Traitement d images. Traitement d images Haut niveau Analyse d image + Perception (IA) Traitement d images Bas niveau. Connaissance a priori

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1 Cours Traitement et Analyse d Images Riadh ABDELFATTAH École supérieure de Télécommunications riadh.abdelfattah@supcom.rnu.tn

2 Traitement d images Traitement d images Haut niveau Analyse d image + Perception (IA) Identification et caractérisation Des objets sur l image Traitement d images Bas niveau Traitement du signal + Connaissance a priori

3 Objectifs du cours Modélisation spatiale d une scène : acquisition & formation d images Caractérisation statistique du signal image Familiarisation avec différents types de traitements

4 Histoire Des premières images à leur traitement ( ) : : Origine du traitement d'images. Traitement d image analogique (avec les premières analyses d'images dans les chambres à bulles) Codage quantification : Booster du traitement d images : Imagerie médicale Imagerie en télédétection

5 Histoire Des premières images à leur traitement ( ) : 1965 : Traitement numérique de l image Des images de mauvaise qualité et très volumineuses (déjà 700 x 500 pixels sur 8bits par image) Trois domaines dominants : Restauration (corriger les défauts liés à l'acquisition) Amélioration (rendre l'image "belle" pour l'affichage) Compression (réduire le volume de l'image)

6 Processus de traitement d image Pé Pré-traitement Analyse Restauration Amélioration binarisation Extraction de contours Segmentation en région Extraction d information Transformations globales Traitements dans l espace transformé

7 Histoire Du traitement à l'interprétation d'images ( ) : Une évolution naturelle vers l'extraction automatique d'informations Apparition de la notion de description structurelle (ensemble des informations contenues dans une image et que l'on peut extraire sans aucune connaissance a priori de l'application)

8 Histoire Du traitement à l'interprétation dimages d'images ( ) : Des nouveaux thèmes : seuillage, segmentation, extraction de contours, morphologie mathématique (pour les images binaires),... Interprétation d'images Systèmes experts Mais, le savoir est trop complexe pour être modélisé

9 Histoire La vision par ordinateur ( ) Imagerie numérique De l'image 2D aux modèles tri-dimensionnels

10 Histoire Traitement t d images numériques ( ) Physiciens Holographie Electroniciens Vision pour la robotique (mouvement, 3D, détection d'obstacle, trajectoire) Informaticiens Analyse du mouvement Analyse de texture et détection de contours

11 Histoire Traitement fournit par les informaticiens 1980, Marr & Hildreth : Détection des contours (LOG) (le paradigme des 3 niveaux, 2D½, Shape from X) De la vision passive à la vision active (prise en compte de l'observateur dans l'analyse de la scène)

12 Histoire Et maintenant... Electrical Engineering & Computer Science Un nouvel élan : les bibliothèques numériques Acquisition (du papier p ou de la vidéo vers le numérique) Représentation (quel codage?) Transmission (codage et réseaux) Accès (Indexation/Recherche)

13 Histoire Et maintenant... Une nouvelle problématique plus proche de lanalyse l'analyse d'images Une nouvelle tentative pour l'interprétation (il ne s'agit plus d'interpréter pour interpréter mais d'interpréter pour rechercher)

14 Histoire Applications et recherches en traitement d images 1ère axe Morphologie mathématique Champs de Markov Champs de Gibbs, Probabilité contextuelle 2ème axe Les ondelettes dl 3ème axe Equations différentielles 4ème axe Méthodes variationelles : détection de concours, segmentation, classification Recherche en TI : Méthodes différentielles et variationelles

15 Applications Communications : Diffusion de la TV, Vidéoconférence, télécopie, éducation à distance, surveillance, Médicales : Rayons X, tomographie, RMN, ultrasons Télédétection : cartographie, agriculture, météorologie, surveillance de désastres, évolutions urbaines, feu, inondations, Radar et Sonar Industrielles : robotique, recherche pétrolière, sismologie, control de processus

