Traitement d’images sous MATLAB PLAN  Lire, afficher et sauvegarder une image  Vérifier l’image dans la mémoire  Egualisation d’histogramme  Ouverture.

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1 Traitement d’images sous MATLAB PLAN  Lire, afficher et sauvegarder une image  Vérifier l’image dans la mémoire  Egualisation d’histogramme  Ouverture morphologique  Soustraction d’images  Ajustement du contraste d’une image  Seuillage d’une image  Etiquetage des composants connexes  Séléction et affichage des pixels d’une zone d’intéret ROI  Propriétés statistiques des objets  Conversion des type d’images  Multiframe Image Arrays  Arithmétique des images  Transformations spatiales des images  Filtrage des images

2 Lire une image  Lire une image  Validation du format graphique (bmp, hdf, jpeg, pcx, png, tiff, xwd)  Sauvegarder l’image dans un tableau clear, close all I = imread(‘pout.tif`); [X, map] = imread(‘pout.tif’);

3 Afficher une image imshow(I)

4 Sauvegarde d’une image  Validation de l’extension  Ecriture de l’image sur le disque imwrite(I2, ’pout2.png’); imwrite(I2, ‘pout2.png’, ‘BitDepth’, 4);

5 Vérifier l’image dans la mémoire  whos Name Size Bytes Class ans 291x240 69840 uint8 array Le total est 69840 elements utilisant 69840 octets uint8[0, 255] uint16[0, 65535] double[0, 1]

6 Egualisation d’histogramme  Histogramme: distribution des intensités figure, imhist(I)  Egualiser l’image (contraste) I2 = histeq(I); figure, imshow(I2) figure, imhist(I2)

7 Egualisation d’histogramme (cont.) Histogramme Histogramme égalisé

8 Egualisation d’histogramme (cont.) Image originale Image après l’égalisation

9 Ouverture morphologique  Suppression des objets qui ne peuvent pas contenir un élément structurant  Estimation de luminance de l’arrière plan clear, close all I = imread(‘rice.tif’); imshow(I) background = imopen(I, strel(‘disk’, 15)); imshow(background)

10 Ouverture morphologique (cont.)

11 Soustraction d’images  Création d’un arrière plan uniforme I2 = imsubtract(I, background); figure, imshow(I2)

12 Ajustement du contraste d’une image  stretchlim computes [low hight] to be mapped into [bottom top] I3 = imadjust(I2, stretchlim(I2), [0 1]); figure, imshow(I3)

13 Seuillage d’une image  Création d’une image binaire seuillée 1. Calculer un seuil pour convertir une image d’intensité en une image binaire 2. L’application du seuillage crée une image binaire level = graythresh(I3); bw = im2bw(I3, level); figure, imshow(bw)

14 L’application du seuillage sur l’image (cont.)

15 Etiquetage des composants connexes  Détermine le nombre d’objets dans une image  Précision (taille des objets, approximation de l’arrière-plan, parametre de connectivié, les objets en chevauchement) [labeled, numObjects] = bwlabel(bw, 4); numObjects {= 98} max(labeled(:))

16 Séléction et affichage des pixels d’une zone d’intéret ROI  Séléction intéractive grain = imcrop(labeled)  Création du Colormap RGB_label = label2rgb(labeled, @spring, ‘c’, ‘shuffle’); imshow(RGB_label); rect = [15 25 10 10]; roi = imcrop(labeled, rect)

17 Propriétés des Objets  Mesure des propriétés des objets graindata = regionprops(labeled, ‘basic’) graindata(51).Area{296} graindata(51).BoundingBox{142.5 89.5 24.0 26.0} graindata(51).Centroid{155.3953 102.1791}  Création d’un vecteur contenant une seule propriété pour chaque objet allgrains = [graindata.Area]; whos

18 Propriétés statistiques des objets max(allgrains) { 695 }  Return le label du composant selon la taille biggrain = find(allgrains == 695) { 68 }  Moyenne des tailles des grains mean(allgrains) { 249 }  Histogramme (#bins) hist(allgrains, 20)

19 Propriétés statistiques des objets(cont.)

20 Conversion des type d’images  dither  gray2ind  grayslice  im2bw  ind2gray  ind2rgb  mat2gray  rgb2gray  rgb2ind

21 Multiframe Image Arrays  Meme taille, #plans, colormap  Sauvegarder des images dans un tableau multiframe A = cat(4, A1, A2, A3, A4, A5)  Extraire une image (frames) d’un tableau multiframe FRM3 = MULTI(:, :, :, 3)  Affivher l’image imshow(MULTI(:, :, :, 5))

22 Arithmétique des images  imabsdiff  imadd  imcomplement  imdivide  imlincomb  immultiply  imsubtract

23 Addition d’images I = imread(‘rice.tif’); J = imread(‘cameraman.tif’); K = imadd(I, J); imshow(K)  Eclairsissement d’une image RGB = imread(‘flowers.tif’); RGB2 = imadd(RGB, 50); subplot(1, 2, 1); imshow(RGB); subplot(1, 2, 2); imshow(RGB2);

24 Addition d’images(cont.)

25

26 Soustraction d’images  Arrière plan d’une scène rice = imread(‘rice.tif’); background = imopen(rice, strel(‘disk’, 15)); rice2 = imsubtract(rice, background); imshow(rice), figure, imshow(rice2);

27 Soustraction d’images(cont.)

28 Multiplication d’images  Mise à l'échelle : multiplier par une constante (Eclaircir >1, assombrir <1)  Preserve un contraste relatif I = imread(‘moon.tif’); J = immultiply(I, 1.2); imshow(I); figure, imshow(J)

29 Multiplication d’images(cont.)

30 Division d’images (Ratioing) I = imread(‘rice.tif’); background = imopen(I, strel(‘disk’, 15)); Ip = imdivide(I, background); imshow(Ip, [])

31 Division d’images (cont.)

32 Système de coordonnés  Coordonnées pixels Unité discrète (Entier) (r, c)  = (1, 1)  Coordonnées spatiales Unité continue (x, y)  = (0.5, 0.5) 123

33 Transformations spatiales  Mappage des emplacements des pixels d'une image d'entrée vers de nouveaux emplacements dans une image de sortie  Redimentionnement (Resizing) Rotation Recadrage (Cropping)

34 Redimentionnement d’images  Change la taille d’une image I = imread(‘ic.tif’); J = imresize(I, 1.25); K = imresize(I, [100 150]); figure, imshow(J) figure, imshow(K)

35 Redimentionnement d’images (cont.)

36 Rotation d’images  Pivoter une image par un angle en degrés I = imread(‘ic.tif’); J = imrotate(I, 35, ‘bilinear’); imshow(I) figure, imshow(J)

37 Rotation d’images (cont.)

38 Recadrage d’images  Extraire une partie rectangulaire de l'image. imshow ic.tif I = imcrop;

39 Filtrage d’images Cet exemple ajoute le bruit de sel et de poivre à une image, puis restaure l'image à l'aide de medfilt2. I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); K = medfilt2(J); imshow(J), figure, imshow(K)

40 Filtrage d’images