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

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2 Filtrage spatial des images u Sujets –Filtrage spatial –Lissage d’images (élimination du bruit) –Rehaussement d’images (mise en évidence de structures dans l’image) –Filtrage spatial et OpenCV u Lectures: Note de cours SIF-1033 Traitement d’image

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 d’un point (x,y) u Transformation par convolution

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

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

6 FIGURE 1.8 [rf. SCHOWENGERDT, p. 17] Transformation basée sur le voisinage d’un point (x,y)

7 FIGURE 1.8 [rf. SCHOWENGERDT, p. 17] Transformation basée sur le voisinage d’un point (x,y)

8 FIGURE 1.8 [rf. SCHOWENGERDT, p. 17] Transformation basée sur le voisinage d’un point (x,y) Image traitéeImage originale    (x,y) transformation

9 (1-22) [rf. SCHOWENGERDT, p. 32] filtre normalisé Transformation par convolution 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)

10 Lissage d’images (élimination du bruit) u Filtre de moyenne (passe-bas) u Filtre gaussien (passe-bas) u Filtre médian

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

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

13 Filtre gaussien (passe-bas) fonction gaussienne 2-D w3w3 w9w9 w2w2 w8w8 w1w1 w7w7 w6w6 w5w5 w4w4 Dim X =  DimY =  8  + 1 où  

14 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 Filtre médian (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 (d’où son nom) si le bruit ajouté à l’image est supérieur à la dimension du filtre, celui-ci est inefficace !

15 Rehaussement d’images (mise en évidence de structures dans l’image) 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

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

17 FIGURE 2.16 [rf. SCHOWENGERDT, p. 82] Opérations sur les filtres de voisinage           (a) passe-bas (b) passe-haut

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

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

20 Figure 4.28 [rf. GONZALEZ, p. 200] cross-gradient operators Filtres de Prewitt et Sobel 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

21 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 Amélioration des arêtes et des contours (a) image originale (b) image obtenue à partir des valeurs de magnitude du gradient [‘masques’ de Prewitt]

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

23 Filtrage spatial et OpenCV

24

25 u Image originale

26 Filtrage spatial et OpenCV u Image lissée

27 Filtrage spatial et OpenCV

28

29 u Image du gradient en x

30 Filtrage spatial et OpenCV u Image du gradient en y

31 Résumé u Amélioration des images par filtrage spatial –Lissage d’images (élimination du bruit) –Rehaussement d’images (mise en évidence de structures dans l’image) –Filtrage spatial et OpenCV


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