traitement d’images 2ème partie :...
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Traitement d’images2ème partie : prétraitements
Caroline Petitjean
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Plan
• Applications, perception, représentation…
• Prétraitements– Amélioration– Restauration
• Traitement : Segmentation
• Traitement de 2 images
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Présentation de l’analyse d’images
• Prétraitements
1) Améliorer le contraste 2) Enlever le bruit présent dans l’image
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Histogramme d’une image
• Distribution des niveaux de gris de l’image– Pour chaque NdG, compter le nombre de
pixels possédant ce NdG
– Exemple :10
31
11
Nombre de pixelsayant ce niveau de gris
Niveau de gris
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Histogramme
Niveaux de gris
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Histogramme
Niveaux de grisPhoto ancienne peu contrastée
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Histogramme
Niveaux de gris
IRM cardiaque (sous-exposée)
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Histogramme
Niveaux de grisRadio (sur-exposée)
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Histogramme
Niveaux de gris
Histogramme bimodal
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Histogramme
• Que peut-on dire des images dont les histogrammes sont représentés ci-dessous ?
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Histogramme
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Histogramme
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Histogramme
• Pour améliorer le contraste d’une image :Opérations sur l’histogramme
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Histogramme
Niveaux de gris de l’image initiale
Niveaux de grisde l’imagecorrigée
Extension dela dynamique
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Extension de la dynamique
• Algorithme• a ≤ n ≤ b � 0 ≤ n’ ≤ 255
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Extension de la dynamique
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Égalisation d’histogramme
• Principe : en l’absence d’informations sur l’image, un histogramme « idéal »présenterait une distribution uniforme des niveaux de gris
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Égalisation d’histogramme
• On calcule l’histogramme cumulé
Image originale
Histogramme original
Histogrammecumulé
0 255
Nb de pixels de niveau ≤ n
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Égalisation d’histogramme
• On calcule l’histogramme cumulé
Image originale
Image après égalisation
Histogramme égalisé
Histogramme original
Transformation
0 255
Niveau de sortie
Niveau d’entrée
0
2
55
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Égalisation d’histogramme
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Egalisation d’histogramme
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Egalisation d’histogramme
• Ne convient pas forcément…à voir selon l’application
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Transformations d’histogramme
• Que font ces transformations ?
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Inversion
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Binarisation
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Résumé
Image originale
Égalisation d'histogramme
Étalement d'histogramme
Nombreuses méthodes à disposition…voir celle qui convient pour notre application !
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Plan
• Applications, perception, représentation…
• Prétraitements– Amélioration du contraste– Restauration
• Traitement : Segmentation
• Traitement de 2 images
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Restauration
• Objectif : enlever le « bruit » présent dans l’image � la filtrer
http://www.ece.ncsu.edu/imaging/MedImg/Stevestuff.html
http://www.gris.informatik.tu-darmstadt.de/~sroth/research/foe/denoising_results.html
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Restauration
• But : éliminer le bruit dans l’image• Différents types de bruit :
Original Salt and pepper(noir et blanc,aléatoire)
Gaussien(additif)
Speckle(multiplicatif)
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Restauration
• L’image est filtréepar un « masque » detaille 3x3
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Filtrelinéaire
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Résultat du filtrage
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Résultat du filtrage
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Filtrage passe-bas
• Filtre moyenneur filtre gaussien
• Action sur un profil 1D ?
• Filtres linéaires
1 1 1 1 1 1 1 2 1
W1 = 1/9 1 1 1 W2 = 1/10 1 2 1 W3 = 1/16 2 4 2
1 1 1 1 1 1 1 2 1
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Filtrage gaussien
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Filtrage médian
• Au lieu de faire une moyenne pondérée dans un masque � la médiane
�Filtre non linéaire
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Filtrage médian
• Principe :Dans un voisinage
3x3 :– Trier les 9 valeurs– Sélectionner la
5ème
Permet de ne pas « inventer» de valeurs qui n’étaient pas présentes dans l’image
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Filtrage médian
?
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Filtrage médian
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Résultat filtre médian
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Filtrage médian
Médian 3x3 Médian 7x7Bruit salt and pepper
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Comparaison médian/moyenneur
Image originale
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Comparaison médian/moyenneur
Bruit gaussien
Moyenneur 3x3
Bruit salt andpepper
Médian 3x3
Bruit speckle
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Filtrage médian
• Avantages : Elimine les petits bruits, sans rendre les frontières floues
• Inconvénients : A tendance à« déplacer » les frontières (rétrécir les convexités)
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Résumé
• Supprimer le bruit dans une image : par filtrage passe-bas
Filtrage linéaireMoyenneurGaussien
Filtrage non-linéaireMédian
Pour le bruit additif gaussien(filtre lisse les contours)
Pour le bruit impulsionnel(filtre préserve les contours)
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Choix du voisinage
• Voisinage classique 3x3 :
• Autres tailles : 5x5, 7x7• Autres possibilités :
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Et sur les bords ?
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Et sur les bords ?
• Les bords ne sont pas considérés �pixels noirs
• Effet miroir
• On duplique les 1ère et dernière lignes, les 1ère et dernière colonnes
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RéférencesSource des images
•• Cours de Imagerie NumCours de Imagerie Numéérique Bruno NAZARIAN, rique Bruno NAZARIAN, ÉÉcole cole de Journalisme et de Communication de Journalisme et de Communication DESS IESSDESS IESS
•• Cours Reconnaissance des formes Jean Meunier, Cours Reconnaissance des formes Jean Meunier, UniversitUniversitéé de Montrde Montrééalal
• Cours de Vision artificielle, Christine Fernandez-Maloigne, Université de Poitiers
• Cours Traitement d’images, A.Tabbone UniversitéNancy 2
• Cours Analyse d’images – extraction de caractéristiques, E. Arnaud, Université Joseph Fourier, Master 2 pro GI, option IHM.
• Cours UE Traitement d’images, Alain Dieterlen, Université Haute Alsace
![Page 54: Traitement d’images 2ème partie : prétraitementscarolinepetitjean.free.fr/enseignements/ti/part2_TI_pretrt_M1... · Histogramme d’une image • Distribution des niveaux de gris](https://reader030.vdocuments.net/reader030/viewer/2022020121/5b98891609d3f2085f8bc62e/html5/thumbnails/54.jpg)
Exercices1) Soit une image de taille 8X8 dont les niveaux de gris vérifie:
f[i,j] = |i-j| i,j =0,1,2,3,4,5,6,7
On applique un filtre médian 3X3. Donner le contenu de l’image de
sortie?