Introduction to image processing

1 570 vues

Publié le

0 commentaire
3 j’aime
Statistiques
Remarques
  • Soyez le premier à commenter

Aucun téléchargement
Vues
Nombre de vues
1 570
Sur SlideShare
0
Issues des intégrations
0
Intégrations
2
Actions
Partages
0
Téléchargements
26
Commentaires
0
J’aime
3
Intégrations 0
Aucune incorporation

Aucune remarque pour cette diapositive

Introduction to image processing

  1. 1. Chapitre ITraitement dimages numériquesL’objectif est de prendre en main les outils de traitement d’images et de lavision par ordinateur les plus classiques `a l’aide du logiciel Matlab. Matlab estun logiciel de calcul scientifique permettant de développer des solutions a desproblèmes techniques. Il permet de réaliser du calcul numérique et de tracer desgraphiques pour visualiser et analyser les données. Il dispose d’un langage etd’un environnement de programmation interactifs ainsi que d’outils pourconcevoir des interfaces utilisateur graphiques. Matlab est associé à des boitesà outils appelé TOOLBOX permettant d’accéder `a des fonctions spécifiques àun domaine d’application comme le traitement d’images par exemple.Image...vision…mais quest-ce que ces? Image: Représentation dune personne ou dune chose par la peinture, lasculpture, le dessin, la photo, le film...Vision : Perception du monde extérieur par les organes de la vue.En fait, limage est souvent associée à la vision qui a un caractère intrinsèquealors que pour limage intervient la notion de représentation, donc interprétationplus ou moins objective, du monde extérieur.Cependant, la vision humaine peut aussi incorporer une composante subjectivenon négligeable; en effet, une scène quelconque sera vue différemment parchaque individu suivant le schéma danalyse adopté ou le contexte personnel.Les images ne sont pas obligatoirement liées à un phénomène de vision précis(par exemple images mentales, rêves, représentations symboliques); ellespeuvent aussi permettre de représenter des objets immatériels ou des concepts(comme un signal électrique par un oscillogramme).Ici nous appellerons image linformation issue dun capteur de vision (oeil,caméra). Cette image subira un certain nombre de traitements pour arriver àun résultat sous la forme dune image, dune liste de paramètres, dunevariable booléenne…-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN
  2. 2. Une définition mathématique:Signal : fonction d’au moins 1 variable spatiale.Image: fonction d’au moins 2 variables spatiales.Une définition physique:Observation discrète dun phénomène continu, physique comme lintensitélumineuse (couleur), la réponse à un stimulus (PET), l’écho radar ou àl’excitation par une onde radio dans un champ magnétique.Expemples dimage: Image dessinée Vraie image (Palestine ) Image landsat satellite image medicale(Rayon-X) Image thermique image animee (3D-max)-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN
  3. 3. Les différents types de capteur : capteursLE CAPTEUR OEILCornée protection, filtreIris diaphragme - variation dun facteur 10 en surfaceCristallin optique + focus - déformable, indice optique variableRétine couche photosensible - 120 millions de récepteurs ( cônes et bâtonnets )Nerf optique transport de linformation - 100 000 neurones.Les photorécepteurs de la rétine : 2 types: Cônes Bâtonnets Vision photopique Vision scotopique Couleur Faible intensité 6 à 7 millions 120 millions environ Zone fovéale Zone extra fovéale-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN
  4. 4. La FOVEA est la région où la vision photopique est la plus précise et sensible.Loeil se déplace pour aligner la FOVEA, laxe optique et lobjet désiré -exemple de la lecture. La zone fovéale correspond à un angle de 20 minutes.Le maximum de sensibilité en vision scotopique est situé à environ 20° de laxeoptique : Une étoile de faible magnitude est plus visible si lobservateur regardelégèrement à côté !!!La zone aveugle correspond au rattachement du nerf optique sur la rétine. Poursen convaincre, faire le test suivant: Masquer un oeil, avec lautre fixer la lettread hoc (D pour oeil droit droit…) lautre lettre disparaît pour une distance feuille oeilde lordre de 25 cm.La coloration des pigments des différents types de cônes est à lorigine de lavision chromatique. : cyanolabe (cyan) : chorolabe (vert) : érytholabe (rouge) .Capteur Numerique: ( CMOS et CCD )Capteur CCD:Les capteurs appelés CCD (Charged Coupled Device), ceux que l’on trouve surla plupart des APN sont des systèmes à couplage de charge. Le transfert desinformations s’effectue en décalant la charge électrique de limage de photositeen photosite. Pour que cela fonctionne correctement, ces capteurs sont associés capteursà une électronique dhorloge externe. Les CCD sont dexcellents systèmesdimagerie mais sont chers à fabriquer.-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN
  5. 5. Exemples des capteurs CCDLes capteurs CMOS: Les capteurs CMOS (Complementary metal oxide semi Complementary semi-conductor) sont apparus dans les années 1980, à la suite des matrices de photodiodes, ) ,comme résultat de lintégration de cellules composées dune photodiode et dunelogique damplification puis dobturation. Ils sont plus complexes à fabriquer maissont produits selon des techniques classiques de micro électronique et de ce fait micro-électroniquepeuvent avoir des dimensions importantes (jusquà 24 mégapixels). Ils sont (jusquàgénéralement utilisés pour les capteurs AF des appareils reflex.De la même façon que beaucoup de CCD, les capteurs CMOS pour image couleursont associés à un filtre coloré et un réseau de lentilles, encore plus nécessaire vu lafaible surface relative de la photodiode, seule zone sensible. Chaine de capteur CMOS pteur tableau de pixels dans CMOSImage numerique: • C’est une matrice de X×Y pixels (picture element) correspondant à l’échantillonnage et la quantification d’un signal acquis avec une caméra. • Chaque pixel est associé à un niveau de gris n ou des niveaux de composante couleur codé sur N bits et qui représentent respectivement le niveau de luminosité ou de couleur de la zone correspondante dans la scène observée.Chaque pixel est localisé par ses coordonnées x et y dans limage.-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN
  6. 6. Differentes representations dimage:Image en niveaux de gris :Une image ne niveaux de gris autorise un dégradéde gris entre le noir et le blanc. En général, on code le niveau de gris sur unoctet (8 bits) soit 256 nuances de dégradé. Lexpression de la valeur du niveaude gris avec Ng = 256 devient: p(i,j) [0, 255].Image binaire: Une image binaire est une image MxN où chaque point peutprendre uniquement la valeur 0 ou 1. Les pixels sont noirs (0) ou blancs (1). Leniveau de gris est codé sur un bit (Binary digIT) avec Ng = 2 et la relation surles niveaux de gris devient: p(i,j) = 0 ou p(i,j) = 1. evient: Image binaireImage couleur: Une image couleur est la composition de trois (ou plus)images en niveaux de gris sur trois (ou plus) composantes. On définit donc troisplans de niveaux de gris, un rouge, un vert et un bleu. La couleur finale estobtenue par synthèse additive desces trois (ou plus) composantes.-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN
  7. 7. On a les relations sur les niveaux de gris: p_R(i,j) Î[0, 255], p_V(i,j) Î[0,255],p_B(i,j) Î[0, 255]. On voit bien sur la figure quune image couleur est enfait lassociation de trois plans de niveau de gris, chacun deux étant unecouleur de base.Image à valeurs réelles: Pour certains calcul sur les images, le résultat peut nepas être entier, il est donc préférable de définir limage de départ et limagerésultat comme des images à valeurs réelles. En général, une image à valeurs tatréelle est telle que le niveau de gris est un réel compris entre 0.0 et 1.0. On adans ce cas pour une image à niveaux de gris: p(i,j)Î[0.0, 1.0]. Pour une imagecouleur, la relation devient p_R(i,j)Î[0.0, 1.0], p_V(i,j)Î[0.0, 1.0], p_B(i,j)Î[0.0, evient1.0].Espaces couleurs : pacesEspace RVB (RGB)Un espace RVB est défini par les 5 paramètres qui définissent la gamme descouleurs (gamut). Les trois premiers sont bien entendu, les 3 couleursprimaires. Mais ce nest pas suffisant, il faut connaître à quoi correspond lemélange de ces trois primaires. Cest ainsi quun quatrième paramètrechromatique qui définit le point blanc est indispensable. Puis à lintérieur delespace RVB, il faut aussi connaître la façon dont les tonalités sont distribuées.Cest le dernier paramètre qui c correspond au gamma.-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN
  8. 8. Le cube est la représentation (idéalisée) du modèle RVB. Les mélanges de couleurs sontreprésentés ici avec un diamétre qui augmente avec laugmentation de la luminosité. Si, on ne veut plus dinterférence avec la luminosité, on peut représenter les mélanges RVB dans un triangle délimité par les trois primairesLes espaces TSL (HSI , HSV)Le modèle TSL (acronyme de Teinte, Saturation, Luminosité) est le plusintuitif de tous les modèles colorimétriques que nous étudierons. Il est basé surle ressenti de la perception humaine doù son nom de modèle perceptuel.Chaque critère de couleur est clairement séparé, ce qui en fait le modèle le pluspratique pour la retouche dimage ou lajustement des couleurs.Les trois critères qui caractérisent le TSL (HSL en anglais pour Hue, Saturationet Lightness) sont la teinte, mesurée par un angle de 0 à 360° autour de la rouechromatique, la saturation, qui reflète bien la notion intuitive de coloration, car aturation,elle va des couleurs vives vers le gris. Et enfin, la luminosité, mesurée entre lenoir (pas de lumière ou valeur 0) et le blanc (lumière maximum ou valeur 1).Cest le modèle de référence pour les artistes et tous ceux qui sont amenés àfaire des mélanges de couleurs sous forme dencres, de pigments ou deteintures. Le TSL a de fortes affinités avec la synthèse soustractive et lesmodèles basés sur le CMJ (ou le CMJN)-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN
  9. 9. Conversion de RVB vers TS TSV:Conversion de TSV vers RVB RVB:Lespace TSV contient toutes les couleurs, ce qui permet à chaque couleur delespace RGB davoir une correspondance TSV. En revanche, la conversiondun espace colorimétrique à lautre exploite les opérateurs "max" et "min". La "max"conversion est donc irréversible, cest dire que les teintes TSV ne sont pas cest-à-diretoutes représentées dans lespace RGB.-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN
  10. 10. Couleurs complémentaires :On définit deux couleurs comme complémentaires si mélangées ensemble, elleproduisent un gris. Soit une couleur (h, s, v) dans lespace de couleur TSV, ilexiste un complement (h, s, v) tel que quand (h, s, v) et (h, s, v) sontmélangées en proportions égales, la saturation de la couleur produite vaut 0.Alors,Les espaces CMJ (CMY et CMYK)De la même manière que de lespace RGB, la synthèse soustractive descouleurs CMY est basée sur la combinaison des trois couleurs primaires ditesfroides et opère de la même manière, si ce nest que le résultat est inversé.Mais contrairement à lespace RGB, les opérations sont plus complexes danslespace CMY car sous certaines conditions les couleurs obtenues dépendent decombinaisons des couleurs primaires !En théorie, la conversion dun espace RGB en CMY sopère très simplement :C=1-R, M=1-G; Y=1-B. Mais en pratique on constate que les images manquentde contraste.En fait, lespace CMY rend difficilement compte de la balance des blancs, doùla nécessité dajouter une composante de luminance pour donner toute lasaturation aux couleurs, ce qui a conduit à la création de lespace CMYK et desimprimantes quatre couleurs. Malgré ces difficultés, certaines imprimantesdites RGB sont en fait des CMYK déguisées.Lespace YCbCrIl sagit dun espace de couleurs propre aux systèmes vidéos (TV, caméscope,etc) qui, à lorigine, visait à résoudre des problèmes liés aux transmissionhertziennes.Nous devons le citer, ne fut-ce que pour information, car la plupart destéléviseurs à écran plat supportent cet espace ainsi que la connexion à unordinateur afin dafficher les images en haute définition sur le téléviseur.-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN
  11. 11. Dans cet espace YCbCr, on considère quune image noir et blanc ou couleur estla somme de ses couleurs fondamentales. Le signal contient donc une donnéepropre à la luminance (Y) et deux données de chrominance (Cb et Cr)correspondant respectivement au bleu moins Y et au rouge moins Y.Y = 0.29900R+0.58700G+0.11400BCb =-0.16874R-0.33126G+0.5000BCr = 0.5000R-0.412869G-0.08131BLe passage inverse se fait par:R=1.00000Y+1.10200CG=1.00000Y-0.34414Cb-0.71414CrB=1.00000Y+1.11200CbLes differentes formats dimageOn a deux types principales:Les images (matricielles) ou bitmap.Une image matricielle (ou bitmap) est une image constituée dun ensemble depoints : les pixels.Format dimages bitmap : BMP, PCX, GIF, JPEG, TIFF.Les photos numériques et les images scannées sont de ce type.Les images vectorielles.Les images vectorielles sont composées de formes géométriques qui vontpouvoir être décrites dun point de vue mathématique. Par exemple une droitesera définie par 2 points, un cercle par un centre et un rayon. Le processeur estchargé de "traduire" ces formes en informations interprétables par la cartegraphique (images Word, Publisher, CorelDraw - format WMF, CGM, etc.)Les avantages dune image vectorielle : les fichiers qui la composent sontpetits, les redimensionnements sont faciles sans perte de qualité.Les inconvénients : une image vectorielle ne permet de représenter que desformes simples. Elle nest pas donc utilisable pour la photographie notammentpour obtenir des photos réalistes.Les formats de fichiers des appareils photos numériques (APN)Les images sauvegardées sur la carte mémoire dun APN sont toujours de typeBitmap. Le format le plus répandu est le format Jpeg. Cest un format decompression qui peut compresser les fichiers à plus de 90 %.Les APN sont accompagnés de logiciels qui permettent de faire un choix dutaux de compression. Plus le taux de compression est élevé plus limageestaltérée. Inversement un taux de compression moins grand donne une qualitédimage supérieure mais un fichier plus gros.-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN
  12. 12. -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN

×