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Quantification 8 bits 3 bits 1 bit 5 bits. Erreur Erreur sur l'image quantifiée sur 1 bit.

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Présentation au sujet: "Quantification 8 bits 3 bits 1 bit 5 bits. Erreur Erreur sur l'image quantifiée sur 1 bit."— Transcription de la présentation:

1 Quantification 8 bits 3 bits 1 bit 5 bits

2 Erreur Erreur sur l'image quantifiée sur 1 bit

3 Décalage circulaire B(x,y)=a(x-240,y-270)

4 Rotation (circulaire) Teta=90°Teta=20° (x,y) = mod( round(T -1 *[x';y']), [m;n]) + [1;1]; b(x',y') = a(x,y);

5 Zooming (200,230) x=200+round(1/alpha*x'); y=230+round(1/beta*y'); b(x',y')=a(x,y); % alpha=beta=4

6 "Shear" suivant x x=x'-round(cos(teta)*y'); y=y'; %teta = 30°

7 Négation

8 Écrêtage Cmax=70, Cmin=50

9 Ajustage Recadrer sur 7 bits après écrêtage

10 Seuillage Seuil = 70

11 Seuillage Seuil = 50

12 Image trop sombre Des détailles vers la basse luminosité

13 Transformation logarithmique s = c log (1 + r )

14 Effet d'un écran CRT 50100150200250 50 100 150 200 250 50100150200250 50 100 150 200 250 CRT 50100150200250 50 100 150 200 250 CRT Gamma=2 50100150200250 50 100 150 200 250 CORRECTION Gamma = 0.5

15 Power law (gamma) Image dorigine trop foncée Power law avec gamma = 0.6 100200300 50 100 150 200 250 300 350 400 450 100200300 50 100 150 200 250 300 350 400 450

16 Power law Image dorigine trop foncée Power law avec gamma = 0.3 100200300 50 100 150 200 250 300 350 400 450 100200300 50 100 150 200 250 300 350 400 450

17 200400600 100 200 300 400 500 600 700 200400600 100 200 300 400 500 600 700 Image dorigine trop éclairée Power law avec gamma = 2 Power law

18 200400600 100 200 300 400 500 600 700 200400600 100 200 300 400 500 600 700 Image dorigine trop éclairée Power law avec gamma = 4

19 Histogramme Image sombre

20 Histogramme Image éclairée

21 Histogramme Image avec un contraste bas

22 Histogramme Image avec contraste important

23 Histogram equalization

24

25

26

27 Image de départ

28 Image améliorée Histogram equalization

29

30 Amélioration statistique locale E=4, K0=0.4, K1=0.02, K2=0.4 Zones touchésImage amélioréeImage d'origine

31 moyennage Image bruitéImage d'origine Image améliorée 4 itérations

32 moyennage Image améliorée 100 itérations Image améliorée 20 itérations Image améliorée 8 itérations

33 Smoothing Image d'origineMasque 5*5 Masque 5*5 avec pondérationMasque 9*9

34 Masque gaussienMasque triangulaire Masque (filtre)

35 %filtre mediane im=getimage; d_im=double(im); %taille de fenetre (2*a+1)*(2*b+1) a=1;b=1; bloc_size=(2*a+1)*(2*b+1); [m,n]=size(im); d_tr_im=d_im; for x=a+1:m-a for y=b+1:n-b bloc=reshape(d_im(x-a:x+a,y-b:y+b),bloc_size,1); d_tr_im(x,y)=median(bloc); end; subplot(1,2,1);image(im);colormap(gray(256)); subplot(1,2,2);image(d_tr_im); function im = getimage filename = input('donner le nom du fichier de image (sans extension):','s'); filetype = input('le type du fichier (jpg, tif, bmp,...) :','s'); im=imread(strcat('image_de_test\',filename,'.',filetype),filetype); Filtrage à médiane Programme MATLAB

36 Filtrage à médiane Médiane 3*3Médiane 5*5 Moyennage 3*3 Image d'origine

37 Méthode gradient Approximation valeur absolue

38 Méthode gradient Approximation valeur absolue

39 Laplacien horizontal et vertical

40 Sharpening (add Laplacien) Image d'origineImage améliorée Masque horizontal et vertical

41 Laplacien horizontal, vertical et diagonal

42 Sharpening (add Laplacien) Image d'origineImage améliorée Masque horizontal, vertical et diagonal

43 Sharpening spatial filter Image d'origineImage améliorée Masque horizontal et vertical

44 Laplacien horizontal, vertical et diagonal

45 5*Laplacien horizontal, vertical et diagonal

46 Sharpening spatial filter Image d'origineImage améliorée Masque horizontal, vertical et diagonal

47 Sharpening spatial filter Masque horizontal, vertical et diagonal


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