Institut Supérieur d’Informatique
Université Tunis Elmanar
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Cours : Traitement d’imagesCours : Traitement d images
Chapitre 3: Filtrage d’images
présenté par:
p g g
présenté par:Mohamed Sahbi Bahroun
Année Universitaire 2011/2012 1
ObjectifsCe cours s'intéresse aux techniques d'amélioration des images numériques, pour augmenter la qualité de leur rendu visuel, ou pour faciliter leur analyse. On cherche g ydonc à atténuer, sinon supprimer une certaine dégradation. Celle-ci n'est pas forcément connue a priori, mais elle peut parfois être estimée a posteriori. On distinguera ici :- les dégradations liées au bruit : g(x) = f(x)+b(x) ou g(x) = f(x)b(x) liées au capteur, à la quantification, à la transmission... On les traite en tirant parti des informations locales par le filtrage. Par différenciation, les techniques de filtrage permettent en outre d l l lifi l t t lde calculer ou amplifier les contrastes locaux.- les dégradations convolutives : g(x) = f(x).b(x) liées à un mouvement du capteur ou un défaut de mise au point. On les traite en inversant un opérateur linéaire, donc
é t l t h i dit d t ti ( i R t ti )supposé connu : ce sont les techniques dites de restauration (voir cours Restauration).
2Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Plan du chapitrep
1. Convolution Numérique
2. Filtrage par convolution
3 Filtres non linéaires (autre que convolution)3. Filtres non linéaires (autre que convolution)
3Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
1 Convolution : définition1. Convolution : définition
4Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Convolution numériqueConvolution numérique
5Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
ConvolutionConvolution
6Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Exemple de convolution 2DExemple de convolution 2D
7Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Convolution numérique discréteConvolution numérique discréte
8Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Convolution nmériqueConvolution nmérique
9Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Convolution numérique R=I*KConvolution numérique R I K
10Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Convolution numérique R=I*KConvolution numérique R I K
11Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Convolution numérique R=I*KConvolution numérique R I K
12Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Convolution numérique R=I*KConvolution numérique R I K
13Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Convolution numériqueConvolution numérique
14Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Masque de convolutionMasque de convolution
15Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
2 Filtrage par convolution2. Filtrage par convolution
16Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
deux types de filtrage spatialdeux types de filtrage spatial
17Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Filtre passe hautFiltre passe haut
18Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Filtre passe basFiltre passe bas
19Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Filtre moyenneurFiltre moyenneur
20Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Filtre moyenneurFiltre moyenneur
21Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Exemple de filtre moyenneurExemple de filtre moyenneur
22Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Le filtre GaussienLe filtre Gaussien
23Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Le filtre GaussienLe filtre Gaussien
24Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Exemple de filtre Gaussienp
25Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Le filtre pyramidal, coniqueLe filtre pyramidal, conique
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Filtre de prewittp
Les filtres de Prewitt sont les suivants :Les filtres de Prewitt sont les suivants :
1 1 1
Filtre horizontal :
=
1-1-1-0 0 0h
1 1 1
− 1 0 1
Filtre vertical :
−=1011 0 1v
Utilisé principalement pour la détection de contours
− 1 0 1
27Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Filtre de Sobel
Les filtres de Sobel sont les suivants :Les filtres de Sobel sont les suivants :
Filtre horizontal : 121Filtre horizontal :
= 0 0 01 2 1
h
1- 2- 1-
Filtre vertical :
−
−−= 2 0 2
1 0 1v
1 0 1-
28Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
3. Filtres non linéaires (autre que convolution)
29Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Filtres non linéairesFiltres non linéaires
30Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Filtre MedianFiltre Median
31Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
Exemple filtre MedianExemple filtre Median
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Nettoyage du bruit dans une imageNettoyage du bruit dans une image
33Traitement d’images: 2éme GLSI, 2éme GTR
conclusionconclusion
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BibliographieBibliographie
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