Othman Rhazi Projet Vision ENPC
1
Projet Traitement d’Image et Applications
Juillet 2002
Othman Rhazi
Élève Ingénieur (Cur...
Othman Rhazi Projet Vision ENPC
2
Introduction :
Dans le monde, l’image occupe une grande place. Elle permet de représente...
Othman Rhazi Projet Vision ENPC
3
Compression :
Avant le traitement de l'image, il y a l'étape de NUMERISATION qui est trè...
Othman Rhazi Projet Vision ENPC
4
256 niveaux de gris 16 niveaux de gris
Un autre paramètre, entre dans le traitement et l...
Othman Rhazi Projet Vision ENPC
5
1. la détection et le suivi d'objets en mouvements/la segmentation d'images:
Le principe...
Othman Rhazi Projet Vision ENPC
6
3. Reconstruction de panorama à partir d'imagerie différentes :
Il s’agit de fusionner p...
Othman Rhazi Projet Vision ENPC
7
et
4. Restauration d'images :
Certaines des EDP apparaissent comme comportement limite d...
Othman Rhazi Projet Vision ENPC
8
Figure 12: Résultats de restauration d'image couleur
Prochain SlideShare
Chargement dans…5
×

Projet Vision - Othman Rhazi - 2002 ENPC

268 vues

Publié le

Ce rapport présente le travail effectué, par Othman Rhazi cursus IMI, dans la cadre du cours de traitement d'images dispensé à l'Ecole Nationale des Ponts et Chaussees. L'objectif du projet a été le développement d'un algorithme permettant la reconstruction de panorama à partir d'imagerie différents.

Le projet de Mr. Rhazi a été réalisé en C/C++ à l’aide de Microsoft Visual Studio et versionné avec SVN sur Github. Il consiste en l'établissement et l'implantation d'un algorithme permet la reconstruction d’une vue complet à partir de fragments d’images.

Ce rapport se décompose ainsi en deux parties. La première présente les généralités sur le traitement d’image et les modes de compression pratique. La seconde introduit l’objectif de reconstruction panoramique et l’algorithme utilisé.

Publié dans : Formation
0 commentaire
0 j’aime
Statistiques
Remarques
  • Soyez le premier à commenter

  • Soyez le premier à aimer ceci

Aucun téléchargement
Vues
Nombre de vues
268
Sur SlideShare
0
Issues des intégrations
0
Intégrations
9
Actions
Partages
0
Téléchargements
7
Commentaires
0
J’aime
0
Intégrations 0
Aucune incorporation

