Transcript Egalisation d`histogramme - 4

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 Cour6
Naouai Mohamed
PLAN
1. Transformations d’Images
2. Traitement à base d’histogrammes
2
Objectif




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
g( x , y )   f ( x , y )  
 0   min  

 255   max 
255

   max min

255
  
min

max min
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
L’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