Chapitre IVChapitre IV Filtrage MorphologiqueFiltrage
définit un filtre morphologique Croissance: • Cette hypothèse est la plus fondamentale Elle assure que la structure de base du treillis, c'est à dire la relation d'ordre, est conservée lors d'un filtrage morphologique • Cette propriété entraîne qu' en général, le filtre perd de l'information
TRAITEMENT D’IMAGES
traitement d’images binarisation et morphologie mathÉmatique max mignotte filtrage morphologique (bruit) 24 morphologie mathÉmatique autres applications
Filtrage morphologique d’images monochromes
Exercice Chapitre 4 – Filtrage morphologique pour des images monochromes Dans cet exercice, il s’agit d’étendre aux images monochromes, les traitements morphologiques qui ont été vus pour des images binaires Chargez l’image en niveaux de gris CAMERAMAN TIF et mettez à jour la liste des chemins dans le « path browser »
FILTRAGE MULTI-COMPOSANTE - pubro
Filtrage non linéaire - Filtrage d’ordre Filtrage morphologique multi-composante Rehaussement multi-composante traitement P LAMBERT Bucarest ETASM 2007 39
Exemple de filtrage non-linéaire : le filtrage médian
au traitement d'images monochromes Opérateurs : • 2 opérateurs basiques ⇒“EROSION” et “DILATATION” • Combinaison de ces 2 opérateurs ⇒2 opérateurs complémentaires : “OUVERTURE” et “FERMETURE” • Ces opérateurs dépendent d’un élément structurant Filtrage morphologique Le filtrage morphologique repose sur la
Chapitre5 2 IFT6150
FILTRAGE FRÉQUENTIEL INTRODUCTION Rehaussement d’Images par Filtrage Spatial/Fréquentiel Image TF(image) Image Filtrée FFT FFT−1 Filtrage Spatial Filtrage Spectral Image rehaussée
Filtrage des images par différentes approches
Le filtrage et le rehaussement d'images est un champ important qui est employé infiniment dans le traitement d'images, où des images sont corrompues par différents types de bruit Pour cela, des méthodes et des techniques doivent être employées pour supprimer ces bruits
TP Traitement d’images
Filtrage de flou : filtre de Wiener Le filtrage de Wiener permet de partir d’une images floutée et d’arriver à une image plus ou moins nette mais cela est possible car on connaît le masque qui donne le flou de l’image de départ Programme : y = (getdata(handles vid,1,'uint8')); traitement I4 = rgb2gray(y);
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