TRAITEMENT DIMAGES
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Quelques méthodes de filtrage en Traitement dImage
29 août 2010 Traitement d'image filtrage
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Traitement du signal et des images Actes du 20 e colloque GRETSI Louvain-la-Neuve (Belgique) 6–9 septembre 2005 Volume II
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(en anglais «image understanding») Dans ce cours on se concentrera sur les concepts fondamentaux du traitement d'images L'analyse d'image sémantique ou
Traitement Dimage PDF Image numérique Imagerie - Scribd
Le traitement d'images est une discipline de l'informatique et des mathématiques appliquées qui étudie les images numériques et leurs transformations
Quelles sont les différentes étapes du traitement d'image ?
Traitement (prétraitement) opérations de manipulation de l'image pour améliorer la qualité. – la compression : réduction du volume de l'image. – la restauration : correction des défauts dus à une source de dégradation. – l'amélioration : modification de l'image dans le but de la rendre plus agréable à l'œil.Pourquoi le traitement d'image ?
L'objectif du traitement d'image est d'effectuer certaines opérations sur une image afin d'obtenir une image améliorée ou d'en extraire des informations utiles. Les techniques de traitement d'image numérique permettent la manipulation des images par des logiciels spécifiques.Qu'est-ce que le traitement du son et de l'image ?
Le traitement d'images est l'ensemble des opérations effectuées sur l'image, afin d'en améliorer la lisibilité et d'en faciliter l'interprétation. C'est, par exemple, le cas des opérations de rehaussement de contraste, élimination du bruit et correction d'un flou.- L'algorithme JPEG dépend d'un paramètre de qualité Q, allant de 1 à 100. Plus celui-ci est petit, plus l'image perd de sa qualité. En effet, la compression est dite avec perte. Elle se fait en retirant certaines informations qui sont des détails peu visibles pour l'œil humain.
Letraitementdesimages
tome1Polycopi´educoursANIM
D´epartementTSI-T´el´ecom-Paris
version5.016septembre2004
iiTabledesmati`eres
1Visionetperception1
2.4.1 iii ivTABLEDESMATI`ERES 3.1.13.3L'extensionendimension
?.....................................344Repr´esentationsdiscr`etes43
TABLEDESMATI`ERESv
5Restaurationdesimages69
6Morphologiemath´ematique83
viTABLEDESMATI`ERESTABLEDESMATI`ERESvii
9Ondelettesettraitementd'images181
viiiTABLEDESMATI`ERESCOptimisationsouscontraintes203
Chapitre1
Lavisionetlaperceptionhumaines
Chapitrer´edig´eparFrancisSCHMITT
1.1Anatomiedusyst`emevisuelhumain
1.1.1L'oeil
?ducˆot´etemporal,de60 ?ducˆot´enasal,de50 ?et80 ?versle hautetverslebas. 12CHAPITRE1.VISIONETPERCEPTION
?delafov´eaenviron. ?decelle-ci.Ilssonttr`esnombreux ?lanuittous leschatssontgris.1.1.2Lesvoiesoptiques
visuelprimaire. `acompl´eter...)1.1.3Lesairessup´erieuresdelavision
`acompl´eter...)1.2Commentpercevonsnouslesimages?
1.2.COMMENTPERCEVONSNOUSLESIMAGES?3
1.2.1Comportementpassifdusyst`emevisuel
?vuoupasvu??.Il4CHAPITRE1.VISIONETPERCEPTION
1.2.COMMENTPERCEVONSNOUSLESIMAGES?5
1.2.2Comportementactifdusyst`emevisuel
6CHAPITRE1.VISIONETPERCEPTION
?E.H.Adelson. mˆemetaille.1.2.COMMENTPERCEVONSNOUSLESIMAGES?7
?Arlequin?deVasarely(cf.texte). lamˆeme.8CHAPITRE1.VISIONETPERCEPTION
1.2.COMMENTPERCEVONSNOUSLESIMAGES?9
unelignerectangulairesuperpos´ee. quelconquessecroisant.10CHAPITRE1.VISIONETPERCEPTION
FIG.1.14-
A.P.Lamoth),`adroite.
