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Image numérique. Conclusion. Photographie numérique. Capteur appareil photo numérique : Échantillonnage donc aliasing sur les zones de l'image présentant des
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Chapitre 1
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TRAITEMENT ET ANALYSE DES IMAGES NUMERIQUES COURS
▫ Deux procédés sont impliqués pour numériser une image : Numérisation = Échantillonnage + Quantification. D- Echantillonnage et quantification : L
TRAITEMENT DES IMAGES
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Quantification -Échantillonnage. Faisons le produit « graphiquement » : Le On voit deux images : on ne peut pas savoir dans quel sens tourne le disque !
Chapitre 1 : Les images numériques
ECHANTILLONNAGE. 8 bits. 5 bits. 4 bits. 3 bits. 2 bits. 1 bit. Figure 1.4 Résolution tonale : Quantification fréquence 8 fois plus faible.
Traitement des images numériques TP 1 : Représentation des
TP 1 : Représentation des images quantification et échantillonnage. Université Paris 13
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image numérique. - acquisition d'images. - numérisation d'images : quantification et échantillonnage. - quelques outils pour le traitement d'images.
Notes de cours Traitement dimages numériques
Le numériseur forme une image numérique (échantillonnage et quantification). — distance focale : distance entre la lentille et le point focal.
TRAITEMENT DES IMAGES
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Enseignement scientifique
Échantillonnage ; quantification ; codage ; compression. Vues du côté de l'utilisateur ces informations peuvent prendre la forme de textes
Quelques méthodes mathématiques pour le traitement dimage
4 janv. 2009 Une image numérique est composée d'unités élémentaires (appelées pixels) ... Echantillonnage et quantification ... La quantification désigne.
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Image numérique. Conclusion. De la photographie numérique. `a la photographie computationnelle. Séance 4. Quantification et échantillonnage. Frédéric SUR.
Traitement dImage :
numérisation = échantillonnage + quantification. Aymeric Histace. 16. 2. Images numériques. ? L'échantillonnage est le procédé de discrétisation.
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26 févr. 2007 1.2.1 Biais sur l'orientation du gradient dû `a la quantification . ... un échantillonnage de l'image et la valeur de chaque pixel est ...
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Son numérique Image numérique Conclusion De la photographie numérique `a la photographie computationnelle Séance 4 Quantification et échantillonnage
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L'échantillonnage est le procédé de discrétisation spatiale d'une image consis- tant à associer à chaque pixel une unique valeur : Figure 1 1(2) On parle de
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Pour certaines images de synth`ese on définit une image ˜g(x y) avec des vecteurs spatiaux x et y ne contenant plus nécessairement des valeurs enti`eres Il
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D- Echantillonnage et quantification : L'échantillonnage est limité par la capacité du capteur donc le nombre de pixels disponible (ou autre limite imposée)
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7 nov 2018 · Le numériseur forme une image numérique (échantillonnage et quantification) — distance focale : distance entre la lentille et le point
Filtrage dimages : Fondamentaux - Echantillonnage et quantification
Un image analogique I(xy) limitée aux fréquences spatiales Xmax et Ymax ne peut être reconstituée à partir de ces échantillons que si ils sont prélevés avec
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7 2 1 Algorithme de dilatation d'image noir et blanc 121 4 1 – Echantillonnage et Quantification d'un signal 2D continu selon
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Pour disposer d'une image sous forme numérique on a besoin de deux opérations: échantillonnage et quantification III-1 Echantillonnage L'échantillonnage (
Quelle est la différence entre l'échantillonnage et la quantification ?
l'échantillonnage prélève, le plus souvent à intervalles réguliers, la valeur du signal ; la quantification transforme une valeur quelconque en une valeur prise dans une liste finie de valeurs valides pour le système ; le codage fait correspondre à chaque valeur valide pour le système un code numérique.C'est quoi l'échantillonnage d'une image ?
