Image numérique

Generalites les images matricielles la radiometrie Les formats d’image

Les Images Numeriques :Introduction

E.FAVIER

4 Annee STI GS

Annee universitaire 2007-2008


Sommaire

1 Generalites

2 les images matricielles

3 la radiometrie

4 Les formats d’image


Sommaire

1 Generalites


3 la radiometrie



Sommaire

1 Generalites


3 la radiometrie



Sommaire

1 Generalites


3 la radiometrie



Sommaire

1 GeneralitesIntroduction


3 la radiometrie



Introduction

Le cours

Les images et le sensoriel

Le but de ce cours est de presenter les images numeriques dans lecadre d’un cours sur le genie sensorielNous verrons les images numeriques et leurs differentesparticularites ainsi que leurs techniques d’acquisitionsLes TD-TP seront realises principalement avec le logiciel Matlab


Introduction

Images et Vision

La Vision numerique et l’image artificielle


Introduction

Les objectifs

le plan du cours

1 Les images numeriques

Images BinairesImages en Niveau de GrisImages Couleurs

2 L’acquisition des images

Les capteursLes eclairagesl’acquisition

3 Un Outil : Matlab


Introduction

Les objectifs

le plan du cours


Images Binaires

Images en Niveau de GrisImages Couleurs



3 Un Outil : Matlab


Introduction

Les objectifs

le plan du cours


Images BinairesImages en Niveau de Gris

Images Couleurs



3 Un Outil : Matlab


Introduction

Les objectifs

le plan du cours





3 Un Outil : Matlab


Introduction

Les objectifs

le plan du cours





3 Un Outil : Matlab


Introduction

Les objectifs

le plan du cours




Les capteurs

Les eclairagesl’acquisition

3 Un Outil : Matlab


Introduction

Les objectifs

le plan du cours




Les capteursLes eclairages

l’acquisition

3 Un Outil : Matlab


Introduction

Les objectifs

le plan du cours





3 Un Outil : Matlab


Introduction

Les objectifs

le plan du cours





3 Un Outil : Matlab


Introduction

Les images

Definitions

Les images numeriques se decomposent en deux grandes parties :

Les images vectorielles

Les images matricielles ou bitmap

Les avantages

On etudiera principalement dans ce cours les images matricielles


Introduction

Les images

Definitions




Les avantages



Introduction

Les images

Definitions




Les avantages



Introduction

Les images

Definitions




Les avantages



Introduction


Images vectorielles

Les images vectorielles sont des representations d’entitesgeometriques (cercle, rectangle, segment ...)

Ceux-ci sont representes par des formules mathematiques (unrectangle est defini par deux points, un cercle par un centre et unrayon, etc ...)C’est le logiciel qui traduit ces formes en informationsinterpretables par la carte graphique et ensuite affichees


Introduction


Images vectorielles

Les images vectorielles sont des representations d’entitesgeometriques (cercle, rectangle, segment ...)Ceux-ci sont representes par des formules mathematiques (unrectangle est defini par deux points, un cercle par un centre et unrayon, etc ...)

C’est le logiciel qui traduit ces formes en informationsinterpretables par la carte graphique et ensuite affichees


Introduction


Images vectorielles

Les images vectorielles sont des representations d’entitesgeometriques (cercle, rectangle, segment ...)Ceux-ci sont representes par des formules mathematiques (unrectangle est defini par deux points, un cercle par un centre et unrayon, etc ...)C’est le logiciel qui traduit ces formes en informationsinterpretables par la carte graphique et ensuite affichees


Sommaire

1 Generalites

2 les images matriciellesDefinitionsLes tramesLa resolution

3 la radiometrie



Definitions

Les images matricielles

Definition

Il s’agit d’images pixellisees, c’est-a-dire un ensemble de points oupixels contenus dans un tableau , chacun de ces points possedantune (ou plusieurs valeurs) decrivant sa radiometrie.

la matrice de pixel

Une image numerique est representee par un pavage de pixels dansdeux dimensions


Definitions

Les images matricielles

Definition

Il s’agit d’images pixellisees, c’est-a-dire un ensemble de points oupixels contenus dans un tableau , chacun de ces points possedantune (ou plusieurs valeurs) decrivant sa radiometrie.

la matrice de pixel

Une image numerique est representee par un pavage de pixels dansdeux dimensions


Definitions

la double discretisation

Une double discretisation

Une double discretisation :

1 Spatiale : L’echantillonnage

2 radiometrique La quantification


Definitions

la double discretisation

Une double discretisation

Une double discretisation :

1 Spatiale : L’echantillonnage

2 radiometrique La quantification


Definitions

l’echantillonnage


Definitions

le pixel

Le Pixel

Une image numerique est un ensemble de pixels.

Un Pixel = Picture Element.

