M1 Master MIAGE

1 O.EL KADMIRI

Traitement d’images numériques, TP2

Développement d’algorithmes de traitement point à point

1. L’inversion

Sous MATLAB, développez une procédure (Script) nommée ComplementScript.m qui

permettra de lire l’image circlesBrightDark.png et l’affectera a une variable im. Une

boucle de balayage de l’image im affectera les valeurs complétées des pixels à une

nouvelle image imInverted qui sera affichée comme résultat.

Corrigez le script généré afin d’éliminer tous les avertissements (warnings) de

MATLAB.

Comparez le résultat obtenu avec celui de la fonction imcomplement

¿ Que sera le résultat de l’instruction suivante : imshow(imInverted+im);

2. Le seuillage

Sous la console de MATLAB (Command Window), affichez l’histogramme de l’image

rice.png et déterminez visuellement un seuil 𝑠 convenable qui permettra la séparation

des deux classes la constituant.

Créez un script ThresholdingScript.m qui chargera l’image rice.png en mémoire. Lors

du balayage de l’image im tout pixel avec une valeur supérieure au seuil fixé sera mis

à 255 sinon le pixel sera mis à 0. L’image imThresholded résultante ainsi obtenue

sera affichée sur l’écran.

Réduisez le nombre d’instructions utilisées dans le script précédant à trois

instructions.

Modifier votre script pour afficher deux images : L’image imThresholded et aussi

l’image résultante de l’utilisation de la fonction im2bw.

Remarque : La fonction im2bw opère sur les images en double précision.

Utilisez la fonction graythresh pour déterminez le seuil 𝑠 optimal et générer une

nouvelle image imThresholded2.

Comparez visuellement imThresholded et imThresholded2.

3. Luminosité et contraste

Calculez la luminosité de l’image pout.tif

Proposez un script qui augmentera sa luminosité de 20% et affichez le résultat.

Utilisez un nouveau script pour augmenter son contraste avec un facteur c=2 et

affichez le résultat.

4. Les opérations logiques

Affectez l’image c.png à une variable c et l’image k.png à une variable k.

Affichez les deux images c et k.

Créez une variable m qui est définit comme suit : 𝑚 = 𝑐 ⊕ 𝑘. (xor)

Affichez l’image m.

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5. L’égalisation de l’histogramme

Développez un script qui effectue les opérations suivantes :

Affectation de l’image tire.tif à la variable im.

L’histogramme d’im sera affecté à une variable h.

L’histogramme cumulé d’im sera affecté à une variable hc.

Par balayage de l’image im les valeurs égalisées de ses pixels seront affectés à une

seconde image im2. L’égalisation est régie par l’équation suivante :

Affichez au même temps les trois images im, im2, et im3, avec 𝑖𝑚3 = 𝒉𝒊𝒔𝒕𝒆𝒒(𝑖𝑚);

𝑇(𝑝) = ⌊𝐻𝑖𝑠𝑡𝑐𝐼(𝑝) − min(𝐻𝑖𝑠𝑡𝑐𝐼)

𝑛 − min(𝐻𝑖𝑠𝑡𝑐𝐼)× (𝐿 − 1)⌋