Introduction à limagerie numérique Acquisition, Caractéristiques, Espaces couleurs, Résolution.

Images numériques

Images matricielles

Images numériques

Pixels

Profondeur de limage

Couleurs

Couleur: Phénomène physique

Lumière directe: Synthèse Additive

Lumière réfléchie: Synthèse Soustractive

Espaces de couleurs

Modèle HLS ou TLS

Couleurs vidéo: YIQ YUV

CIE XYZ

CIE L*ab

Conversion

Gestion des couleurs (Lab)

Résolution de limage

Différence entre dpi et ppi

Images vectorielles

Traitement du signal Transformée de Fourier, Convolution, Echantillonnage.

Transformée de Fourier

Définition Mathématique

Propriétés

Images Numériques

Echantillonnage et spectre

Théorème de Shannon

Repliement de Spectre

Conséquences

Effet de Moiré ou Aliasing

Sous-Echantillonnage

Réduction de la Taille

Exemple de Moiré

Exemple de Moiré (spectre)

Exemple de Moiré

Exemple de Moiré (spectre)

Quelques Solutions

0 0 Quelques Solutions Image Spectre Image plus grande Transformée de Fourier Zero-Padding Transformée de Fourier inverse

Quelques Solutions

Effets de Gibbs

Transformée de Fourier dune image

Pour les signaux finis

Le cas des Images

Représentation 3D

Interprétation dune FFT 2D

Transformée de Fourier dune image

Calcul des c i,j

Représentation dune DFT 2D

Transformée de Fourier inverse

Représentation 2D dune DFT

Importance des deux composantes

Image damplitude

Récapitulatif Domaine SpatialDomaine Fréquentiel Image Originale Image Spectre DFT DFT inverse Image damplitudeImage de phase Reconstruction

Exemple de DFT

Rotation dimages

Interprétation dune FFT 2D

Opération dans lespace de Fourier Domaine SpatialDomaine Fréquentiel Image Originale Image Spectre Image Spectre Transformée Image Transformée DFT DFT inverse Transformation

Opérations dans lespace de Fourier

Filtrage Passe bas Domaine SpatialDomaine Fréquentiel Image Originale Image Spectre Image Spectre Transformée Image Transformée DFT DFT inverse Transformation

Filtrage Passe haut Domaine SpatialDomaine Fréquentiel Image Originale Image Spectre Image Spectre Transformée Image Transformée DFT DFT inverse Transformation

Exemple de Transformations

Spectre damplitude Image correspondante

Exemple de Transformations

Discrete Cosinus Transform (DCT)

Pourquoi la DCT

Description dune image par la DCT

Blocs DCT

Blocs DCT image 8x8

Description dune image par la DCT

Récapitulatif

Traitement bas niveau dimages

Trois Types de Traitements Point à Point Local Global

Transformation Point à Point

Exemple: Seuillage

Transformation Point à Point f

Exemple: Fusion dimage

Récapitulatif

Transformations Locales

Traitements Locaux i+1,j+1i,j+1 i+1,ji,j i+1,j+1i+1,ji+1,j-1 i,j+1i,ji,j-1 i-1,j+1i-1,ji-1,j-1 i+2,j+2i+2,j+1i+2,ji+2,j-1i+2,j-2 i+1,j+2i+1,j+1i+1,ji+1,j-1i+1,j-2 i,j+2i,j+1i,ji,j-1i,j-2 i-1,j+2i-1,j+1i-1,ji-1,j-1i-1,j-2 i-2,j+2i-2,j+1i-2,ji-2,j-1i-2,j-2

Convolution

Convolution discrète

Illustration dune convolution

Illustration dune convolution

Effets de bords

Interprétation du filtre

TF dun Filtre

Exemple: TF dun Filtre TF

Exemple: TF dun Filtre i i i i TF

Filtres de lissage

Exemple: Filtre Moyenneur Image originaleFiltre 3 x 3Filtre 5 x 5

Exemple: Filtre Gaussien Image originaleFiltre 3 x 3

Détection de Contours

Exemple: Détection de Contours Filtre de Prewitt Filtre de Sobel Exemple: Détection de Contours

Filtre directionnel: – Détection dans une direction – Combinaison des images pour obtenir limage résultante

Exemple: Détection de Contours

Filtres de Netteté

Exemple: Filtres de Netteté 8 9 Composition de filtres: rehaussement de contours

Transformations Globales

Histogramme

Exemple: Niveaux de Gris

Exemple: Couleurs

Dynamique de limage

Manipulation dHistogramme

Les Courbes

Transformations globales

Exemple: Modification

Transformations Géométriques

Arrondi dune feuille de papier

Un peu de géométrie

Avec une image couleur