La Taille d’un pixel depend de l’echantillonnage et du champ devue : c’est la resolutionUn pixel possede une valeur qui peut-etre un scalaire(image binaireou niveau de gris) ou un vecteur(image couleur)


Definitions

le pixel

Le Pixel



La Taille d’un pixel depend de l’echantillonnage et du champ devue : c’est la resolution

Un pixel possede une valeur qui peut-etre un scalaire(image binaireou niveau de gris) ou un vecteur(image couleur)


Definitions

le pixel

Le Pixel



La Taille d’un pixel depend de l’echantillonnage et du champ devue : c’est la resolutionUn pixel possede une valeur qui peut-etre un scalaire(image binaireou niveau de gris) ou un vecteur(image couleur)


Les trames

La trame

La Trame

La grille ou trame digitale permet de definir les relations devoisinage entre pixels d’une image. La numerisation du supportspatial peut se faire de differentes facons :

La trame carree

La trame hexagonale


Les trames

La trame

La Trame

La grille ou trame digitale permet de definir les relations devoisinage entre pixels d’une image. La numerisation du supportspatial peut se faire de differentes facons :

La trame carree

La trame hexagonale


Les trames

les trames

La trame carree

La trame hexagonale


Les trames

les trames

La trame carree La trame hexagonale


Les trames

Les systemes de voisinage

V4

V8


Les trames


V4 V8


Les trames

Le Lemme de Jordan

Theoreme

Une courbe fermee sans point double separe le plan en deuxcomposantes connexes

Attention

Nous allons montrer que ce lemme n’est pas valide pour les imagesnumeriques en connexite V4 ou V8


Les trames

Le Lemme de Jordan

Theoreme

Une courbe fermee sans point double separe le plan en deuxcomposantes connexes

Attention

Nous allons montrer que ce lemme n’est pas valide pour les imagesnumeriques en connexite V4 ou V8


Les trames

Problemes de connexite en V4

En connexite V4


Les trames

Problemes de connexite en V8

En connexite V8


Les trames


V6


Les trames

Pas de probleme de connexite en V6

En connexite V6


Les trames

Conclusion

Trame

A cause des donnees techniques les trames utilises sur les capteurssont rectangulaires et on travaille generalement en connexite V4 ouV8


La resolution

Coordonnees d’un Pixel

Coordonnees

Les Pixels sont reperees par leurscoordonnees dans la trame.

L’origine du repere Image setrouve en haut et a gauche

Illustration

(0,0)

(2,1)

(n,m)


La resolution


Coordonnees

Les Pixels sont reperees par leurscoordonnees dans la trame.L’origine du repere Image setrouve en haut et a gauche

Illustration

(0,0)

(2,1)

(n,m)


La resolution


Coordonnees

Les Pixels sont reperees par leurscoordonnees dans la trame.L’origine du repere Image setrouve en haut et a gauche

Illustration

(0,0)

(2,1)

(n,m)


La resolution

Resolution d’une image

Definition

La resolution est le nombre de pixel par unite de longueur

Expression de la resolution

dpi (ppi) : dot (pixel) per inch

ppm :pixel par millimetre

lpi : line per inch


La resolution


Definition





lpi : line per inch


La resolution


Definition





lpi : line per inch


La resolution

Resolution

Images de Pieces Zoom


La resolution

Un petit exercice

Calcul de taille d’image

Vous souhaitez imprimer une photo de 13 x10 cm. Votreimprimeur vous demande de lui fournir des images dont laresolution est de 300 dpi au moins. Quelle dimension d’imagedevez vous lui fournir ?

1 inch=2.54cm


La resolution

Un petit exercice

La solution

Soit une resolution de 300/2.54 ppcm = 118.1 ppcmVous devrez fournir a votre imprimeur une image de :

largeur minimale : 13x300/2,54=1535 pixels

longueur minimale : 10x300/2,54=1181 pixels.


Sommaire

1 Generalites


3 la radiometrieNoir et BlancLes Niveaux de grisLa Couleur



Noir et Blanc

Les images binaires

Definition

Dans une image binaire, chaque pixel est code sur un bit ( 0 ou 1 :Noir et Blanc)

Un petit exemple


Noir et Blanc

Les images binaires

Definition

Dans une image binaire, chaque pixel est code sur un bit ( 0 ou 1 :Noir et Blanc)

Un petit exemple


Les Niveaux de gris

Les images en niveaux de gris

Definition

Les images en niveaux de gris sont codes sur n bits.

