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Les algorithmes de manipulation du contraste Les algorithmes de rehaussement par pseudo-couleurs Les algorithmes de création de composées-couleurs Les.

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1 Les algorithmes de manipulation du contraste Les algorithmes de rehaussement par pseudo-couleurs Les algorithmes de création de composées-couleurs Les algorithmes de rehaussement dimages multispectrales LES REHAUSSEMENTS D'IMAGES Objectif : Redistribuer les valeurs numériques des pixels dune image monochrome dans lintervalle 0 à 255 (échelle de gris dun médium daffichage) afin daméliorer les contrastes dans une image tels que perçus par lhumain. Cartes graphiques: permettent laffichage dimages monochromes avec une profondeur de 8 bits (256 niveaux de gris). La majorité des images numériques sont exprimées en 8 bits mais la tendance actuelle est plutôt vers les 11 ou 12 bits et même 16 bits.

2 La manipulation du contraste: raison dêtre Distinction entre deux objets adjacents selon l'écart de leurs VNs Cas dune image à 8 bits : souvent, létendue des niveaux de gris de limage ne couvre quune partie restreinte de lintervalle de 256 niveaux de gris (effets atmosphériques, effets d'illumination, l'intervalle restreint des réflectances des objets pour un territoire donné, la résolution radiométrique des capteurs, etc). D'autre part l'oeil ne peut distinguer qu'une dizaine de niveaux de gris (20 à 30 selon dautres). La concentration des valeurs de niveaux de gris dans un faible intervalle donne donc l'impression d'un faible contraste visuel sur un écran dordinateur (ou en cas dimpression). Plus la différence des valeurs numériques est grande, plus on a de la facilité à les percevoir comme des objets différents.

3 La manipulation du contraste: raison dêtre Cas dune image à plus que 8 bits : pour des raisons informatiques les valeurs numériques dimages à 11 ou 12 bits, et bien sûr 16 bits, sont exprimées automatiquement à 16 bits (65536 teintes de gris). Comme laffichage dune image se fait toujours à 8 bits, GEOMATIQUA applique une « compression déchelle de gris » ou « rééchelonnement » (scaling) automatique. La plupart de temps les valeurs numériques de limage sont lues et le minimum et maximum sont relevés. Lintervalle min-max est « projeté » à lintervalle entre 0 et 255. Différentes façon de faire cette opération sont possibles

4 La manipulation du contraste VN du pixel de limage de sortie VN du pixel de limage dentrée Fonction de transformation

5 Étirement de lhistogramme: on agit sur lintervalle de valeurs de limage dentrée Modification de lhistogramme: on agit à la fois sur lintervalle de valeurs de limage dentrée et sur la forme de son histogramme Deux façons de manipuler le contraste

6 Étirement Ex.: fonction de transfert par morceaux

7 Exemple: On veut accentuer le contraste dans la bande PIR dune image multispectrale en ignorant les surfaces deau ainsi que les objets très brillants. Lhistogramme est le suivant: En utilisant différentes fonctions détirement de lhistogramme donner les nouvelles valeurs de gris des pixels ayant des valeurs originales : 24, 67 et 190

8 Application dun étirement par morceau: choix des seuils: exemple 40 et 180 Étirement linéaire entre 40 et 180…

9 Limage originale

10 Limage après rehaussement

11 Application dun étirement par morceau: choix des seuils: exemple 40 et 180 Étirement fonction du carrée entre 40 et 180…

12 Limage originale

13 Limage après rehaussement

14 Application dun étirement par morceau: choix des seuils: exemple 40 et 180 Étirement fonction de la racine carrée entre 40 et 180…

15 Limage originale

16 Limage après rehaussement

17 Modification de lhistogramme Forme souhaitée de lhistogramme de sortie: ex. isopopulation Fréquence cumulative

18 Limage après égalisation de lhistogramme

19 Le nettoyage du bruit + Rehaussement des arêtes Nous le verrons dans le cours du filtrage

20 Le seuillage: un exemple

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27 Les pseudo-couleurs

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29 La manipulation dimages à plusieurs composantes

30 1. Composés couleurs ETM1 ETM2 ETM3 ETM4 ETM5 ETM2 ETM3 ETM4 ETM6 ETM5 ETM4

31 2. Les opérations mathématiques: un exemple les indices de végétation Normalized Vegetation Index ou NDVI= K*(PIR-ROUGE)/(PIR+ROUGE)

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33 Indices de végétation : quelques idées dapplication- densité du couvert végétal par arrondissement

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35 Un autre exemple: les rapports de bandes

36 PIR : ETM+4 IROC1 : ETM+5 Rapport ETM+4 sur ETM+5

37 Un autre exemple: la différence des bandes --- surtout utilisée pour la détection des changements avec des images multi-dates

38 Un autre exemple: la différence des bandes --- surtout utilisée pour la détection des changements avec des images multi-dates DIFXS1(VERT)=127+XS1(1990)-XS1(1988)

39 Un autre exemple: la différence des bandes --- surtout utilisée pour la détection des changements avec des images multi-dates DIFXS2(ROUGE)=127+XS2(1990)-XS2(1988)

40 Un autre exemple: la différence des bandes --- surtout utilisée pour la détection des changements avec des images multi-dates DIFXS3(PIR)=127+XS3(1990)-XS3(1988)

41 Un autre exemple: la différence des bandes --- surtout utilisée pour la détection des changements avec des images multi-dates COMPOSÉ COULEUR: DIFXS1ROUGE; DIFXS2---VERT; DIFXS3---PIR


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