Projet Traitement d'images en C

Présentation au sujet: "Projet Traitement d'images en C"— Transcription de la présentation:

1 Projet Traitement d'images en C
Richet Coraline Han Xiaofei L3 IUP Informatique

2 Plan Présentation du projet
Mise en œuvre des algorithmes de traitement d’images Bilan

3 Présentation du projet
Une image en niveau de gris est un tableau bidimensionnel où chaque élément contient une valeur entre 0 et 255 000 008 016 024 032 040 048 056 064 072 080 088 096 104 112 120 128 255 248 240 232 224 216 208 200 192 184 176 168 160 152 144 136 Représentation des différentes nuances de gris

4 Objectifs du projet Initiation aux techniques de traitements d’image
Manipulation des tableaux bidimensionnels en C Réalisation de différents algorithmes de traitements d’image

5 Schéma d’application de masque
Algorithme de Sobel Appliquer un masque sur l’image pour afficher les endroits de l’image où les différences entre les pixels voisins sont importantes Schéma d’application de masque

6 Algorithme de Sobel Somme pondérée: Normalisation: Calcul du gradient:
Dv= Dv / somme des coefficients positifs Calcul du gradient:

7 Algorithme de Sobel Deux fonctions Sobel :
void basicThreeSobelFunction(const Image * in, Image * out) void genericSobelFunction(const Image * in, Image * out, int ** maskV, int ** maskH, int maskSize)

8 Algorithme de Sobel Résultat du traitement Sobel Image originale
Image après Sobel

9 Algorithmes Erosion et Dilatation
Supprimer les points de contour isolés après seuillage des images Dilatation : Combler les trous dans un contour après seuillage des images

10 Algorithmes Erosion et Dilatation
Résultats du traitement érosion et dilatation : Image originale Image après seuillage + érosion Image après seuillage + dilatation

11 Algorithmes Ouverture et Fermeture
Effectuer érosion puis dilatation pour supprimer petits composants Fermeture : Effectuer dilatation puis érosion pour combler les trous

12 Algorithmes Ouverture et Fermeture
Résultats du traitement ouverture et fermeture : Image originale Image en ouverture Image en fermeture

13 Filtrage par moyenne Lisser l’image en appliquant sur chaque pixel de cette image un masque ne contenant que des valeurs à 1 Image par filtrage Image originale

14 Algorithme Segmentation par région
Partitionner l’image en zone homogène

15 Algorithme Segmentation par région
Deux fonctions : -void segmentationRegionGrowing(const Image *in,Image *out, int xPixelSeed, int yPixelSeed, int seuil) - void segmentationRegionGrowingRandomSeed(const Image *in,Image *out, int seuil)

16 Algorithme Segmentation par région
Résultat du traitement segmentation par région Image partitionnée avec un pixel d’amorce (220,100) et un seuil de 60 Image originale

17 Difficultés rencontrées
Installation de la librairie x11-dev Ecriture de la fonction Sobel générique Implémentation de la fonction SegmentationRegionGrowing  

18 Bilan Ce que cela nous a apporté : Améliorations possibles :
Approfondissement de nos connaissances du langage C Appréhension des problématiques de base au traitement d’images Améliorations possibles : Traitement d’autres algorithmes de segmentation avec des temps de traitement plus court que la segmentation par région