Rehaussement d

1
Rehaussement dimages

• Le mécanisme de formation des images est loin
  dêtre parfait
• Limage à la sortie doit être traitée avant de la
  soumettre
• aux traitements ultérieurs

Différentes formes de bruit
2
Exemples
3
Filtre passe haut
4
(No Transcript)
5
(No Transcript)
6
(No Transcript)
7
Rehaussement des arêtes
8
(No Transcript)
9
Objectif

• Améliorer le contraste
• Rehausser le niveaux de gris
• Accentuer les caractéristiques
• Filtrer pour atténuer le bruit

10
Histogramme
H(i)
i
Une image de tissu et son histogramme des niveaux
de gris
Histogramme donne une bonne indication sur la
composition photométrique de limage uniforme,
unimodal, multimodal
11
Exemple
Fréq. rel
Ng

0 3  3 2 5 5
1 1 0 3 4 5
2 2 2 4 4 4
3 3 4 4 5 5
3 4 5 5 6 6
7 6 6 6 6 5
0 1 2 3 4 5 6 7
36
12
Fréquence relative
Nombre de pixels
0 1 2 3 4 5 6 7
0 1 2 3 4 5 6 7
13
De lhistogramme on peut calculer des
caractéristiques simple Moyenne

Variance
Entropie
P(i)ProbI(x,y)i P(i) H(i)/
Une information sur la dispersion des niveaux de
gris
14
Exercice
Soit lhistogramme des niveaux de gris suivant
2 12 3 4 56 23 12 13 18 5 87 55 1 2 4 22 9 1 10 33
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
2 1 3 4 5 2 12 13 18 5 107 55 1 2 4 22 9 1 10 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
Calculer lentropie de ces deux histogrammes?
Que peux-t-on en déduire?
15
Lhistogramme ne donne pas dinformations sur la
répartition
Deux images différentes ayant un même histogramme
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Rehaussement de limage
Principe les niveaux de gris u ? 0,L sont
projetés en v ? 0,L
v f(u)
Rehaussement du contraste
Pour rehausser une région Pente gt 1
v
?
Vb
?
a,b,g
b
Va
a
u
0
a
b
L
17
(No Transcript)
18
Seuillage/binarisation
v
v
Tamis
19
Exemples
20
(No Transcript)
21
Sélection spectrale
22
Compression de dynamique
Dynamique de limage est trop importante si bien
que seulement quelques pixels sont visibles
v c log10(1u)
c une constante Rehaussement des pixels de
faibles amplitudes par rapport aux grandes
23
Exemple
24
Modification dhistogramme




0
ymax
xmin
xmax
((u-xmin)/(xmax- xmin)) ymax
V
25
Exemple
26
Égalisation dhistogramme

• La modification de lhistogramme répartie non
  uniformément.
• But de légalisation
• harmoniser la répartition des niveaux de
  luminosité de l'image
• de telle manière à tendre vers un même nombre de
  pixel pour
• chacun des niveaux de l'histogramme. Cette
  opération vise à
• augmenter les nuances dans l'image.

27
(No Transcript)
28

• Considérons limage comme une variable aléatoire
  u de probabilité pu(u) et de fonction de
  répartition Fu(x)Px ? u

On montre que v est uniformément répartie sur
0,1
29
(No Transcript)
30
Exemple
31
Inversion dimage
32
Filtrage
33
Deux modes de filtrage
34
Filtre moyenneur
Type passe bas
Soit I limage dentrée et I limage de sortie
Nk coefficients de normalisation
? réponse constante à un signal constant
35
Exo Donner les coefficients du masque moyenneur
3X3?
36
(No Transcript)
37
Théorème de la convolution
Pour certains traitements de rehaussement
dimages, limage est lissée avec un filtre à
réponse impulsionnelle
Dans le cas discret
g masque de convolution
38
(No Transcript)
39
(No Transcript)
40
(No Transcript)
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(No Transcript)
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(No Transcript)
43
(No Transcript)
44
(No Transcript)
45
(No Transcript)
46
3X3
7X7
47
(No Transcript)
48
3X3
7X7
49
3X3
7X7
50

51
(No Transcript)
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(No Transcript)
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(No Transcript)
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(No Transcript)
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(No Transcript)
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(No Transcript)
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60
Filtre médian
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(No Transcript)
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