Aucune remarque pour cette diapositive

Projet Vision - Othman Rhazi - 2002 ENPC

  1. 1. Othman Rhazi Projet Vision ENPC 1 Projet Traitement d’Image et Applications Juillet 2002 Othman Rhazi Élève Ingénieur (Cursus IMI) Organisme : Ecole Nationale des Ponts et Chausses (ENPC) Professeur encadren : Renaud Keriven Module : Traitement d’image et applications
  2. 2. Othman Rhazi Projet Vision ENPC 2 Introduction : Dans le monde, l’image occupe une grande place. Elle permet de représenter un grand nombre de phénomènes. Elle était utilisée, du temps de la préhistoire, pour représenter des scènes de la vie de tous les jours. Avec l’apparition de l’électronique, l’image a acquis une nouvelle dimension. Elle n’est plus limitée au domaine du visible, mais utilise l’ensemble du spectre électromagnétique. Elle permet donc de " voir " l’infiniment petit et l’infiniment loin. Le cerveau humain, associé à l’œil, effectue un gigantesque travail de traitement des images. Cependant l’analyse perceptuelle qu’il fait comporte de nombreux aspects subjectifs. Aujourd’hui le traitement automatique d’images, grâce à l’outil informatique, permet d’extraire rapidement des informations quantitatives. Le traitement d’image permet a nous jour d’améliorer la qualité de l’image, d’extraire des information (des courbes et des contours) ou de mixer plusieurs images 2D pour en obtenir un panorama ou une vision 3D. Il existe plusieurs domaines d’utilisation du traitement d’image dans la vie quotidienne, dans le domaine médical ou dans le domaine de surveillance. Par exemple : -Le traitement d'image en radiographie est essentiellement utilisé pour avoir une meilleur qualité et visibilité des organes sur l'image et permettre ainsi de lever des indécisions. -le traitement d’image permet pour les camera de surveillance mobiles de conserver une image complet du champs de vision en dépit du mouvement du camera. Les grandes thématiques sont les suivantes : On abordera ensuit les quatre principaux domaines d’utilisation des EDP dans le traitement d’images :
  3. 3. Othman Rhazi Projet Vision ENPC 3 Compression : Avant le traitement de l'image, il y a l'étape de NUMERISATION qui est très importante, elle est composée de l'ECHANTILLONNAGE et de la QUANTIFACATION. ·L'échantillonnage spatial permet de passer de l'objet 2D (ou 3D) à une matrice de points élémentaires (pixels ou voxels) et conditionne ainsi la résolution de l'image. Mieux sera l'échantillonnage du signal de formation de l'image meilleur sera la résolution. ·La quantification des niveaux permet d'attribuer une valeur pour chaque pixel de l'image et de définir le nombre de niveaux gris utilisé. ECHANTILLONNAGE 320 x 240 80 x 60 QUANTIFICATION Amélioration d'images ·Analyse d'images - Segmentation d'image - Détection de contours · Restauration d'images - éliminant de bruit · Synthèse d'images 1- Visualisation 3D 2- construction de panorama
  4. 4. Othman Rhazi Projet Vision ENPC 4 256 niveaux de gris 16 niveaux de gris Un autre paramètre, entre dans le traitement et l’utilisation des images est la couleur. On exposera ici les deux systèmes les plus utilisés en France : Le système RVB (Rouge Vert Bleu) qui est additif. Le système CMJ (Cyan Magenta Jaune) qui est soustractif la synthèse additive la synthèse soustractive
  5. 5. Othman Rhazi Projet Vision ENPC 5 1. la détection et le suivi d'objets en mouvements/la segmentation d'images: Le principe est simple, il s’agit de détecter et suivre l’objet en mouvement dans une séquence d’images. Il s’agit en effet de déterminer le contour de l’objet en question(segmentation d’image). L'approche a été validée par plusieurs résultats expérimentaux obtenus sur diverses séquences réelles prises à l'extérieur et comportant des déplacements importants (séquence d'autoroute, de football, etc.) (voir figure 5). (1) (2) (3) 2. Reconstruction d’image 3D (Vision 3D): Il s'agit de retrouver la structure tridimensionnelle d'une scène en partant de photographies prises simultanément de points de vue différents. La scène est modélisée par une iso-surface d'une fonction réelle sur R3 et sa déformation est régie par une équation aux dérivées partielles (EDP). Plus précisément il s’agit de reconstruire l’image 3D d’un objet dont en dispose que de quelques images 2D. Les résultats du traitement sont exposé dans ce qui suite :
  6. 6. Othman Rhazi Projet Vision ENPC 6 3. Reconstruction de panorama à partir d'imagerie différentes : Il s’agit de fusionner plusieurs images pour obtenir un panorama global de l’objet. Par exemple a partire de ces images : On peu obtenir le panorama suivant :
  7. 7. Othman Rhazi Projet Vision ENPC 7 et 4. Restauration d'images : Certaines des EDP apparaissent comme comportement limite de certains filtres itérés classiques en traitement d’images (dilatation, érosion, moyennes locale, filtre médian). Alors, les EDP expliquent le comportement des filtres et en permettent une implémentation nouvelle, meilleure car indépendante de la discrétisation de l’image. Leurs utilisation consiste dans la restauration d'images bruitées et floues en éliminant le bruit additif. De telles images se retrouvent dans un grand nombre d'applications d'importance (images médicales, images couleurs, images multi-spectrales etc..). L'image 12 illustre un exemple de résultat obtenu par cette approche. a) Image floue et bruitée b) Image restaurée
  8. 8. Othman Rhazi Projet Vision ENPC 8 Figure 12: Résultats de restauration d'image couleur

×