Le but du projet est de produire un programme permettant d'effectuer des operations de traitement et de manipulation d'image que l'on peut trouver dans des logiciels de retouche photo.

1. O. Senhadji El Rhazi Projet Vision ENPC
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Projet Traitement d’Image et Applications
Juillet 2002
O. Senhadji El Rhazi
Élève Ingénieur (Cursus IMI)
Organisme : Ecole Nationale des Ponts et Chausses (ENPC)
Professeur encadren : Renaud Keriven
Module : Traitement d’image et applications

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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 à 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 complète du champ 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 :

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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

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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

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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 exposés dans ce qui suite :

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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 :

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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 utilisations consistent 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
Figure 12: Résultats de restauration d'image couleur