16 Plan du cours Chap. I Chap. II Chap. III Formation des images et couleurs Systèmes Visuel Humain (SVH) Propriétés statistiques des images Chap. IV Les prétraitements t des images R. Abdelfattah Traitement d'images 16

17 Chapitre I : Formation des images et Formation des images 1. Sources lumineuses 2. Imagerie cohérente 3. Imagerie incohérente couleurs 4. Représentation d images 5. Capteurs Couleurs 1. Codage de la couleur 2. Synthèse de la couleur

18 Formation des images 1. Les sources lumineuses 1.1 Sources primaires Produisent la lumière 1.2 Sources secondaires Diffusent la lumière Mais, la lumière n'est pas visible de profil

19 Formation des images 2. Imagerie cohérente Cohérence temporelle Cohérence spatiale 2.1 Principale sources cohérentes Domaine du visible Lasers Lampes spectrales (Hg, Cd, ) Domaine des ondes électromagnétiques Radar (ondes centimétriques) Médecine (Rayons γ, Imagérie par émission des positions PET, ) Domaine des ondes acoustiques Ultrasonore prospection sismique i (piézo-électrique, él i électromécanique) é

20 Formation des images 2. Imagerie cohérente 2.2 Processus de formation d une image cohérente Détecteur Rayonnement Incident θ Pixel

21 Formation des images 2. Imagerie cohérente 2.2 Processus de formation d une image cohérente φ Phase propre Phase due à la propagation Sommation d amplitude complexe

22 Formation des images 3. Imagerie incohérente 3.1 Processus de formation d une image incohérente Obtenue avec les sources de lumières naturelle ou des rayonnement incohérents Sommation en énergie (DES) Exemple : Images vidéo, photos satellites,

23 Formation des images 4. Représentation d image 4.1 Pixel & Résolution (0, 0) X Image : Matrice 2D de PIXELs (PICture Element) Y Pitch : espace entre deux points lumineux Photosites Différence entre primitive i i de l image et celle d un capteur

24 Formation des images 4. Représentation d image 4.3Géométrieét Maillage

25 Formation des images 4. Représentation d image 4.3Géométrieét Maillage Distance Voisinage Ordre de connexité

26 Formation des images 4. Représentation d image 4.3Géométrieét Maillage Distance Voisinage Ordre de connexité

27 Formation des images 4. Représentation d image 4.3Histogramme

28 Formation des images 4. Représentation d image 4.3Histogramme Sensibilité aux modifications d histogrammes Sauts de l amplitude Fonction d autocorrélation Entropie

29 Formation des images 5. Capteurs 5.1 Caractéristiques Rapport tsignal sur Bruit Sensibilité Sensibilité spectrale Fonction de transfert

30 Formation des images 5. Capteurs 5.1 Caractéristiques Correction Gamma Résolution Temps d intégration Saturation Rémanence

31 Formation des images 5. Capteurs 5.2 Exemples Capteur à tube Zones photosensibles Cathode (caméra) Polarisation Résistance électrique variable

32 Formation des images 5. Capteurs 5.2 Exemples Capteur à CCD

33 Formation des images 5. Capteurs 5.2 Exemples Capteur à CMOS Photodiodes

34 Formation des images 5. Capteurs 5.2 Exemples Caméra Infra-Rouge Caméra à barrette CCD

35 Couleurs A. Lumière La lumière est issue de deux composantes Une onde électromagnétique ondulatoire Un aspect corpusculaire (les photons) Caractéristiques Fréquence Intensité Vitesse de déplacement : ~ km/s Fréquence : ~ 600'000 Ghz

36 Couleurs A. Lumière L'oeil humain : Des cônes perçoivent la lumière 3 types : percevoir le bleu, le vert et le rouge Perception entre 400 et 700 nm Si un type de cônes fait défaut : daltonisme λ (nm) Courbe de la sensibilité relative de l œil humain au longueurs d onde composant la lumière blanche R. Abdelfattah Traitement d'images 36