1.2.COMMENTPERCEVONSNOUSLESIMAGES?11
12CHAPITRE1.VISIONETPERCEPTION
Chapitre2
Propri´et´esstatistiquesdesimages
Chapitrer´edig´eparHenriMAˆITRE
2.1Introduction
?structurelles?ou ?syntaxiques?quidonnent 132.1.2Quellesimages
imageriesismique. dansunpixel´el´ementaire.Op´eraFillettesVlsi
FIG.2.1-Troisimages
?quelconques?. mentdesimagestropsimples:le lesimages imagesderobotiqueoudemicroscopie.2.2L'amplitude
2.2.1Propri´et´es
d'espace ?et ?ou ?et balayageligne`aligne parfoislesvariables ?et ?`a2.2.L'AMPLITUDE15
alors n'estpasplusgaussienqu'uniforme. soitalt´er´ee. soientpasperdues,c'est-`a-direquesi ???et ???sontdeuxniveauxdegrisv´erifiant meraen ??et ??telsque del'image. ?speckle pleinementd´evelopp´e ?[Goodman,1976]). ??(2.1)2.3Lessautsdel'amplitude
D´efinissonsun
longd'uneligne: exp´erimentalementlaprobabilit´ede -ellesontunmaximumtr`esmarqu´epour -ellessontsym´etriques, del'amplitudepourraalorss'´ecrire: ?(2.2)2.4.LAFONCTIOND'AUTOCORR´ELATION17
??,d'autresparuneforte.Ce domainedevariationde ??esttypiquementde3`a15. noshypoth`esesd'imagesnormales.2.4Lafonctiond'autocorr´elation
2.4.1´Aunedimension
l'Ukraine(c d'uneloideRayleigh.Lafonctiond'autocorr´elation
??d'unefonctiondiscr`ete ???????estd´efiniepar: o`ulesymbole ?.Lafonctiond'autocorr´elation secalculeusuellementpar: ??????(2.4)Lesimagessontdessignauxr´eels(
2.4.LAFONCTIOND'AUTOCORR´ELATION19
??(2.5) ???(quiest´egalementlavariance ?de ?(2.6) ?(2.7) -elleaunmaximum`al'origine(´egal`a1); -elleestborn´ee`al'intervalle -elleestpaire( positions ??,etelleestp´eriodiquedep´eriode ?,ainsiquelafonction ?elle-mˆeme; corr´elationdesd´eriv´eesde ?surunpluslongdomaine,onconstateque desautres. lenasingetifanyfruits nice ?Lena?) fonctionexponentielle: ???????(2.8)Leparam`etre
?grand.Ledomainedevariationde ?esttypiquementde0,01`a0,3. motifavecladistance(cf.figure2.9). (surFillettes),`adroite.2.4.2Enmulti-dimensions
cients2.4.LAFONCTIOND'AUTOCORR´ELATION21
??????exprime ?Bateaux?. vants: o`u ???????estuneformequadratiqueen ?et corrélation horizontaleImage Bateaux corrélation verticale2.4.3Lespectrededensit´edepuissance
d´etermin´ee[Bracewell,1978].Soit ?laTFde spatiale)etnotonspar lespectrededensit´edepuissancede ?(2.11) ?(2.12) ??????et estmaximale`al'origine( lacorr´elationestplusforte( ?faible)[Nicolas,1995].2.5Entropie
2.5.1Entropied'ordre0
?´emisparunesourcestationnaireavecune probabilit´e ,laquantit´ed'information:? (2.13) moyenneparsymboleouentropiepar: (2.14) grammedel'amplitude. formedeprobabilit´e ?inf´erieure`a2.5.ENTROPIE23
??(cf.figure2.13).2.5.2Entropiedessauts
dontlaprobabilit´eestgaussienne: ???,maisilfautalorsprendreen parsaformediscr`ete.2.5.3Entropied'ordreN
couple(d´esign´epar ?et ?)commesymbole,ilauneprobabilit´e sourced'ordre1par:Ond´emontresanspeineque:
?,c'est-`a-direcompos´eesdesymboles ind´ependantsconstitu´esde ?,(o`u ?estlenombredeniveauxdegrisdans2.5.4Entropieconditionnelle,redondance
et lesvaleursenunmˆemepixel ?,onpeut d´efinirbiensˆurl'entropie ??etl'entropie ??dechaqueimage: ?et ?(2.16) ?parrapport`a ?,commel'informationmoyenne,pour touteslesvaleursde ?sachant parmoyennagesurtouslescouplesL'informationapport´eepar
?sur ?estalorsexprim´eepar: ?(2.17)Onv´erifieque:
?et gurationsde2.5.5Retoursurunparadoxe
2.6.UNMOD`ELED'IMAGE25
information?Quepeutenfairel'utilisateur? l'auteurouautre.2.6Unmod`eled'image
2.6.1ProcessusdeMarkovGauss
tant ?dansl'´etat estfonctionduseul´etat`al'instant ?etdelaprobabilit´edetransition? ?.Si probabilit´eestdelaforme:Laprobabilit´econditionnelle?
