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Sommaire
Traitement numérique d’images:
concepts de base
•
•
•
•
•
Représentation d’une image numérique
Types d’image
Quantification
Echantillonnage
TP avec Matlab
RAKOTONIAINA Solofoarisoa
29/09/2017
Centre Commun de Ressources en
Géomatique (IOGA)
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29/09/2017
Centre Commun de Ressources en
Géomatique (IOGA)
Représentation d’une image numérique
Sources d’image
•
Une image numérique est un
tableau de points {m(i,j)}, où
– i : index des lignes (1≤ i ≤
nombre_de_lignes)
– j : index des colonnes (1≤ j ≤
nombre_de_colonnes)
• Source d’image
– cameras ou scanners noir et blanc ou couleur
– UN ou TROIS résultats de mesure (image multispectrale en
imagerie satellitaire)
•
Les valeurs m(i,j) sont quantifiées
(représentées par des nombres de
n bits) afin de pouvoir être
manipulées par ordinateur
•
Les points m(i,j) d’une image sont
appelés pixels (picture elements)
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Géomatique (IOGA)
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Centre Commun de Ressources en
Géomatique (IOGA)
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Représentation d’une image numérique
Type d’images : image monochrome
Exemple :
• Les images peuvent être
monochrome ou en couleur
Une image de
télédétection est codée
généralement sur un
octet, soit 8 bits. Les
valeurs correspondantes
appelées valeurs
radiométriques ou plus
communément niveaux
de gris vont alors de 0 à
255.
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– monochrome : chaque
pixel contient UNE valeur
• exemple : image en noir
et blanc : la valeur de
chaque pixel
correspond à un niveau
de gris, du noir (0) au
blanc (255)
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Type d’images : image couleur
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50
132
40
230
145
45
52
221
139
39
43
230
133
41
45
229
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Type d’images : image couleur
– couleur : chaque pixel
contient TROIS valeurs
• exemple : composantes
RGB (Red, Green,
Blue)
70
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Géomatique (IOGA)
124
16
0
0
250
150
50
• Par image couleur, on peut
aussi présenter sur la
même image un, deux ou
trois résultats différents (3
canaux spectraux d’une
image multibande en
imagerie satellitaire) :
composition colorée.
• 24 bits / pixel (8 bits R, 8
bits G et 8 bits B); ou 8
bits/pixel
150
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8
2
XS1==bleu
bleu
XS1
Image couleur : composition colorée
XS3= rouge
XS2==vert
vert
XS2
• 8 bits RGB data type
• Principe (cas du logiciel Idrisi)
CC = B x 60 + (G x 61) + (R x 62)
avec R,G,B à transformer chacun en 6 niveaux (: [0,5] ) (cf
fenêtrage) après avoir été amélioré au préalable
Valeur maximale de CC = 215
Composition
colorée
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Quantification
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Centre Commun de Ressources en
Géomatique (IOGA)
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Quantification : fenêtrage
(gray-level resolution)
• La résolution en niveaux de gris de l’image (image gray-level
resolution) se refére au plus petit changement discernable du
niveau de gris de l’image
4 09 5
2 55
• Les valeurs sont quantifiées : représentées sur n bits (8 bits en
imagerie satellitaire; 8 ou 12 bits en imagerie médicale et 8 bits
par couleur pour le RGB)
=
• Quelquefois, pour les images monochromes, les données sont
représentées sur 12 bits (en imagerie médicale : IRM) : 4096
(=212) valeurs possibles. Or on ne peut afficher que 256 niveaux
de gris différents. Il faudra faire alors un fenêtrage.
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TP avec Matlab
Formats d’images supportés par Matlab
• Prise de connaissance des différents types
d’image
(index image, intensity image, binary image, RGB image)
• Lecture des différents types d’image
(avec load, imread, fread)
• Passage entre les différents types
(gray2ind, ind2gray, ind2rgb, mat2gray, rgb2gray, rgb2ind)
• Affichage d’une image (avec imshow, image, imagesc) et
notions de table de couleurs (colormap)
• Sauvegarde (save, imwrite, fwrite)
• Quantification d’une image ( round)
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•
•
•
•
•
•
BMP (Bitmap, Microsoft Windows)
HDF (Hierarchical Data Format)
JPEG (Joint Photographic Experts Group)
PCX (Paintbrush, Microsoft Windows)
TIFF (Tagged Image File Format)
…
imread
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