Soémmaire livre

Chapitre I: Introduction et généralités

1.1 Pourquoi le traitement d’images ? 13
1.2 Notions sur les capteurs 16
1.3 Pourquoi Matlab ? 16
1.4 Qu’est ce qu’une image ? 17
1.5 Lecture et visualisation d’une image 17
1.5.1 Lecture d’une image 17
1.5.2 Type d’images numériques 19
1.5.2.1 Image Binaire 19
1.5.2.2 Image au Niveau de gris 20
1.5.2.3 Image Indexée 20
1.5.2.4 Image RGB 21
1.5.3 Affichage d’une image 22
1.6 Modélisation d’une image avec Matlab 23
1.6.1 Format matriciel d’une image (2D) 24
1.6.2 Manipulation des pixels 26
1.6.2.1 Comment lire un pixel ? 27
1.6.2.2 Comment lire et afficher un bloc dans l’image ? 27
1.6.2.3 Comment lire et afficher les composantes d’une image RGB ? 33
1.6.2.4 Comment lire et afficher une ligne/colonne ? 33
1.6.2.5 Comment initialiser un bloc dans une l’image ? 39
1.6.3 Format vectoriel d’une image (1D) 41
1.6.4 Comment convertir un vecteur (Tableau 1D) en une image (Tableau 2D) ? 41
1.6.5 Comment lire les pixels d’une image avec la souris ? 44
1.7 Pourquoi bien choisir le type de données ? 44
1.7.1 Effet sur la qualité de l’image 44
1.7.2 Effet sur la taille en mémoire 48
1.8 Fonctions de conversion des images 50
1.9 Notions sur l’échantillonnage et quantification 53
1.9.1 Échantillonnage 53
1.9.2 Quantification 57
1.9.2.1 Fonctionnement 57
1.9.2.2 Comment modifier la résolution binaire d’une image ? 57

Chapitre II: Rappels sur Matlab et les opérations sur les images

2.1 Rappels 63
2.1.1 Introduction 63
2.1.2 La boucle for 63
2.1.3 La boucle while 64
2.1.4 if . else 66
2.1.5 break et continue 69
2.1.6 Définition et appel d’une fonction 69
2.1.7 Exemples 75
2.1.7.1 Comment convertir une image quelconque en une image au NG ? 75
2.1.7.2 Comment convertir une image 2D en 1D ? 75
2.1.7.3 Comment calculer la valeur maximale, minimale et moyenne d’une image ? 76
2.2 Opérations sur les images 80
2.2.1 Fonctionnement 80
2.2.2 Translation 81
2.2.3 Rotation 84
2.2.4 Agrandissement (Zoom) | Diminution 90
2.2.5 Effet de vagues 95
2.2.6 Autres effets 95
2.3 Fonctions Matlab de synthèse de bruit 98
2.3.1 Définition 98
2.3.2 Types des bruits 98
2.3.3 Distributions des bruits 98
2.3.4 Les Fonctions Matlab de bruits 99
2.3.4.1 rand() 99
2.3.4.2 randi() 102
2.3.4.3 randn() 104
2.3.4.4 imnoise() 104

Chapitre III: Techniques d’amélioration d’images

3.1 Introduction 109
3.2 Filtrage linéaire (filtrage par convolution) 109
3.2.1 Définition et généralités 109
3.2.1.1 Équation 110
3.2.1.2 Approche de calcul 110
3.2.1.3 Implémentation avec Matlab 112
3.2.1.4 Gestion des bords 115
3.2.1.5 Conv2() 119
3.2.1.6 Imfilter() 120
3.2.2 Les filtres linéaires 123
3.2.2.1 Filtre Moyenneur 123
3.2.2.2 Filtre moyenneur aléatoire 124
3.2.2.3 Filtre Gaussien 127
3.2.2.4 Filtre Exponentiel 129
3.2.2.5 Filtres Log, Sobel, Laplacian et autres 131
3.3 Filtrage non linéaire 134
3.3.1 Filtres Min et Max 137
3.3.1.1 Fonctionnement 137
3.3.1.2 Implémentation 137
3.3.2 Filtre médian 140
3.3.2.1 Fonctionnement 140
3.3.2.2 La fonction mediane() 144
3.3.2.3 Implémentation 144
3.3.3 Lissage à seuil 148
3.3.3.1 Fonctionnement 148
3.3.3.2 Implémentation 149
3.3.4 Filtre Nagao 153
3.3.4.1 Fonctionnement 153
3.3.4.2 Implémentation 153

