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Filtrage spatial des images u Sujets –Filtrage spatial –Lissage dimages (élimination du bruit) –Rehaussement dimages (mise en évidence de structures dans.

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2 Filtrage spatial des images u Sujets –Filtrage spatial –Lissage dimages (élimination du bruit) –Rehaussement dimages (mise en évidence de structures dans limage) –Filtrage spatial et OpenCV u Lectures: Note de cours u Pour installer EMGU et OpenCV: SUJETS SPÉCIAUX EN INFORMATIQUE I PIF6003

3 Filtrage spatial u Fondements –Caractéristiques des images obtenues par filtrage spatial –Types (3) de base du filtrage spatial u Transformation basée sur le voisinage dun point (x,y) u Transformation par convolution

4 Caractéristiques des images obtenues par filtrage spatial FIGURE 2.11 [rf. SCHOWENGERDT, p. 74] Lissage (filtre passe-bas) Rehaussement (filtre passe-haut)

5 Types (3) de base du filtrage spatial Figure 4.19 [rf. GONZALEZ, p. 190] Passe-basPasse-hautPasse-bande

6 Transformation basée sur le voisinage dun point (x,y)

7 FIGURE 1.8 [rf. SCHOWENGERDT, p. 17]

8 Transformation basée sur le voisinage dun point (x,y) FIGURE 1.8 [rf. SCHOWENGERDT, p. 17]

9 Transformation basée sur le voisinage dun point (x,y) FIGURE 1.8 [rf. SCHOWENGERDT, p. 17] Image traitéeImage originale (x,y) transformation

10 Transformation par convolution (1-22) [rf. SCHOWENGERDT, p. 32] filtre normalisé Point Spread Function w3w3 w9w9 w2w2 w8w8 w1w1 w7w7 w6w6 w5w5 w4w4 1/9 X 1/9 DF ou Dimension Filtre : 3 OU résultat d ivisé par la somme (P-B) des poids [w x ] du filtre (P-B) (P-H) ou son nombre de pixels (P-H)

11 Lissage dimages (élimination du bruit) u Filtre de moyenne (passe-bas) u Filtre gaussien (passe-bas) u Filtre médian

12 Filtre de moyenne (passe-bas) /25 X N.B. plus le filtre grossit, plus le lissage devient important et plus le flou saccentue ! Lissage flou apparent (flou apparent) 00 FF transition tran u sition

13 Filtre de moyenne (passe-bas) Filtrage avec des filtres de 3, 5, 9, 15, 35

14 Filtre gaussien (passe-bas) fonction gaussienne 2-D w3w3 w9w9 w2w2 w8w8 w1w1 w7w7 w6w6 w5w5 w4w4 Dim X = DimY = où

15 Filtre gaussien (passe-bas, discrétisation de la gaussienne)

16 Filtre gaussien (passe-bas)

17 Filtre médian Figure 4.23 [rf. GONZALEZ, p. 194] N.B. C[ j] 0,5 où j est la médiane N.B. C[ j] 0,5 où j est la médiane (d) filtre médian 5x5 (c) filtre de moyenne 5x5 (a) image originale (b) image bruitée au lieu de la moyenne du f iltre par voisinage, on utilise la méd iane (doù son nom) si le bruit ajouté à limage est supérieur à la dimension du filtre, celui-ci est inefficace !

18 Rehaussement dimages (mise en évidence de structures dans limage) u Filtre passe-haut –Opérations sur les filtres de voisinage u Filtres différentiels –Basés sur le gradient –Filtres de Prewitt et Sobel –Amélioration des arêtes et des contours

19 Filtre passe-haut Passe-bas Passe-haut PSF > [K=1] X 8 X FIGURE 2.12 [rf. SCHOWENGERDT, p ]

20 Opérations sur les filtres de voisinage FIGURE 2.16 [rf. SCHOWENGERDT, p. 82] (a) passe-bas (b) passe-haut

21 Filtres différentiels Figure 7.4 [rf. GONZALEZ, p. 417] 00 FF 00 ( b) (a) Image prof il dune ligne horizontale (dérivée première) (dérivée seconde)

22 Filtres différentiels basés sur le gradient ( ) [rf. GONZALEZ, p ] u u u magnitude vecteur direction

23 Filtres de Prewitt et Sobel Figure 4.28 [rf. GONZALEZ, p. 200] cross-gradient operators z3z3 z9z9 z2z2 z8z8 z7z7 z6z6 z5z5 z4z4 z1z1 où z x : valeur du n iveau de gris (a) (b) Roberts (c) Prewittoperators (d) Sobel

24 Amélioration des arêtes et des contours Figure 4.29 [rf. GONZALEZ, p. 201] (d) idem à c [sauf pour les pixels dont les * 2 gradients 25* qui ont été mis à 0 - image binaire] (c) image originale dont les pixels ayant * 1 gradient > 25* ont été mis à 255 (a) image originale (b) image obtenue à partir des valeurs de magnitude du gradient [masques de Prewitt]

25 Amélioration des arêtes et des contours Figure 4.29 [rf. GONZALEZ, p. 201] Image du gradient de Sobel

26 Filtrage spatial et OpenCV

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28 u Image originale

29 Filtrage spatial et OpenCV u Image lissée

30 Filtrage spatial et OpenCV

31

32 u Image du gradient en x

33 Filtrage spatial et OpenCV u Image du gradient en y

34 Résumé u Amélioration des images par filtrage spatial –Lissage dimages (élimination du bruit) –Rehaussement dimages (mise en évidence de structures dans limage) –Filtrage spatial et OpenCV


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