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DIRO

IFT 6150

TRAITEMENT D"IMAGES

INTRODUCTION

Max Mignotte

Département d"Informatique et de Recherche Opérationnelle. Http : //www.iro.umontreal.ca/≂mignotte/ift6150

E-mail : mignotte@iro.umontreal.ca

INTRODUCTION

SOMMAIRE

Imagerie Numérique . . . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . . . 2 Traitement d"Images vs Vision . .. . . .. . . .. . . . 3 Applications . . .. . . . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . . 4 Exemples de Traitement d"images . . . .. . . .. . . 5 L"image Numérique en Niveaux de Gris . . .. . . 7 Échantillonnage & Résolution . . . .. . . .. . . .. . . 8 Quantification . . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . 9 Types d"image . . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . 10 Système Visuel Humain . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . . 11 Illusions . . .. . . .. . . . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . . 13 Intensité vs brillance . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . 14 Loi de Weber . . . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . 15 Correction Gamma, Bande de Mach .. . . .. . . . 16 Voisinage, Connexité et Distances . . .. . . . .. . . 17 Affichage Graphique . . . .. . . .. . . .. . . .. . . .. . . . 18 1

INTRODUCTION

IMAGERIE NUMÉRIQUE

ImageTraitements

d"images

IFT 6150

Modele

(Description)Vision Infographie

IFT 6350

IFT 6042

Modélisation

géométrique

IFT 6112IFT 6151

IFT 6410

2

INTRODUCTION

TRAITEMENT D"IMAGES VS VISION

Bas Niveau

d"images

Traitement

Vision

Haut NiveauAcquisition

Transmission, Compression

Super-résolution

Detection contours, Segmentation

Suivi de forme

Reconnaissance des formes

Compréhension de l"imageStéréovisionRehaussement, Restauration 3

INTRODUCTION

APPLICATIONS

•Robotique - Industrie - Assemblage, Reconnaissance de pièces. - Contrôle de qualité - Véhicule autonome - etc. •Télédétection - Météo - Cartographie - Analyse des ressources terrestres - Astronomie - Restauration - etc. •Application militaire - Guidage de missile - Reconnaissance (aérienne, sous-marine, etc.) - etc. •Imagerie médicale - Tomographie - Aide au diagnostique - Comptage (nombre de cellules) - Suivi de formes anatomiques - Restauration - etc. •Sécurité - Reconnaissance (d"empreintes, visages, signatures) - Détection de mouvement - etc.

Etc. ...

4

INTRODUCTION

EXEMPLES DE TRAITEMENT D"IMAGES (1)

Compréssion Restauration

Déconvolution Segmentation

Reconnaissance Suivi de formes

5

INTRODUCTION

EXEMPLES DE TRAITEMENT D"IMAGES (2)

Rehaussement & déconvolution

Reconstruction tomographique

6

INTRODUCTION

L"IMAGE NUMÉRIQUE EN NIVEAUX DE GRIS

•Image: Projection2Dd"une scène3D. Définit comme une fonctionf(x,y). Pour chaque(x,y),I(x,y)repré- sente l"intensité de la lumière en ce point. •Image Numérique en niveau de gris: Matrice où la valeur de chaque élément (pixel) représente l"intensité discrètede la lumière au point(x,y)(0 :noir,255 : blanc pour un codage des niveaux de gris sur8bits). 7

INTRODUCTION

ÉCHANTILLONNAGE & RÉSOLUTION

•Une résolution trop faible peut causer des problèmes d"aliasing (cf. TP et Chapitre suivant). 8

INTRODUCTION

QUANTIFICATION

•Typiquement8bits pour une image en niveau de gris. •Une quantification trop faible peut causer des pro- blèmes de faux contours. 9

INTRODUCTION

TYPES D"IMAGES

3types d"images:

•Image binaire :I(x,y)? {0,1} •Image en niveaux de gris :I(x,y)?[0,255] •Image en couleurs :IR(x,y), IV(x,y), IB(x,y) Taille de l"image: souvent2k(architecture, FFT, etc.).

Nombre de niveaux de gris: souvent2k(codage sur

1, 8, 16, 32 bits etc.).

10

INTRODUCTION

SYSTÈME VISUEL HUMAIN (1)

11

INTRODUCTION

SYSTÈME VISUEL HUMAIN (2)

12

INTRODUCTION

ILLUSIONS

13

INTRODUCTION

INTENSITÉ VS BRILLANCE

14

INTRODUCTION

LOI DE WEBER

Limite de perception d"une différence

entreIetI+ ΔI(contraste minimum).

Loi de Weber:

ΔI

I=Constante,

Brillance perçue?logI.

15

INTRODUCTION

CORRECTION GAMMA - BANDES DE MACH

CORRECTION GAMMA

•Correction gamma des écrans (cf. TP).

BANDES DE MACH

16

INTRODUCTION

VOISINAGE, CONNEXITÉ ET DISTANCE

4-voisins

du pixel (x,y)

4-voisins diagonauxdu pixel (x,y)

8-voisinsVoisinage

A A AB B B

Chemin 4-connecté 8-connecté m-connectéConnexité

Distance

SoitP= (x,y)etQ= (u,v),

d e=? (x-u)2+ (y-v)2≈7.07 d

4=|x-u|+|y-v|= 8

d

8= max(|x-u|,|y-v|) = 7

17

INTRODUCTION

AFFICHAGE GRAPHIQUE

•Contrôleur: pour rafraîchir l"écran à partir de la mémoire vidéo (N/A). •Convertisseur: pour convertir le signal analogique (Exemple : NTSC) (A/N). •Accélérateur graphique possible: pour réduire la tache du CPU (traçage de ligne, polygones, etc.). 18quotesdbs_dbs32.pdfusesText_38

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