L'échantillonnage est le procédé de discrétisation spatiale d'une image consis- tant à associer à chaque pixel une unique valeur : Figure 1.1(2). On parle de sous-échantillonnage lorsque l'image est déja discrétisée et qu'on diminue le nombre de pixels.Comment échantillonner une image ?
Le modèle de l'échantillonneur idéal est constitué par un simple produit de l'image initiale I(x,y) par un peigne de Dirac bidimensionnel. Il en résulte une image échantillonnée Ie(x,y) pour laquelle les valeurs correspondent aux luminances relevées sur une grille régulière de paramètres .- III-2 Quantification La quantification désigne la limitation du nombre de valeurs différentes que peut prendre I(x,y). Donc, la Quantification d'une image consiste, pour chaque pixel, à lui associer une valeur discrète d'amplitude.
Florent Lafarge
INRIA (Ariana)
PLAN DU COURS
-image numérique -histogramme -transformée de FourrierPhotographie numérique
TV et vidéo numérique
Surveillance
Imagerie médicale
Télédétection
Reconnaissance des formes
PC multimédia
LA PERCEPTION VISUELLE
La fonction de l'oeilest de recevoir et de transformer les vibrations électromagnétiques de la lumière en influx nerveuxqui sont transmis au cerveau.La cornée
Le cristallin:lentille auxiliaire
L'iris:diaphragme de l'oeil
La pupille:trouau centre de l'iris permettant de faire passer les rayons lumineux vers la rétine La rétine: c'est la couche sensibleà la lumière grâce aux photorécepteurs. -Les bâtonnets(130 millions) très grande sensibilité à la lumière-> vision de nuit -Les cônes(5 à 7 millions)sensibilité aux couleurs, pas à la lumiere -> vision de jourLA PERCEPTION VISUELLE
Système très complexe
Grande capacité à interpréter
Grande capacité à "inventer» (information manquante)Parfois pris en défaut
2LA PERCEPTION VISUELLE
Les limites de la perception visuelle
LA PERCEPTION VISUELLE
Les limites de la perception visuelle
LA PERCEPTION VISUELLE
Les limites de la perception visuelle
LA PERCEPTION VISUELLE
Les limites de la perception visuelle
LE DOMAINE SPECTRAL
Domaine du visible (0.4-
Domaine infrarouge (0.8-103 micrometres) : proche-moyen-thermiqueDomaine micro-ondes (1-102mm) : radar
IMAGE NUMERIQUE
3IMAGE NUMERIQUE
IMAGE NUMERIQUE
IMAGE NUMERIQUE
Notion de pixels
Définition
en une certaine position -les pixels sont généralement carrés -pixel vient de "picture element» -La taille du pixelEn niveau de gris
IMAGE NUMERIQUE
Notion de pixels
Système de voisinage :
V = {V(s) / s ג
-s ב -s גV(t) ֞t גExemples :
4-connexité8-connexité
IMAGE NUMERIQUE
IMAGE NUMERIQUE
4IMAGE NUMERIQUE
IMAGE NUMERIQUE
X(0,0)
YIMAGE NUMERIQUE
Convention
IMAGE NUMERIQUE
Un image couleur est représentée comme la superposition de 3 images N&B RVB++Avec du rouge, du vertet du
bleu, on peut représenter toutes les couleursIMAGE NUMERIQUE
RougeBleuVert
IMAGE NUMERIQUE
2 défauts majeurs : le bruitet le flou
Le bruit
Valeur pixel = mesure
Différents types de bruit :
Additif : mesureobservée= mesureréelle+ B
Multiplicatif : mesureobservée= mesureréelleBFiltrage du bruit : peut être très complexe
Évalué par la rapport signal / bruit (SNR)
5IMAGE NUMERIQUE
2 défauts majeurs : le bruitet le flou
Le flou
Problème de déconvolution :
Passage du monde 3D (ou 4D) vers image 2D
Stéréoscopie = Passage inverse :
deux images => 3DNécessité de modéliser le passage
Film ou CCDLentilles
