Les algorithmes de manipulation du contraste Les algorithmes de rehaussement par pseudo-couleurs Les algorithmes de création de composées-couleurs Les

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    04-Apr-2015

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<ul><li> Page 1 </li> <li> Les algorithmes de manipulation du contraste Les algorithmes de rehaussement par pseudo-couleurs Les algorithmes de cration de composes-couleurs Les algorithmes de rehaussement dimages multispectrales LES REHAUSSEMENTS D'IMAGES Objectif : Redistribuer les valeurs numriques des pixels dune image monochrome dans lintervalle 0 255 (chelle de gris dun mdium daffichage) afin damliorer les contrastes dans une image tels que perus par lhumain. Cartes graphiques: permettent laffichage dimages monochromes avec une profondeur de 8 bits (256 niveaux de gris). La majorit des images numriques sont exprimes en 8 bits mais la tendance actuelle est plutt vers les 11 ou 12 bits et mme 16 bits. </li> <li> Page 2 </li> <li> La manipulation du contraste: raison dtre Distinction entre deux objets adjacents selon l'cart de leurs VNs Cas dune image 8 bits : souvent, ltendue des niveaux de gris de limage ne couvre quune partie restreinte de lintervalle de 256 niveaux de gris (effets atmosphriques, effets d'illumination, l'intervalle restreint des rflectances des objets pour un territoire donn, la rsolution radiomtrique des capteurs, etc). D'autre part l'oeil ne peut distinguer qu'une dizaine de niveaux de gris (20 30 selon dautres). La concentration des valeurs de niveaux de gris dans un faible intervalle donne donc l'impression d'un faible contraste visuel sur un cran dordinateur (ou en cas dimpression). Plus la diffrence des valeurs numriques est grande, plus on a de la facilit les percevoir comme des objets diffrents. </li> <li> Page 3 </li> <li> La manipulation du contraste: raison dtre Cas dune image plus que 8 bits : pour des raisons informatiques les valeurs numriques dimages 11 ou 12 bits, et bien sr 16 bits, sont exprimes automatiquement 16 bits (65536 teintes de gris). Comme laffichage dune image se fait toujours 8 bits, GEOMATIQUA applique une compression dchelle de gris ou rchelonnement (scaling) automatique. La plupart de temps les valeurs numriques de limage sont lues et le minimum et maximum sont relevs. Lintervalle min-max est projet lintervalle entre 0 et 255. Diffrentes faon de faire cette opration sont possibles </li> <li> Page 4 </li> <li> La manipulation du contraste VN du pixel de limage de sortie VN du pixel de limage dentre Fonction de transformation </li> <li> Page 5 </li> <li> tirement de lhistogramme: on agit sur lintervalle de valeurs de limage dentre Modification de lhistogramme: on agit la fois sur lintervalle de valeurs de limage dentre et sur la forme de son histogramme Deux faons de manipuler le contraste </li> <li> Page 6 </li> <li> tirement Ex.: fonction de transfert par morceaux </li> <li> Page 7 </li> <li> Exemple: On veut accentuer le contraste dans la bande PIR dune image multispectrale en ignorant les surfaces deau ainsi que les objets trs brillants. Lhistogramme est le suivant: En utilisant diffrentes fonctions dtirement de lhistogramme donner les nouvelles valeurs de gris des pixels ayant des valeurs originales : 24, 67 et 190 </li> <li> Page 8 </li> <li> Application dun tirement par morceau: choix des seuils: exemple 40 et 180 tirement linaire entre 40 et 180 24 0 67 190 255 </li> <li> Page 9 </li> <li> Limage originale </li> <li> Page 10 </li> <li> Limage aprs rehaussement </li> <li> Page 11 </li> <li> Application dun tirement par morceau: choix des seuils: exemple 40 et 180 tirement fonction du carre entre 40 et 180 24 0 67 190 255 </li> <li> Page 12 </li> <li> Limage originale </li> <li> Page 13 </li> <li> Limage aprs rehaussement </li> <li> Page 14 </li> <li> Application dun tirement par morceau: choix des seuils: exemple 40 et 180 tirement fonction de la racine carre entre 40 et 180 24 0 67 190 255 </li> <li> Page 15 </li> <li> Limage originale </li> <li> Page 16 </li> <li> Limage aprs rehaussement </li> <li> Page 17 </li> <li> Modification de lhistogramme Forme souhaite de lhistogramme de sortie: ex. isopopulation Frquence cumulative </li> <li> Page 18 </li> <li> Limage aprs galisation de lhistogramme </li> <li> Page 19 </li> <li> Le nettoyage du bruit + Rehaussement des artes Nous le verrons dans le cours du filtrage </li> <li> Page 20 </li> <li> Le seuillage: un exemple </li> <li> Page 21 </li> <li> Page 22 </li> <li> Page 23 </li> <li> Page 24 </li> <li> Page 25 </li> <li> Page 26 </li> <li> Page 27 </li> <li> Les pseudo-couleurs </li> <li> Page 28 </li> <li> Page 29 </li> <li> La manipulation dimages plusieurs composantes </li> <li> Page 30 </li> <li> 1. Composs couleurs ETM1 ETM2 ETM3 ETM4 ETM5 ETM2 ETM3 ETM4 ETM6 ETM5 ETM4 </li> <li> Page 31 </li> <li> 2. Les oprations mathmatiques: un exemple les indices de vgtation Normalized Vegetation Index ou NDVI= K*(PIR-ROUGE)/(PIR+ROUGE) </li> <li> Page 32 </li> <li> Page 33 </li> <li> Indices de vgtation : quelques ides dapplication- densit du couvert vgtal par arrondissement </li> <li> Page 34 </li> <li> Page 35 </li> <li> Un autre exemple: les rapports de bandes </li> <li> Page 36 </li> <li> PIR : ETM+4 IROC1 : ETM+5 Rapport ETM+4 sur ETM+5 </li> <li> Page 37 </li> <li> Un autre exemple: la diffrence des bandes --- surtout utilise pour la dtection des changements avec des images multi-dates 1988 1990 </li> <li> Page 38 </li> <li> Un autre exemple: la diffrence des bandes --- surtout utilise pour la dtection des changements avec des images multi-dates DIFXS1(VERT)=127+XS1(1990)-XS1(1988) </li> <li> Page 39 </li> <li> Un autre exemple: la diffrence des bandes --- surtout utilise pour la dtection des changements avec des images multi-dates DIFXS2(ROUGE)=127+XS2(1990)-XS2(1988) </li> <li> Page 40 </li> <li> Un autre exemple: la diffrence des bandes --- surtout utilise pour la dtection des changements avec des images multi-dates DIFXS3(PIR)=127+XS3(1990)-XS3(1988) </li> <li> Page 41 </li> <li> Un autre exemple: la diffrence des bandes --- surtout utilise pour la dtection des changements avec des images multi-dates COMPOS COULEUR: DIFXS1ROUGE; DIFXS2---VERT; DIFXS3---PIR </li> </ul>