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2015-2016
RAPPORT DU TP DU TRAITEMENT
D’IMAGE
Egalisation d’histogramme :
Pour généraliser l’égalisation l’histogramme au cas d’une image couleur il faut
respecter les quatre étapes suivantes :
1. Calcule de l’intensité de l’image couleur I=(R+V+B)/3.
2. Calcule de l’histogramme de I.
3. Calcule de l’histogramme cumulé de I.
4. l’égalisation de l’histogramme dans chaque l’image couleur ?
le programme de l’égalisation une image couleur est :
function C=egalisationcouleur(I);
[w,h,c]=size(I);
if c==3
R=I(:,:,1);
G=I(:,:,2);
B=I(:,:,3);
I=(R+G+B)./3;
end
J=double(I);
H=zeros(256);
HC=zeros(256);
% on peut utilisetr taille=numel(I)
for m=1:w
for n= 1:h
val=J(m,n);
H(val+1)=H(val+1)+1;
end
end
% calcul de l'histogramme cumulé
HC(1)=H(1);
for m= 2:256
HC(m)=(HC(m-1)+H(m));
end
%transformtion de l'image
for m= 1:w
for n= 1:h
val = R(m,n);
C1(m,n)=255*HC(val+1)/(w*h);
end
end
for m= 1:w
for n= 1:h
val = G(m,n);
C2(m,n)=255*HC(val+1)/(w*h);
end
end
for m= 1:w
for n= 1:h
val = B(m,n);
C3(m,n)=255*HC(val+1)/(w*h);
end
end
C=cat(3,C1,C2,C3);
C=uint8(C);
end
3 :: Implémenter la fonction Ngauss qui retourne le noyau gaussian
dont la taille et la valeur de sigma sont passées en entrée.
function [J] = Ngauss(I,sigma,taille)
switch taille
case 1
disp('taille 3*3');
[x,y]=meshgrid(-1:1,-1:1);
case 2
disp('taille 5*5');
[x,y]=meshgrid(-2:2,-2:2);
case 3
disp('taille 7*7');
[x,y]=meshgrid(-3:3,-3:3);
end
G=(1/(2*pi*(sigma)^2))*exp(-(x.^2+y.^2)/(2*sigma^2));
J=imfilter(I,G);
J=uint8(J);
imshow(J);
end
I=imread(‘lena.bmp');
J = imnoise(I,'gaussian');
subplot(1,2,1);imshow(I);title('imageoriginal');
subplot(1,2,2);imshow(J);title('imagebruité');
I=imread(‘lena.bmp');
T1S1 = Ngauss(I,0.5,1);
T1S2 = Ngauss(I,1.0,1);
T1S3 = Ngauss(I,1.5,1);
figure ;subplot(1,3,1); imshow(T1S1);title('T 3*3 S 0.5');
subplot(1,3,2); imshow(T1S2);title('T 3*3 S 1.0');
subplot(1,3,3);imshow(T1S3);title('T 3*3 S 1.5');
I=imread('lena.bmp');
T2S1 = Ngauss(I,0.5,2);
T2S2 = Ngauss(I,1.0,2);
T2S3 = Ngauss(I,1.5,2);
figure;subplot(1,3,1); imshow(T2S1);title('T 5*5 S 0.5');
subplot(1,3,2); imshow(T2S2);title('T 5*5 S 1.0');
subplot(1,3,3);imshow(T2S3);title('T 5*5 S 1.5');
I=imread('lena.bmp');
T3S1 = Ngauss(I,0.5,3);
T3S2 = Ngauss(I,1.0,3);
T3S3 = Ngauss(I,1.5,3);
figure;subplot(1,3,1); imshow(T3S1);title('T 7*7 S 0.5');
subplot(1,3,2); imshow(T3S2);title('T 7*7 S 1.0');
subplot(1,3,3); imshow(T3S3);title('T 7*7 S 1.5');
D’après ces image on remarque que plus on augmenté sigma plus l’image
devient flou
La détection de contours avec sobel et prewitt :
function g= contours(I,operateur,direction)
J=double(I);
switch operateur
case 'sobel'
Sx=[-1 -2 -1 ;0 0 0;1 2 1];
Sy=Sx';
case 'prewitt'
Sx=[-1 -1 -1 ;0 0 0;1 1 1];
Sy=Sx';
end
switch direction
case 'horizental'
g=filter(J,Sx);
case 'vertical'
g=filter(J,Sy);
case 'Both'
Gx=filter(J,Sx);
Gy=filter(J,Sy);
g=sqrt(Gx.^2+Gy.^2);
end
g=uint8(g);
imshow(g);
function k=filter(f,o)
[w,h]=size(f);
k=zeros(w,h);
for l=2:w-1
for c=2:h-1
K=o.*f(l-1:l+1,c-1:c+1);
k(l,c)=sum(K(:));
end
end
end
end
l’appelle de fonction :
I=imread(‘carte.bmp’);
sh = contours(I,'sobel','horizental');
sv = contours(I,'sobel','vertical');
sb = contours(I,'sobel','Both');
subplot(1,3,1);imshow(sh);title('sobelhorizental');
subplot(1,3,2);imshow(sv);title('sobelvertical');
subplot(1,3,3);imshow(sb);title('sobel both');
I=imread(‘carte.bmp’);
sh = contours(I,'prewitt','horizental');
sv = contours(I,'prewitt','vertical');
sb = contours(I,'prewitt','Both');
subplot(1,3,1);imshow(sh);title('prewitthorizental');
subplot(1,3,2);imshow(sv);title('prewittvertical');
