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

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

2 Images numériques

3 Images matricielles

4 Images numériques

5 Pixels

6 Profondeur de limage

7 Couleurs

8 Couleur: Phénomène physique

9 Lumière directe: Synthèse Additive

10 Lumière réfléchie: Synthèse Soustractive

11 Espaces de couleurs

12 Modèle HLS ou TLS

13 Couleurs vidéo: YIQ YUV

14 CIE XYZ

15 CIE L*ab

16

17 Conversion

18 Gestion des couleurs (Lab)

19 Résolution de limage

20 Différence entre dpi et ppi

21 Images vectorielles

22 Traitement du signal Transformée de Fourier, Convolution, Echantillonnage.

23 Transformée de Fourier

24 Définition Mathématique

25 Propriétés

26 Images Numériques

27 Echantillonnage et spectre

28 Théorème de Shannon

29 Repliement de Spectre

30 Conséquences

31 Effet de Moiré ou Aliasing

32 Sous-Echantillonnage

33 Réduction de la Taille

34 Exemple de Moiré

35 Exemple de Moiré (spectre)

36 Exemple de Moiré

37 Exemple de Moiré (spectre)

38 Quelques Solutions

39

40 0 0 Quelques Solutions Image Spectre Image plus grande Transformée de Fourier Zero-Padding Transformée de Fourier inverse

41 Quelques Solutions

42 Effets de Gibbs

43

44 Transformée de Fourier dune image

45 Pour les signaux finis

46 Le cas des Images

47 Représentation 3D

48

49 Interprétation dune FFT 2D

50

51 Transformée de Fourier dune image

52 Calcul des c i,j

53 Représentation dune DFT 2D

54 Transformée de Fourier inverse

55 Représentation 2D dune DFT

56 Importance des deux composantes

57

58 Image damplitude

59

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

61 Exemple de DFT

62

63

64

65 Rotation dimages

66 Interprétation dune FFT 2D

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

68 Opérations dans lespace de Fourier

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

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

71 Exemple de Transformations

72 Spectre damplitude Image correspondante

73 Exemple de Transformations

74 Discrete Cosinus Transform (DCT)

75 Pourquoi la DCT

76 Description dune image par la DCT

77 Blocs DCT

78 Blocs DCT image 8x8

79 Description dune image par la DCT

80 Récapitulatif

81 Traitement bas niveau dimages

82 Trois Types de Traitements Point à Point Local Global

83 Transformation Point à Point

84 Exemple: Seuillage

85 Transformation Point à Point f

86 Exemple: Fusion dimage

87 Récapitulatif

88 Transformations Locales

89 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

90 Convolution

91 Convolution discrète

92 Illustration dune convolution 111 111 111 255 00 000000 000000 000112 00 000 00 255000000 000000 00

93 Illustration dune convolution

94 Effets de bords

95 Interprétation du filtre

96 TF dun Filtre

97 Exemple: TF dun Filtre 111 111 111 000 00.110 000 TF

98 Exemple: TF dun Filtre 8 -4.5+7.79i-4.5-7.79i9 0.11-4.5-7.79i 9 -4.5+7.79i TF

99 Filtres de lissage

100 Exemple: Filtre Moyenneur 111 111 111 Image originaleFiltre 3 x 3Filtre 5 x 5

101 Exemple: Filtre Gaussien 121 242 121 Image originaleFiltre 3 x 3

102 Détection de Contours

103 Exemple: Détection de Contours 8 0 0 4 0 0 01 01 01 01 -202 01 Filtre de Prewitt Filtre de Sobel Exemple: Détection de Contours

104 01 -202 01 -2 000 111 012 01 -20 -20 01 012 Filtre directionnel: – Détection dans une direction – Combinaison des images pour obtenir limage résultante

105 Exemple: Détection de Contours

106 Filtres de Netteté

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

108 Transformations Globales

109

110 Histogramme

111 Exemple: Niveaux de Gris

112 Exemple: Couleurs

113 Dynamique de limage

114 Manipulation dHistogramme

115 Les Courbes

116 Transformations globales

117 Exemple: Modification

118 Transformations Géométriques

119 Arrondi dune feuille de papier

120 Un peu de géométrie

121

122

123 Avec une image couleur