Rayon lumineuxDiaphragmeObturateur
Objet 3D
Source
Appareil photographique
Aberration sphérique
Image floue
Aberration chromatique (effet prisme)
Franges colorées
Astigmatisme
Images floue sur les bords ou au centre
Distorsion
Altération géométrique
Les défauts
Deux grandes familles :
argentique (pellicules) numériques (CCD)Les capteurs
Déformation géométriques (étirement + mécanique)Les pellicules
Les capteurs CCD
Ensemble de sites photo-sensibles
Transformation photons -> électrons
Les sites sont sensibles sur le visible + proche IR Pour plusieurs couleurs sur un même site, deux possibilités :Mosaïque
Tri-capteur
6Les capteurs CCD : capteurs mosaïque
Sites sensibles à une seule couleur
Valeur pour les sites voisins obtenue par interpolation => problèmes avec des détails très finRRRVVV
VVVBBB
RRRVVV
VVVBBB
RRRVVV
VVVBBB
Les capteurs CCD : tri-capteurs
3 capteurs côte à côte
Séparation de la lumière vers les trois
Nécessité de recaler les différents plans colorésLes capteurs CCD face aux pellicules:
-meilleur rapport signal / bruit (1/200 vs 1/20) -meilleure dynamique -meilleure répétitivité de la réponse -absence de traitements externeItaille plus faible (nombre de pixels)
Iplus chers (particulièrement pour les grands capteurs)ECHANTILLONNAGE
Échantillonnage
-> résolution spatiale (taille du pixel)Quantification
-> résolution spectrale (niveau de gris) Les images numériques sont à précision finie nécessité de passer du continu au discret Problématique identique au traitement du signalImage = signal 2D
Attention au changement de dimension !!!
Le nombre de niveaux disponibles dépend de la taille allouée à chaque pixelEn général :
N&B : 1 octet / pixel = 8 bits = 256 niveaux
Couleur : 1 octet / couleur = 3 octets / pixel = 24 bits = 16 777 216 niveaux Caméra numérique : 12 bits / pixel = 4096 niveaux exemple : occupation physique pour des images de 4096 * 4096 :1 bits : 2 Mo soit 325 par CD
8 bits : 16 Mo soit 40 par CD
16 bits : 32 Mo soit 20 par CD
Problème du choix des niveaux
Niveau de sortie (discret)
7 La quantification est liée au rapport signal / bruitElle devrait dépendre
de la scène du bruitSur-quantification = perte de place
Sous-quantification = perte de données
Exemples
Lena 256 niveaux (8 bits)
Lena 4 niveaux (2 bits)
Lena 2 niveaux (1 bit)
Explication sur le cas 1D :
Explication sur le cas 1D :
Image : cas 2D
Modélisée par le peigne de Dirac
x yThéorème de Nyquist-Shannon
Hypothèse : signal 1D, de support infini, à bande limitée (fréquence maximale finie fm ) Un signal analogique peut être entièrement reconstruit à partir de ses fesoient au moins deux fois plus grandes que les fréquences maximales du signal fe 2.fm 8Illustrations du théorème
Échantillonnage temporel : "roue en arrière»Illustrations du théorème
Reconstruction du signal (cas 1D)
Échantillons de f(x), notés fp, intervalle xConditions de Shannon : fmax < 1 / (2 x)
Fonction reconstruite : f(x)
f p p x xpx x xpx fxf SsinImage : cas 2D
Généralisation valable (!!! non évident !!!)Ici x = 1
Reconstruction du signal (cas 2D)
qy qy px pxfyxf q qp p u f f f S SSsinsin),(,
Cas réel :
image de taille finie fréquence infinies (transitions brusques)échantillonnage peigne de Dirac
Sous-échantillonnage
Diverses méthodes :
Décimation
Moyenne
Gaussienne
Décimation
Sous-échantillonnage
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