subplot(1,3,3);imshow(sb);title('prewitt both');
EXERCICE 3 : segmentation par croissance de régions (L P E)
Image I
3 6 5 6 4 6 5 3 4 2 1
6 4 101 100 103 5 3 4 3 2 1
4 3 102 102 102 4 2 3 2 1 3
5 5 99 101 103 4 4 3 4 5 5
4 6 103 104 105 3 4 216 213 210 209
5 3 4 6 5 3 7 214 212 214 100
1 4 2 0 0 5 216 209 211 209 102
0 2 3 2 3 6 212 211 210 213 99
2 4 3 1 3 4 216 206 215 214 99
1 1 2 1 2 6 207 206 213 214 102
1)-segmenter limage I en utilisant G2 et G1 comme image de gradient
Image G2 Image G1
 Croissance de régions pour G1 :
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1
1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1
1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3
1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3
1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3
1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3
1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3
1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3
 les minima locaux et les germes de l’images G2:
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0
0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 Croissance de régions pour image G2 :
4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1
4 4 2 2 2 1 1 1 1 1 1
4 4 2 2 2 1 1 1 1 1 1
4 4 2 2 2 1 1 1 1 1 1
4 4 2 2 2 4 4 3 1 1 1
4 4 4 4 4 4 4 3 3 1 1
4 4 4 4 4 4 3 3 3 1 1
4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3
4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3
4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3
3) on remarque que dans ce cas on a deux images G1 et G2 on trouver 3 régions pour l’image
G1 et 4 régions pour G2
4)-la méthode de vinet :
D vinet(I,G1)=1-(110-Max(67,0,0)-Max(9,0,0)-Max(34,0,0))/110
D vinet (I,G2)=1-(110-Max(24,0,46,7)-Max(0,12,0,0)-max(0,0,0,21))/110
D vinet =1-(110-46-12-21)/110
Conclusion : d’après l’algorithme de Meyer l’image G1 plus segmenté a l’image G2 (car
Dvinet de G1 =1 mais Dvinet G2= 0,72)
D vinet(I,G1) = 1
D vinet(I ,G2)=1-0.281=0,72

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devoir traitement d'images

  • 1. Master : EEST Réalisé par: Encadré par: Pr.Youssef EL merabet EL ANZA BOUSSELHA EL BADRI IBRAHIM Année Universitaire : 2015-2016 RAPPORT DU TP DU TRAITEMENT D’IMAGE
  • 2. Egalisation d’histogramme : Pour généraliser l’égalisation l’histogramme au cas d’une image couleur il faut respecter les quatre étapes suivantes : 1. Calcule de l’intensité de l’image couleur I=(R+V+B)/3. 2. Calcule de l’histogramme de I. 3. Calcule de l’histogramme cumulé de I. 4. l’égalisation de l’histogramme dans chaque l’image couleur ? le programme de l’égalisation une image couleur est : function C=egalisationcouleur(I); [w,h,c]=size(I); if c==3 R=I(:,:,1); G=I(:,:,2); B=I(:,:,3); I=(R+G+B)./3; end J=double(I); H=zeros(256); HC=zeros(256); % on peut utilisetr taille=numel(I) for m=1:w for n= 1:h val=J(m,n); H(val+1)=H(val+1)+1; end end % calcul de l'histogramme cumulé HC(1)=H(1); for m= 2:256 HC(m)=(HC(m-1)+H(m)); end %transformtion de l'image for m= 1:w for n= 1:h val = R(m,n); C1(m,n)=255*HC(val+1)/(w*h); end end for m= 1:w for n= 1:h val = G(m,n);
  • 3. C2(m,n)=255*HC(val+1)/(w*h); end end for m= 1:w for n= 1:h val = B(m,n); C3(m,n)=255*HC(val+1)/(w*h); end end C=cat(3,C1,C2,C3); C=uint8(C); end
  • 4. 3 :: Implémenter la fonction Ngauss qui retourne le noyau gaussian dont la taille et la valeur de sigma sont passées en entrée. function [J] = Ngauss(I,sigma,taille) switch taille case 1 disp('taille 3*3'); [x,y]=meshgrid(-1:1,-1:1); case 2 disp('taille 5*5'); [x,y]=meshgrid(-2:2,-2:2); case 3 disp('taille 7*7'); [x,y]=meshgrid(-3:3,-3:3); end G=(1/(2*pi*(sigma)^2))*exp(-(x.^2+y.^2)/(2*sigma^2)); J=imfilter(I,G); J=uint8(J); imshow(J); end I=imread(‘lena.bmp'); J = imnoise(I,'gaussian'); subplot(1,2,1);imshow(I);title('imageoriginal'); subplot(1,2,2);imshow(J);title('imagebruité');
