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Projet Traitement d'images en C

Projet Traitement d'images en C. Richet Coraline Han Xiaofei L3 IUP Informatique. 2007-2008. Plan. Présentation du projet Mise en œuvre des algorithmes de traitement d’images Bilan. Présentation du projet.

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Projet Traitement d'images en C

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Presentation Transcript

  1. Projet Traitement d'images en C Richet Coraline Han Xiaofei L3 IUP Informatique 2007-2008

  2. Plan • Présentation du projet • Mise en œuvre des algorithmes de traitement d’images • Bilan

  3. Présentation du projet • Une image en niveau de gris est un tableau bidimensionnel où chaque élément contient une valeur entre 0 et 255 Représentation des différentes nuances de gris

  4. Objectifs du projet • Initiation aux techniques de traitements d’image • Manipulation des tableaux bidimensionnels en C • Réalisation de différents algorithmes de traitements d’image

  5. Algorithme de Sobel • Appliquer un masque sur l’image pour afficher les endroits de l’image où les différences entre les pixels voisins sont importantes Schéma d’application de masque

  6. Algorithme de Sobel • Somme pondérée: • Normalisation: Dv= Dv / somme des coefficients positifs • Calcul du gradient:

  7. Algorithme de Sobel • Deux fonctions Sobel : • void basicThreeSobelFunction(const Image * in, Image * out) • void genericSobelFunction(const Image * in, Image * out, int ** maskV, int ** maskH, int maskSize)

  8. Algorithme de Sobel • Résultat du traitement Sobel Image originale Image après Sobel

  9. Algorithmes Erosion et Dilatation • Erosion : • Supprimer les points de contour isolés après seuillage des images • Dilatation : • Combler les trous dans un contour après seuillage des images

  10. Algorithmes Erosion et Dilatation • Résultats du traitement érosion et dilatation : Image originale Image après seuillage + érosion Image après seuillage + dilatation

  11. Algorithmes Ouverture et Fermeture • Ouverture : • Effectuer érosion puis dilatation pour supprimer petits composants • Fermeture : • Effectuer dilatation puis érosion pour combler les trous

  12. Algorithmes Ouverture et Fermeture • Résultats du traitement ouverture et fermeture : Image originale Image en ouverture Image en fermeture

  13. Filtrage par moyenne • Lisser l’image en appliquant sur chaque pixel de cette image un masque ne contenant que des valeurs à 1 Image par filtrage Image originale

  14. Algorithme Segmentation par région • Partitionner l’image en zone homogène

  15. Algorithme Segmentation par région • Deux fonctions : -void segmentationRegionGrowing(const Image *in,Image *out, int xPixelSeed, int yPixelSeed, int seuil) - void segmentationRegionGrowingRandomSeed(const Image *in,Image *out, int seuil)

  16. Algorithme Segmentation par région • Résultat du traitement segmentation par région Image partitionnée avec un pixel d’amorce (220,100) et un seuil de 60 Image originale

  17. Difficultés rencontrées • Installation de la librairie x11-dev • Ecriture de la fonction Sobel générique • Implémentation de la fonction SegmentationRegionGrowing  

  18. Bilan • Ce que cela nous a apporté : • Approfondissement de nos connaissances du langage C • Appréhension des problématiques de base au traitement d’images • Améliorations possibles : • Traitement d’autres algorithmes de segmentation avec des temps de traitement plus court que la segmentation par région

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