4 niveaux = 2 bits

8 niveaux = 3 bits

16 niveaux = 4 bits

32 niveaux = 5 bits

64 niveaux = 6 bits

128 niveaux = 7 bits



Les Niveaux de gris


Definition


4 niveaux = 2 bits

8 niveaux = 3 bits

16 niveaux = 4 bits

32 niveaux = 5 bits

64 niveaux = 6 bits




Les Niveaux de gris


Definition


4 niveaux = 2 bits

8 niveaux = 3 bits

16 niveaux = 4 bits

32 niveaux = 5 bits

64 niveaux = 6 bits




Les Niveaux de gris


Definition


4 niveaux = 2 bits

8 niveaux = 3 bits

16 niveaux = 4 bits

32 niveaux = 5 bits

64 niveaux = 6 bits




Les Niveaux de gris


Definition


4 niveaux = 2 bits

8 niveaux = 3 bits

16 niveaux = 4 bits

32 niveaux = 5 bits

64 niveaux = 6 bits




Les Niveaux de gris


Definition


4 niveaux = 2 bits

8 niveaux = 3 bits

16 niveaux = 4 bits

32 niveaux = 5 bits

64 niveaux = 6 bits




Les Niveaux de gris


Definition


4 niveaux = 2 bits

8 niveaux = 3 bits

16 niveaux = 4 bits

32 niveaux = 5 bits

64 niveaux = 6 bits




Les Niveaux de gris

Illustrations


Les Niveaux de gris

Illustrations


Les Niveaux de gris

Illustrations


Les Niveaux de gris

Illustrations


Les Niveaux de gris

Illustrations


Les Niveaux de gris

Illustrations


Les Niveaux de gris

Illustrations


Les Niveaux de gris

Illustrations


La Couleur

Images couleurs

Definition

Une couleur est code par un vecteur a 3 dimensions representantchacune une intensite de couleurs.

Les 3 Couleurs de base sont le Rouge, le Vert et le Bleu (RVB ouRGB en Anglais)Chaque couleur est generalement codee sur 1 Octet

Nombre de couleurs

On peut donc avec les 3 plans images Rouge,Vert et Bleurepresenter (28)3 couleurs differentes.C’est a dire 16777216 couleurs differentes.


La Couleur

Images couleurs

Definition

Une couleur est code par un vecteur a 3 dimensions representantchacune une intensite de couleurs.Les 3 Couleurs de base sont le Rouge, le Vert et le Bleu (RVB ouRGB en Anglais)Chaque couleur est generalement codee sur 1 Octet

Nombre de couleurs



La Couleur

Images couleurs

Definition


Nombre de couleurs

On peut donc avec les 3 plans images Rouge,Vert et Bleurepresenter (28)3 couleurs differentes.

C’est a dire 16777216 couleurs differentes.


La Couleur

Images couleurs

Definition


Nombre de couleurs



La Couleur

Figure: Une image couleur de reference : Lena


La Couleur

Images couleurs

Images couleurs

Les images couleurs sont alors codes en 3 plans couleurs d’un octetpar couleurs.Il y a donc 16777216 possibles

Ce qui est beaucoup pour la perception visuelle humaine !!

Les tables d’index ou Palettes de couleurs

On peut utiliser une palette de couleurs ”attachee” a l’image.Il s’agit alors de couleurs indexeesLa palette ou Look Up Table (LUT) permet de selectionner qu’unnombre limite de couleurs (256, par exemple)


La Couleur

Images couleurs

Images couleurs

Les images couleurs sont alors codes en 3 plans couleurs d’un octetpar couleurs.Il y a donc 16777216 possiblesCe qui est beaucoup pour la perception visuelle humaine !!




La Couleur

Images couleurs

Images couleurs

Les images couleurs sont alors codes en 3 plans couleurs d’un octetpar couleurs.Il y a donc 16777216 possiblesCe qui est beaucoup pour la perception visuelle humaine !!




La Couleur

Les LUT

Exemples de LUT

Dans une LUT, un indice est associe a chaque couleur decrite parses composantes Rouge, Vert et Bleu

Index Cr Cv Cb

0 0 0 0

1 10 0 0

2 20 0 0

k x y z

... ... ... ...


La Couleur

Les LUT

Exemples de LUT

Dans une LUT, un indice est associe a chaque couleur decrite parses composantes Rouge, Vert et Bleu

Index Cr Cv Cb

0 0 0 0

1 10 0 0

2 20 0 0

k x y z

... ... ... ...


La Couleur

Les LUT

Figure: La LUT de Lena ...


La Couleur

Les LUT

Changement de LUT

On peut changer seulement la LUT d’un image en conservant lesvaleurs des index de l’image :


Sommaire

1 Generalites


3 la radiometrie



Les differents formats

Sur un support de masses (disques ...) les images sont stockeessous la forume de fichiers qui contiennent

Une entete ( Hauteur,Largeur, LUT)

La valeur des pixels

Exemples de format

Deux grandes categories de format :

Sans compression :

PBM Noir et BlancPGM Niveux de grisPPM CouleursBMP format Windows

Avec compression

Sans perte (TIFF,PNG,GIF ...)Avec perte (JPEG ...)






Exemples de format


Sans compression :

PBM Noir et Blanc

PGM Niveux de grisPPM CouleursBMP format Windows

Avec compression







Exemples de format


Sans compression :

PBM Noir et BlancPGM Niveux de gris

PPM CouleursBMP format Windows

Avec compression







Exemples de format


Sans compression :

PBM Noir et BlancPGM Niveux de grisPPM Couleurs

BMP format Windows

Avec compression







Exemples de format


Sans compression :


Avec compression







Exemples de format


Sans compression :


Avec compression







Exemples de format


Sans compression :


Avec compression

Sans perte (TIFF,PNG,GIF ...)

Avec perte (JPEG ...)






Exemples de format


Sans compression :


Avec compression


Documents

Image numérique