37 Couleurs 1. Codage de la couleur Le nombre de couleurs la composant (bits/pixel) : Noir & Blanc : 1 bit 256 nuances de gris : 8 bits 256 couleurs : 8 bits (palette de couleurs) Les pixels La palette L image Limage correspondante R. Abdelfattah Traitement d'images 37

38 Couleurs 1. Codage de la couleur 2 32 : 32 bits, on ajoute une quatrième composante sur 8 bits : Le canal alpha Permet de gérer la "transparence" des points Evitant ainsi iles effets de "marches d'escalier" pouvant apparaître sur des images R. Abdelfattah Traitement d'images 38

39 Couleurs 1. Codage de la couleur R. Abdelfattah Traitement d'images 39

40 Couleurs 1. Codage de la couleur bitmap noir et blanc en stockant un bit dans chaque case (pixel), bitmap 256 niveaux de gris en stockant un octet dans chaque case.gif.gif palette de couleurs (colormap) en codant les indices d une palette de couleurs sur 8 bits.gif true color (RGB: rouge, vert, bleu). Chaque pixel est codé sur 24 bits (16 millions de couleurs) Chaque pixel est codé sur 32 bits.jpg information de transparence ou de texture R. Abdelfattah Traitement d'images 40

41 Couleurs 2. Synthèse de la couleur La synthèse additive La couleur est définie comme somme pondérée de trois couleurs 3 couleurs primaires (rouge, vert, bleu) : Modèle RGB C'est le principe de fonctionnement des tubes cathodiques La synthèse soustractive La couleur est définie comme différence pondérée entre le blanc et trois couleurs 3 couleurs complémentaires de rouge, vert, bleu (cyan, magenta, jaune) : Modèle CMY C'est le principe de fonctionnement des imprimantes. R. Abdelfattah Traitement d'images 41

42 Couleurs 2. Synthèse de la couleur R G B Black ( 0, 0, 0) White (255, 255, 255) Red (255, 0, 0) Green ( 0, 255, 0) Blue ( 0, 0, 255) Cyan ( 0, 255, 255) Magenta (255, 0, 255) Yellow (255, 255, 0) R. Abdelfattah Traitement d'images 42

43 Couleurs 2. Synthèse de la couleur La synthèse additive La synthèse soustractive Y M C Extension : le modèle CMYK. En pratique, le noir n'est pas tout à fait noir. Ajout d'une composante "noir pur". CMYK : Cyan, Magenta, Yellow BlacK R. Abdelfattah Traitement d'images 43

44 Couleurs 2. Synthèse de la couleur image vectorielle image bitmap WMF EPS CDR PCT DXF T.4 et T.6 BMP PSD PCX DCP GIF JPEG TIFF PNG R. Abdelfattah Traitement d'images 44

45 Couleurs 2. Synthèse de la couleur Sensibilité de l'oeil Image couleur Image de luminance Image de chrominance beaucoup plus grande aux variations d'intensité (luminance) qu'aux variations at de couleur (chrominance) ce) R. Abdelfattah Traitement d'images 45

46 Couleurs 2. Synthèse de la couleur 2.1 Red, Green, Blue : RVB R. Abdelfattah Traitement d'images 46

47 Couleurs 2. Synthèse de la couleur 2.2 Cyan, Magenta, Yellow, Black : CMYK R. Abdelfattah Traitement d'images 47

48 Couleurs 2. Synthèse de la couleur 2.3 Lab R. Abdelfattah Traitement d'images 48

49 Couleurs 2. Synthèse de la couleur 2.4 Hue, Saturation, Luminance : HSL Hue (Teinte) déterminée par la longueur d onde dominante Saturation distance du gris de même intensité Luminance (Lightness) Intensité de lumière que la couleur réfléchit/transmet R. Abdelfattah Traitement d'images 49

50 Couleurs 3. L espace couleur YUV La décomposition YUV et Y, Cb, Cr sert de base aux standards de transmission vidéo, PAL/SECAM : Y R Cb = V Cr B R. Abdelfattah Traitement d'images 50