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Traitements à base d’histogrammes Cours 6

FACULTE DES SCIENCES DE TUNIS. Année universitaire 2009-2010. UNIVERSITE DE TUNIS ELMANAR. FACULTE DES SCIENCES DE TUNIS. Traitements à base d’histogrammes Cours 6. PLAN. Transformations d’Images Traitement à base d’histogrammes. Objectif. Améliorer le contraste

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Traitements à base d’histogrammes Cours 6

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Presentation Transcript

  1. FACULTE DES SCIENCES DE TUNIS Année universitaire 2009-2010 UNIVERSITE DE TUNIS ELMANAR FACULTE DES SCIENCES DE TUNIS Traitements à base d’histogrammesCours 6 NaouaiMohamed

  2. PLAN • Transformations d’Images • Traitement à base d’histogrammes

  3. Objectif • Améliorer le contraste • Rehausser le niveaux de gris • Accentuer les caractéristiques • Filtrer pour atténuer le bruit

  4. Amélioration Modification des niveaux de gris: • Chaque niveau de gris est modifié dans le but d'accroître le contraste (en contrôle qualité, où on a un ou plusieurs objets sur un fond continu uniforme, on s'attache à accroître les transitions objet fond) • Opération ponctuelle

  5. Amélioration Modification des niveaux de gris: • Type de correction adapté lorsqu'une majeure partie des niveaux de gris présents dans l'image est concentrée dans un faible intervalle sur l'échelle des intensités lumineuses.

  6. Amélioration Modification des niveaux de gris

  7. Amélioration Modification des niveaux de gris

  8. Recadrage dynamique

  9. Recadrage dynamique Principe: les niveaux de gris u  [0,L] sont projetés en v  [0,L] v = f(u)

  10. Recadrage dynamique

  11. Recadrage dynamique total

  12. Egalisation de l’histogramme • Pour améliorer l'information contenue dans l'image, on utilise une technique appelée égalisation de l'histogramme. • La transformation est construite de telle façon que le nouvel histogramme soit plat (distribution uniforme des niveaux de gris). • Cette opération est équivalente à maximiser l'entropie de l'image, on obtient alors théoriquement, une image ayant une information maximale.

  13. Egalisation de l’histogramme

  14. Transformation de la distribution

  15. Transformation de la distribution

  16. Egalisation d’histogramme

  17. Egalisation d’histogramme • histogramme résultat plat : distribution uniforme des niveaux de gris • tous les niveaux de gris ont le même nombre de pixels après égalisation. • Regroupement des classes à faible effectif. • Etalement des classes à forte population. • mise en évidence de détails noyés dans les surfaces quasi-uniformes

  18. Egalisation d’histogramme

  19. Egalisation d’histogramme

  20. Egalisation d’histogramme

  21. Egalisation d’histogramme

  22. Egalisation d’histogramme

  23. Egalisation d’histogramme

  24. v a u b a u Binarisation

  25. Binarisation

  26. Exemples

  27. Histogramme L’histogramme ne donne pas d’informations sur la répartition. Deux images différentes ayant un même histogramme

  28. Exercice 1 • Le résultat de la suppression du plan bleu dans une image RGB correspond-elle au plan jaune du mélange soustractif CMJ ?

  29. Exercice 2 Soit l’histogramme des niveaux de gris suivant: Calculer les deux histogrammes cumulés?

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