  • 5. I=imread(‘lena.bmp'); T1S1 = Ngauss(I,0.5,1); T1S2 = Ngauss(I,1.0,1); T1S3 = Ngauss(I,1.5,1); figure ;subplot(1,3,1); imshow(T1S1);title('T 3*3 S 0.5'); subplot(1,3,2); imshow(T1S2);title('T 3*3 S 1.0'); subplot(1,3,3);imshow(T1S3);title('T 3*3 S 1.5'); I=imread('lena.bmp'); T2S1 = Ngauss(I,0.5,2); T2S2 = Ngauss(I,1.0,2); T2S3 = Ngauss(I,1.5,2); figure;subplot(1,3,1); imshow(T2S1);title('T 5*5 S 0.5'); subplot(1,3,2); imshow(T2S2);title('T 5*5 S 1.0'); subplot(1,3,3);imshow(T2S3);title('T 5*5 S 1.5');
  • 6. I=imread('lena.bmp'); T3S1 = Ngauss(I,0.5,3); T3S2 = Ngauss(I,1.0,3); T3S3 = Ngauss(I,1.5,3); figure;subplot(1,3,1); imshow(T3S1);title('T 7*7 S 0.5'); subplot(1,3,2); imshow(T3S2);title('T 7*7 S 1.0'); subplot(1,3,3); imshow(T3S3);title('T 7*7 S 1.5'); D’après ces image on remarque que plus on augmenté sigma plus l’image devient flou
  • 7. La détection de contours avec sobel et prewitt : function g= contours(I,operateur,direction) J=double(I); switch operateur case 'sobel' Sx=[-1 -2 -1 ;0 0 0;1 2 1]; Sy=Sx'; case 'prewitt' Sx=[-1 -1 -1 ;0 0 0;1 1 1]; Sy=Sx'; end switch direction case 'horizental' g=filter(J,Sx); case 'vertical' g=filter(J,Sy); case 'Both' Gx=filter(J,Sx); Gy=filter(J,Sy); g=sqrt(Gx.^2+Gy.^2); end g=uint8(g); imshow(g); function k=filter(f,o) [w,h]=size(f); k=zeros(w,h); for l=2:w-1 for c=2:h-1 K=o.*f(l-1:l+1,c-1:c+1); k(l,c)=sum(K(:)); end end end end
  • 8. l’appelle de fonction : I=imread(‘carte.bmp’); sh = contours(I,'sobel','horizental'); sv = contours(I,'sobel','vertical'); sb = contours(I,'sobel','Both'); subplot(1,3,1);imshow(sh);title('sobelhorizental'); subplot(1,3,2);imshow(sv);title('sobelvertical'); subplot(1,3,3);imshow(sb);title('sobel both'); I=imread(‘carte.bmp’); sh = contours(I,'prewitt','horizental'); sv = contours(I,'prewitt','vertical'); sb = contours(I,'prewitt','Both'); subplot(1,3,1);imshow(sh);title('prewitthorizental'); subplot(1,3,2);imshow(sv);title('prewittvertical'); subplot(1,3,3);imshow(sb);title('prewitt both');
  • 9. EXERCICE 3 : segmentation par croissance de régions (L P E) Image I 3 6 5 6 4 6 5 3 4 2 1 6 4 101 100 103 5 3 4 3 2 1 4 3 102 102 102 4 2 3 2 1 3 5 5 99 101 103 4 4 3 4 5 5 4 6 103 104 105 3 4 216 213 210 209 5 3 4 6 5 3 7 214 212 214 100 1 4 2 0 0 5 216 209 211 209 102 0 2 3 2 3 6 212 211 210 213 99 2 4 3 1 3 4 216 206 215 214 99 1 1 2 1 2 6 207 206 213 214 102 1)-segmenter limage I en utilisant G2 et G1 comme image de gradient Image G2 Image G1  Croissance de régions pour G1 : 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3
  • 10.  les minima locaux et les germes de l’images G2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0  Croissance de régions pour image G2 : 4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 4 4 2 2 2 1 1 1 1 1 1 4 4 2 2 2 1 1 1 1 1 1 4 4 2 2 2 1 1 1 1 1 1 4 4 2 2 2 4 4 3 1 1 1 4 4 4 4 4 4 4 3 3 1 1 4 4 4 4 4 4 3 3 3 1 1 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3) on remarque que dans ce cas on a deux images G1 et G2 on trouver 3 régions pour l’image G1 et 4 régions pour G2 4)-la méthode de vinet : D vinet(I,G1)=1-(110-Max(67,0,0)-Max(9,0,0)-Max(34,0,0))/110 D vinet (I,G2)=1-(110-Max(24,0,46,7)-Max(0,12,0,0)-max(0,0,0,21))/110 D vinet =1-(110-46-12-21)/110 Conclusion : d’après l’algorithme de Meyer l’image G1 plus segmenté a l’image G2 (car Dvinet de G1 =1 mais Dvinet G2= 0,72) D vinet(I,G1) = 1 D vinet(I ,G2)=1-0.281=0,72