Chapitre 1 : Les images numériques
On parle de sous-échantillonnage lorsque l'image est déja discrétisée et qu'on diminue le nombre de pixels. (1). (2). Figure 1.1 (1) Pavage (2) Echantillonnage.
Image Numérique Limagerie numérique
Formation de l'image. – Perception de la couleur. – Les systèmes de vision. 2. Représentation numérique de l'image. – Échantillonnage.
Présentation PowerPoint
image numérique. - acquisition d'images. - numérisation d'images : quantification et échantillonnage. - quelques outils pour le traitement d'images.
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Le numériseur forme une image numérique (échantillonnage et quantification). — distance focale : distance entre la lentille et le point focal.
Séance 4 Quantification et échantillonnage
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En réalité l'échantillonnage sous MATLAB revient `a définir implicitement des vecteurs spatiaux x = 1
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Son numérique Image numérique Conclusion De la photographie numérique `a la photographie computationnelle Séance 4 Quantification et échantillonnage
Qu'est-ce que 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 .Quelles sont les caractéristiques d'une image numérique ?
Une image a donc 3 caractéristiques : sa taille en nombre de pixel (définition), ses dimensions réelles (en centimètres ou pouces) et sa résolution (en pixel par pouce).- Une image numérique est une image acquise, traitée et stockée en bits. Une image numérique est un tableau de pixel : chaque pixel est codé par un nombre binaire pour un niveau de gris, ou par trois nombres binaires qui correspond à une nuance de rouge, de vert et de bleu (codage RVB).
ÉCHANTILLONNAGE ET
RÉÉCHANTILLONNAGE
D'IMAGES
Chapitre 4
78(RÉ)ÉCHANTILLONNAGE
Échantillonnage :
C'est le fait de prendre un échantillon!
Pour les images
Par exemple scanner ou APN
Prend des échantillons (sous forme de pixels) à partir d'une image continue (réelle) de sorte à construire une image discrète (matricielle) En donnant les fréquences d'échantillonnage, on définit la résolution de l'image! 79(RÉ)ÉCHANTILLONNAGE
Rééchantillonnage :
C'est, à partir d'une image numérique, faire un échantillonnage (de fréquence différente) pour obtenir une nouvelle image numérique Sur-échantillonnage : Fréquence plus basse, on rajoute des pixels. Sous-échantillonnage : Fréquence plus haute, on enlève des pixels.Le cas des transformations (rotation, redimensionnement) est assimilable à un sur-échantillonnage !
On perd de la qualité en effectuant un rééchantillonnage :Dilution de l'information
Suppression d'informations
80(RÉ)ÉCHANTILLONNAGE
Méthode au plus proche :
Comment savoir où faire la ponction dans
l'image pour appliquer une transformationOn n'utilise pas la transformation, mais la
transformation inverse 81(RÉ)ÉCHANTILLONNAGE
Méthode au plus proche :
Méthode dite " sans interpolation » !
La technique donne de
très mauvais résultats!Crénelage des détails
Phénomène d'aliassage
82(RÉ)ÉCHANTILLONNAGE
Solution
Interpoler : c'est essayer de deviner ce qu'il peut y avoir entre deux valeurs discrètes connuesCas le plus simple : interpolation linéaire
83(RÉ)ÉCHANTILLONNAGE
Solution
Cas plus complexe : interpolation quadratique,
cubique, d'ordre NOn prend maintenant trois, quatre ou N+1 points
Permet de mieux gérer les bords
84(RÉ)ÉCHANTILLONNAGE
Interpolation dans le cas d'un image
Le point de ponction ne tombe pas
nécessairement au centre d'un pixel On dit plutôt qu'il arrive entre 4 centres de pixels !La valeur donnée au pixel de notre nouvelleimage est celle qui est lue sur la surface àl'endroit de ponction
85(RÉ)ÉCHANTILLONNAGE
Interpolation dans le cas d'un image
On travaille en 2 dimensions !
Interpolation bi-linéaire :
On prend les 4 valeurs de pixels les plus proches
Interpolation bi-quadratique:
On prend 9 valeurs de pixels les plus proches
Interpolation bi-cubique :
On prend 16 valeurs de pixels les plus proches
Pour les images en niveaux de gris
1 pixel = 1 valeur entière
86(RÉ)ÉCHANTILLONNAGE
Interpolation dans le cas d'un image
Principe de l'interpolation bilinéaire
87(RÉ)ÉCHANTILLONNAGE
Interpolation dans le cas d'un image
Exemple
plus proche interpolation bilinéaire 88(RÉ)ÉCHANTILLONNAGE
Interpolation dans le cas d'un image
Comparaison d'interpolation
89(RÉ)ÉCHANTILLONNAGE
Interpolation dans le cas d'un image
Valable pour type de transformation
Exemple de transformation projective avec un
redressement de perspective 90quotesdbs_dbs35.pdfusesText_40
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