Pré-traitements
locaux
Filtre Médian
3x3
Atténuation des contrastes par passage
d’un masque carré 3x3.
Entrées/Sorties
Image
couleur/gris >> image niveaux de
gris
Image binaire
>> image binaire
Méthode
La valeur de chaque pixel
intérieur de l’image est remplacée par la
médiane des 9 valeurs du masque, composé du pixel
lui-même et de ses 8 voisins.
Les 9 valeurs sont
(1,2,2,3,6,10,18,22,45). La médiane est donc
6.
Filtre Médian
5x5
Le masque utilisé ici est de taille 5x5, la
médiane est donc calculée pour 25
valeurs.
Filtre Moyenneur
3x3
Atténuation des contrastes par passage
d’un masque 3x3.
Entrées/Sorties
Image
couleur/gris >> image niveaux de
gris
Méthode
La valeur de chaque
pixel intérieur de l’image est remplacée par la
moyenne des 9 valeurs du masque, composé du pixel
lui-même et de ses 8 voisins.
Les 9 valeurs sont
(1,2,2,3,6,10,18,22,45).
La
moyenne est 109/9=12.11 et on prend l’entier
inférieur
Filtre Moyenneur
5x5
Le masque utilisé ici est de taille 5x5, la
moyenne est donc calculée pour 25 valeurs.
Contraste
LIP
Calcul des contrastes (par l’approche
LIP)
autour de
chaque pixel et le plus important est retenu.
Entrées/Sorties
Image niveaux de
gris >> Nouvelle image en niveaux de
gris.
Image binaire
>> Nouvelle image binaire
Méthode
La valeur de chaque
pixel intérieur de l’image est remplacée par la
valeur du plus grand contraste trouvé avec ses 8
voisins : Un contraste entre un pixel a et un second b est
calculé par la méthode LIP : on prend l’entier
inférieur de 255*abs(a-b)/(255-min(a,b))
Dynamisation
LIP
Calcul de la dynamique (par l’approche
LIP)
pour chaque pixel.
Entrées/Sorties
Image niveaux de
gris >> Nouvelle image en niveaux de
gris.
Méthode
La valeur de chaque
pixel est remplacée par la multiplication de sa valeur par un
paramètre bien choisi, afin d’extraire de l’image
l’influence des conditions d’éclairement.
C’est en fait une homothétie sur la fonction
image.
Le modèle LIP,
Logarithmic Image Processing
Le modèle L.I.P., développé par M.
Jourlin et Pinoli en 1988, a pour but de travailler sur des images
en niveaux de gris.
Il a été créé en
considérant la nature logarithmique des images transmises ou
issues du système de vision humain, et il teint compte de la
loi d’amortissement de la lumière, quand cette
lumière traverse un milieu
transparent :
I2 =
I1.exp(-a.T) où I
1 : intensité du signal entrant
I
2 :intensité du signal sortant
a :
coefficient d’absorption
T :
épaisseur du milieu
Détaillons ici quelques opérations de ce
modèle.
Soit D le support spatial de
l’image.
Soit [0,M[ l’échelle des niveaux de
gris.
L’addition logarithmique de deux images f et
g se définit par :
f
Åg = f + g –
f.g/M
où f et g sont
des fonctions définies sur D prenant leurs valeurs dans
[0,M[
La multiplication logarithmique (ou loi
d’homothétie) d’une image par une constante
réelle est définie par :
a
Äf = M – M.[ (1
– f)/M ]a
On en déduit la loi de loi soustraction
logarithmique :
f
Og = M.(f – g)
/ (M – g)
Enfin, le contraste entre deux points x et y
d’une image f est défini par :
C(x,y)(f)
= 1/d(x,y) Ä M.| f(x)
– f(y) | / M – min( f(x),f(y) )
Autres outils
Gomme
Lorsque vous cliquez, les zones de la couleur
courante sont effacées et restituées comme au départ
de la séance de dessin.
Entrées/Sorties
Image en niveaux de
gris calqué >> image en niveaux de gris
calqué
Suivi de
discontinuités
En cliquant sur deux points de l’image, une
courbe apparaît entre les deux en suivant le chemin de la
discontinuité ou du contour.
Entrées/Sorties
Image en niveaux de
gris calqué >> image en niveaux de gris
calqué
Méthodes
Algorithme de
parcours récursif en suivant le chemin de plus fort gradient
(Prewitt).
1. Image numérique
