Anne universitaire 2009 2010 FACULTE DES SCIENCES DE

Année universitaire 2009 -2010 FACULTE DES SCIENCES DE TUNIS UNIVERSITE DE TUNIS ELMANAR FACULTE DES SCIENCES DE TUNIS Traitements à base d’histogrammes Cours 6 TMM Cour 6 Naouai Mohamed

PLAN 1. Transformations d’Images 2. Traitement à base d’histogrammes 2

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

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 4

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. 5

Amélioration Modification des niveaux de gris 6

Amélioration Modification des niveaux de gris 7

Recadrage dynamique 8

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

Recadrage dynamique 10

Recadrage dynamique total 11

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. 12

Egalisation de l’histogramme 13

Transformation de la distribution 14

Transformation de la distribution 15

Egalisation d’histogramme 16

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 17

Egalisation d’histogramme 18

Egalisation d’histogramme 19

Egalisation d’histogramme 20

Egalisation d’histogramme 21

Egalisation d’histogramme 22

Egalisation d’histogramme 23

Binarisation v a b u a u 24

Binarisation 25

Exemples 26

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

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

Exercice 2 Soit 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 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 Calculer les deux histogrammes cumulés? 29