CouCoursrs : Tr: Traitementaitement dd images’images2gtr.weebly.com/uploads/1/1/3/7/11374864/chap2-traitements_de_base.pdf · L'égalisation d'histogramme permet de mieux répartir

Institut Supérieur d’Informatique

Université Tunis Elmanar

p q

Cours : Traitement d’imagesCours : Traitement d images

Chapitre 2: Traitements de base sur l i

présenté par:

les imagesprésenté par:

Mohamed Sahbi BahrounAnnée Universitaire 2011/2012 1

Plan du chapitrep

1. Histogramme

2. Transformations des images

3 Transformations ponctuelles pour l’amélioration du contraste3. Transformations ponctuelles pour l amélioration du contraste

4. Autres transformations

2Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR

1 Histogramme1. Histogramme


HistogrammeHistogramme






Moyenne : brillance luminanceMoyenne : brillance luminance


LuminanceLuminance


Informations issues de l’histogrammeInformations issues de l histogramme


ContrasteContraste


RemarqueRemarque


Histogramme Normalisé et CumuléHistogramme Normalisé et Cumulé


2 Transformations des images2. Transformations des images


Principe et typesPrincipe et types


Principe et typesPrincipe et types


Look Up TableLook Up Table


ExempleExemple


Transformations ponctuelles et hi thistogramme


3. Transformations ponctuelles pour l’amélioration du contrastepour l’amélioration du contraste


Amélioration d’imageAmélioration d image

Ad t ti à l i i h i (d l’ b t )Adaptation à la vision humaine (de l’observateur)- Améliorer la qualité des images=> l’image doit avoir=> l image doit avoir

- un bon contraste- des contours d’objets bien marqués


Comment améliorer le contraste d ides images

Recadrage de la dynamique :Transformation linéaireTransformation linéaireTransformation linéaire avec saturationTransformation linéaire par morceauTransformations non linéairesTransformations non linéaires

Égalisation de l’histogramme


Recadrage dynamiqueg y q


3.1. Transformation linéaire simple


Transformation linéaire simpleTransformation linéaire simple


Transformation linéaire simpleTransformation linéaire simple


Exemple transformation linéaireExemple transformation linéaire


ImplémentationImplémentation


LimiteLimite


3.2. Transformation linéaire avec saturation


Transformation linéaire avec t tisaturation


Transformation linéaire avec t tisaturation


Autres transformations linéairesAutres transformations linéaires


3 3 Egalisation d’histogramme3.3. Egalisation d histogramme


Egalisation d’histogramme l'égalisation d'histogramme est une méthode d'ajustement du contraste d'une image numérique qui utilise l'histogramme. Elle consiste à appliquer une g gtransformation sur chaque pixel de l'image, et donc d'obtenir une nouvelle image à partir d'une opération indépendante sur chacun des pixels. L'égalisation d'histogramme permet de mieux répartir les intensités sur l'ensemble de la plage de valeurs possibles, en « étalant » l'histogramme. L'égalisation est intéressante pour les images dont la totalité, ou seulement une partie, est de faible contraste (l'ensemble des pixels sont d'intensité proches).


Egalisation d’histogrammeEgalisation d histogramme


Programme Matlab égalisationProgramme Matlab égalisation


Programme Matlab égalisationProgramme Matlab égalisation


Exemple égalisationExemple égalisation


4 Autres transformations4. Autres transformations


Transformations non linéairesTransformations non linéaires


Addition d’imagesAddition d images


soustraction d’imagessoustraction d images


Multiplication d’imagesMultiplication d images


Opérations logiques sur les imagesOpérations logiques sur les images


Opérations logiques sur les imagesOpérations logiques sur les images


Opérations sur les images + et -Opérations sur les images et


Interpolation d’images : h t d’é h llchangement d’échelle


Interpolation du plus proche voisinInterpolation du plus proche voisin


Interpolation bilinéaireInterpolation bilinéaire


Interpolation bicubiqueInterpolation bicubique


Exemples d’interpolationExemples d interpolation


Exemple d’interpolationExemple d interpolation


Exemple d’interpolationExemple d interpolation


BibliographieBibliographie

Cours de traitement d’images Elise Arnaud – Edmond Boyer Université Joseph Fourier

Cours de traitement d’images Alain BoucherCours de traitement d’images T Guyer Université de ChambéryCours de traitement d’images Caroline ROUGIER université de Cou s de a e e d ages Ca o e OUG u e s é de

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Documents

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