?detaille ???,o`u2.6.2Mais...
stationnairesi ?aunelimitequand ?tendversl'infini.Oronpeut´ecrire: ??quesi?estunematricedontla lavariancedupoint ?estli´ee`acelledupoint0par: ?o`uelleestcalcul´ee[Fleuret,1977]. etladimensionnalit´e.2.7.1Lastationnarit´e
quelessymboles culierdecelle-ci. nouspouvonsr´epondrepardeuxvoies: stationnaires.2.7.2Lacausalit´e
?pass´es?quipeuvent2.7.3Lamonodimensionnalit´e
directementplanaire.FIG.2.14-Pr´edictiond'unpointpar
?pass´equartdeplan?,`agauche,et ?pass´edemi-plan?,`adroite.Leszones etAttasi[Attasi,1975]:2.7.4Versunmod`elecompletd'image?
desprobabilit´eslesplusvari´ees: ?lelongd'unedroitequelquonque, ?pr`eslelongd'uneligne, ?pr`es,etc. o`u ??,leChapitre3
L'´echantillonnagedesimages,la
repr´esentationfractaleChapitrer´edig´eparHenriMAˆITRE
surletraitement. dechapitre. ?,fonctionsd'unevariablecontinue ?,dontlabande ?,fonctionde?,variableassoci´ee2`a [Guillois,1996a].2´Aunevariable
?spatiale,correspondune fr´equencespatiale ?,exprim´eeen??? 29poss`edeunsupportfini?
3.1.1´Echantillonnagedusignal
connupourtout possibilit´edecalculer ?`apartirdesvaleurs? `apartirde ?.Les conditionssontlessuivantes; -les sontlesvaleursdusignal ??????prises`adespositions ?r´eguli`eres; ?auplus´egal`a f(x) x xF(u) u U-U p 1/p uG(u)U1/p-Ui
f(x) et gFIG.3.1-Echantillonnaged'unsignalcontinu
??????,`aspectre? ?.Lesignalr´esultantdiscretaunspectreCequenous´ecrironsaussi:
lafonction ?´etantlepeignedeDiracdep´eriode LaTF ?(cf.figure3.1)etatt´enuationde ?.Comme surl'intervalle ?et? ?co¨ıncidentexactement(aufacteur ?pr`es). laplusbasse, f(x) x xF(u) u U-U p 1/p ui f(x) et gi UG(u) W(u)FIG.3.2-Echantillonnaged'unsignalcontinu
estlefiltrecanonique ?,c'est-`a-direlafonctionporte. imm´ediatementsup´erieures`a ?telque:Lareconstructionde
?`apartirde?s'´ecritalors: oudefac¸on´equivalente:Lafonction
Pourlespositionsdes´echantillons
ladistance ??),onsetrouvedans ?et ?,necontiennentpas ?(3.2) o`ules ??lesplusadapt´es`a 312G(u) u U 1/p-U sym´etriquespourles ?et
3.2Signauxr´eels
3.2.1Leslimitationsphysiquesduspectre
??????del'univers,onen3.2.SIGNAUXR´EELS33
mesureuneimaged´egrad´ee ?parlar´eponseimpulsionnelle ?????dusyst`emed'observation:Lalimitefr´equentielle
cesignal pr´ec´edentes(Section3.1).Leslimitesdesoptiques
?delapupilled'entr´ee,et ?(3.3) ?estlafonctiondeBesseld'ordre1et ?laLescapteurssolides
3.2.2Filtragedusignal
??.Onadapte ?si ?est fix´e? labandedefr´equence ?.Celaconduit`achoisir?quotesdbs_dbs32.pdfusesText_38[PDF] quelles sont les étapes du traitement de leau potable
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