Traitements à base d’histogrammes Cours 6 Année universitaire 2009- 2010 FACULTE DES SCIENCES DE TUNIS FACULTE DES SCIENCES DE TUNIS UNIVERSITE DE TUNIS ELMANAR Naouai Mohamed TMM Cour6
Traitements à base d’histogrammes
Cours 6
Année universitaire 2009-2010
FACULTE DES SCIENCES DE TUNIS
FACULTE DES SCIENCES DE TUNISUNIVERSITE DE TUNIS ELMANAR
Naouai MohamedTMM Cour6
PLAN
1.Transformations d’Images
2.Traitement à base d’histogrammes
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Objectif
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Améliorer le contraste Rehausser le niveaux de gris Accentuer les caractéristiques Filtrer pour atténuer le bruit
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
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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.
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Amélioration
Modification des niveaux de gris
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Amélioration
Modification des niveaux de gris
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Recadrage dynamique
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Recadrage dynamique
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Principe: les niveaux de gris u [0,L] sont projetés en v [0,L] v = f(u)
Recadrage dynamique
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Recadrage dynamique total
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( , ) ( , )
0 min
255 max
255
max min255
minmax min
g x y f x y
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.
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Egalisation de l’histogramme
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Transformation de la distribution
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Transformation de la distribution
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Egalisation d’histogramme
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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-uniformes17
Egalisation d’histogramme
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Egalisation d’histogramme
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Egalisation d’histogramme
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Egalisation d’histogramme
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Egalisation d’histogramme
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Egalisation d’histogramme
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Binarisation
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a ub
v
a u
Binarisation
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Exemples
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L’histogramme ne donne pas d’informations sur la répartition.
Deux images différentes ayant un même histogramme
Histogramme
Exercice 1
• Le résultat de la suppression du plan bleu dans une image RGB correspond-elle au plan jaune du mélange soustractif CMJ ?
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Exercice 2Soit l’histogramme des niveaux de gris suivant:
2 12 3 4 56 23 12 13 18 5 87 55 1 2 4 22 9 1 10 33
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
Calculer les deux histogrammes cumulés?
2 1 3 4 5 2 12 13 18 5 107 55 1 2 4 22 9 1 10 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19