Chapitre IV: Filtrage dans le domaine de Fourier

4.1 Transformée de Fourier(TF) 1D 159
4.1.1 Définition 159
4.1.2 Propriétés de la TF 159
4.1.2.1 Linéarité 159
4.1.2.2 Translation temporelle 160
4.1.2.3 Translation fréquentielle 160
4.1.2.4 Dilatation 160
4.1.2.5 Conjugaison 161
4.1.2.6 Dérivation 161
4.1.2.7 Dualité 161
4.1.2.8 Convolution 161
4.1.2.9 Parité 161
4.1.3 TF des fonctions usuelles 162
4.1.4 Produit de convolution et impulsion de Dirac 162
4.1.5 Fonctions Matlab et exemples 162
4.1.5.1 Fonctions 162
4.1.5.2 Exemple 1 : sin()/cos() 163
4.1.5.3 Exemple 2 : sin()/cos() bruité 165
4.1.5.4 Exemple 3 : sinc() 166
4.1.5.5 Exemple 4 : Gaussien 167
4.2 Transformée de Fourier 2D 169
4.2.1 Fonctions Matlab 171
4.2.2 Exemples de la TF-2D 171
4.2.2.1 Fonction Q2D 171
4.2.2.2 Fonction Cos2D() 174
4.2.2.3 Images diverses 176
4.3 Filtrage dans le domaine fréquentiel 180
4.3.1 Principe 180
4.3.2 Types des filtres parfaits 180
4.3.3 Exemples de filtrage parfait 181
4.3.3.1 Filtrage passe-bas 181
4.3.3.2 Filtrage passe-haut 185
4.3.3.3 Filtrage passe-bande/coupe-bande 189
4.3.4 Filtres divers 192
4.3.4.1 Porte Q douce 192
4.3.4.2 Butterworth 195
4.3.4.3 Disque moyenné 200
4.3.4.4 Gaussien modifié 203
4.4 Histogramme 204
4.4.1 Définition 204
4.4.2 Histogramme et Matlab 208
4.4.2.1 hist() 208
4.4.2.2 imhist() 209
4.4.3 Amélioration du contraste 212
4.4.3.1 Définition et objectif 212
4.4.3.2 Fonction de transfert 213
4.4.3.3 Inversion de dynamique (Transformation linéaire – TL) 213
4.4.3.4 Expansion de dynamique (TL) 213
4.4.3.5 Transformation logarithmique (TNL) 215
4.4.3.6 Transformation gaussienne 220
4.4.4 Transformation binaire (seuillage) 223
4.4.4.1 Définition 223
4.4.4.2 Seuillage à valeur fixe/ Moyenne globale 224
4.4.4.3 Seuillage à moyenne locale 226
4.4.4.4 Tangente hyperbolique 228
4.4.4.5 Fonctions Matlab 232
4.4.5 Manipulation de l’histogramme 235
4.4.5.1 Égalisation de l’histogramme 235
4.4.5.2 Égalisation locale de l’histogramme 238
4.4.5.3 Cadrage de la dynamique 238
4.4.5.4 Duplication de l’histogramme 241

Chapitre V: Initiation aux bases de traitement d’images

5.1 Morphologie mathématique 247
5.1.1 Introduction 247
5.1.2 Élément structurant (SE) 247
5.1.3 Définition 247
5.1.4 Fonction Matlab 248
5.1.5 Dilatation 249
5.1.5.1 Définition 249
5.1.5.2 Fonction et exemples 251
5.1.6 Érosion 252
5.1.6.1 Définition 252
5.1.6.2 Fonction et exemples 255
5.1.7 Ouverture 256
5.1.8 Fermeture 258
5.1.9 Détection de contour par morphologie 258
5.1.10 Filtrage morphologique 259
5.1.10.1 Principe 259
5.1.10.2 Exemples 260
5.1.10.3 Importance de filtrage multiple 260
5.2 Étiquetage 265
5.2.1 Principe 265
5.2.2 bwlabel() 267
5.2.2.1 Syntaxe 267
5.2.2.2 Exemples 268
5.2.3 bwlabeln() 268
5.2.4 label2rgb() 271
5.2.4.1 Syntaxe 271
5.2.4.2 Exemple 271
5.3 Initiation à la vidéo 271
5.3.1 Définition 271
5.3.2 Formats vidéo 273
5.3.3 Fonctions Matlab 274
5.3.3.1 Lecture 274
5.3.3.2 Écriture 277

Chapitre VI: Applications

6.1 Introduction 283
6.2 Modélisation du système solaire (2D) 283
6.2.1 Définition et Objectif 283
6.2.2 Paramètres du modèle 283
6.2.3 Implémentation 286
6.2.3.1 Modèle statique 286
6.2.3.2 Modèle dynamique 291
6.3 Modélisation de galaxies (2D) 294
6.3.1 Définition et Objectif 294
6.3.2 Implémentation 298
6.4 Traitement vidéo : Effets spéciaux 303
6.4.1 Pourquoi le fond Vert ? 303
6.4.2 Feu #1 307
6.4.2.1 Principe 307
6.4.2.2 Lecture de la vidéo de la scène 307
6.4.2.3 Lecture d’effet 307
6.4.2.4 Incrustation de l’effet dans la scène 309
6.4.3 Feu #2 314
6.4.3.1 Principe 314
6.4.3.2 Implémentation 316
6.5 Comptage d’objets 316
6.5.1 Principe et applications 316
6.5.2 Méthode de détection 322
6.5.3 Implémentation 322
6.6 Détection d’objet par corrélation 323
6.6.1 Principe 323
6.6.2 Coefficient de corrélation 1D 327
6.6.2.1 Formule 327
6.6.2.2 Exemple 1 : Bruit gaussien 328
6.6.2.3 Exemple 2 : Fichier Audio 328
6.6.3 Implémentation (2D) 332
6.7 Débruitage de l’image par déconvolution 341
6.7.1 Principe 341
6.7.2 Implémentation 343
6.8 Réalité augmentée (Matlab+Arduino) 347
6.8.1 Définition de la réalité augmentée 347
6.8.2 Fonctionnement 348
6.8.3 Interface graphique Matlab 348
6.8.3.1 Interface virtuelle 348
6.8.3.2 Incrustation de l’interface virtuelle 348
6.8.3.3 Le Marqueur 350
6.8.4 Implémentation : Côté Matlab 351
6.8.4.1 Lecture de la caméra 351
6.8.4.2 Détection du marqueur 351
6.8.4.3 Mesure du centre de gravité 353
6.8.4.4 Interface de communication avec la carte Arduino 357
6.8.5 Implémentation : Côté Arduino 358
6.8.6 Programme complet et résultats 360

Index

Références d’images (imdemos)

Bibliographie

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