de l'image par les transformations affines sur l'histogramme. - Egalisation d'histogramme et correction gamma. - Opérations 



TPs Traitement dimages

Cette Toolbox prend fourni une large gamme d'opérations de traitement d'images (transformation d'images spatiales opérations de blocs



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 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%

2

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.

3

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

5

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_dbs29.pdfusesText_35

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