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8/2/2019 Cours1 Alain M2R Traitement d Images
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Introduction
au traitement dimages
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Christophe Cudel, Bruno Colicchio, Alain Dieterlen
Groupe LAB.EL, Laboratoire MIPS
Universit de Haute Alsace,
Mulhouse, France
UE Traitement dImages
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Contenu du cours
Introduction au traitement des Images (2h)
Prtraitements Filtrage (4h C.Cudel) Restauration (4h B.Colicchio)
Dtection de rgions, segmentation (4h C.Cudel)
.
Projet et examen
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Petit Historique de la photographie
1816 Niepce peut tre considr comme lun des inventeurs de la
photographie en permettant de fixer la lumire des chlorures dargent
par de lacide nitrique. Image en ngatif temps de pose de 8h.
1834 Naguerre met au point un processus avec liodure dargent, leDaguerotype qui rduit le temps dexposition 2 minutes.
1889 Eastman produit le premier support souple et transparent sous la
forme dun ruban de nitrate de cellulose. 1907 Les frres lumires mettent au point un procd appel
Autochromes Lumires.
1963 Apparition du premier Polaroid couleur.
1990 Naissance du premier appareil photo numrique sans film.
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Petit Historique du traitement dimages 1950-70 Des premires images leur traitement
les premires analyses d'images dans les chambres bulles
Trois domaines dominants : Restauration, Amlioration (image "belle"), Compression
1970-80 Du traitement l'interprtation d'images
Extraction automatique d'informations: Notion de description structurelle.
Des nouveaux thmes : seuillage, segmentation, extraction de contours, morphologiemathmatique (pour les images binaires), ...
La vision par ordinateur (1980 - ) :
De l'image 2D aux modles tri-dimensionnels
Analyse du mouvement: Vision pour la robotique (mouvement, 3D, dtectiond'obstacle, trajectoire).
Et maintenant...
Un nouvel lan : les bibliothques numriques Acquisition (du papier ou de la vido vers le numrique) Reprsentation (quel codage ?) Transmission (codage et rseaux) Accs (Indexation/Recherche)
Plus proche de l'analyse d'images pour l'interprtation (pour rechercher)
A lUHA : Laboratoire MIPSApplications: Biologie, Environnement, Chimie, Textile, Automobile.
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Traitement dimage et vision
Contenu du cours
Introduction au traitement
des Images
Prtraitements Filtrage
Restauration
Dtection de rgions,
segmentation
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Place du traitement dimages
Dans notre vie
Grand public
Mdical
Imagerie Arienne
Robotique
Analyse Cinma
Dans lindustrie
Contrle de processus, dequalit
Dans le monde de la recherche
Nouveaux outils.
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Plan: Introduction au traitement dimages
1. Formation des images et Calibration
2. Numrisation: Images N&B et couleurs
3. Formats dimages
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1.Principes de base des capteurs dimages
Utilisation de leffet photolectrique : Electrons librs => charge leve fonction de la lumire
Charge convertie par un convertisseur A / N
limage est une matrice de pixels
Il existe actuellement essentiellement deux types decamras (matrice de photosites) :
CCD pour Charge Coupled Device
CMOS pour Complementary Metal Oxide Semiconductor
Pour la couleur mono CCD (3filtres entrelacs - 3X) ou tri CCD
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1.Modlisation dune camra
La camra est dcrite par un modle de projection perspectiveou modle de stnop dit Pinhole .
Deux transformations sont ncessaires: Une projection perspective qui transforme un point de lespace 3Den un point de limage 2D. Une transformation dun repre mtrique li la camra un repre
pixel li limage.
Pour la mtrologie: Calibrer le capteur : trouver la relation gomtrique entre lespixels et les points de lespace. Imprcision due la nature discrte du capteur et loptique.
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1.Projection perspective
=
=
110/100
0100
0010
0001
'
'
'
z
y
x
Pz
y
x
fw
wz
wy
wx
(u,v) li limage 2DPlac une distance focalefO lintersection : axe optique et plan image
(u0,v0) les coordonnes de O dans le plan image
B de coordonnes (x, y, z) (repre camra), (x,y,z) coordonnes de la projection b de B
zxfx ='
z
yfy ='
fz='Si lon pose w=z/fet en adoptant les coordonnesdites homognes qui consistent rajouter une quatrime composante gale 1
(X, Y, Z) li la camra
Z est confondu avec laxe optiqueF le centre optique : centre de projection
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1.Transformation camra/image
Dans le plan image (u,v) en pixels
ukvk
( )000 ,, wvu Coordonnes du point F, dans le repre image
Facteurs dchelle horizontal et vertical
en pixels/mm (pixels non carrs)
+
=
0
0
0
'
'
'
100
010
001
000
00
00
w
v
u
z
y
x
k
k
w
v
u
v
uCette transformation affine reprsente:Un changement dchelleUne rotationUne translation
Transformation du repre camra
au repre image pour le point b :
w = 0, la troisime ligne peut tre ignore,s un facteur arbitraire (matrices homognes):
=
=
1'
'
'
1'
'
'
1000
00
00
10
0
z
y
x
K
z
y
x
vk
uk
v
u
s v
u La transformation reprsenteune application linaire
de lespace projectif vers le plan projectif
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1.Paramtres intrinsques et extrinsques
ov
z
yfk
ovykv
ou
z
xfk
ouxku
vv
uu
+=+=
+=+=
'
'
En multipliant les matrices K et P nous obtenons lquation du modle gomtrique de la camra
=
1010000
00
10
0
z
y
x
v
u
v
u
s
fku = fkv =+s
=
10100
0010
0001
100
0
0
1z
y
x
ovo
u
v
u
s
[ ]MTRAms ~~ =[ ]Tvum 1,,~ =[ ]TZYXM 1,,,~ =
Le produit est dcompos en :une matrice intrinsque [A]
une matrice extrinsque [R T]
La relation entre un point M (3D) dans le repre de la mireet sa projection dans limage m (2D) est:
=
=
1
0/100
0/0
0/0
10/100
0100
0010
0001
1000
00
00
10
0
0
0
z
y
x
f
fvk
fuk
z
y
x
f
vk
uk
v
u
s v
u
v
u
En multipliant les coefficients de la matrice homogne parf
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1.Calibrage dune camra
La dtermination de lorientation dun objet parrapport une camra se ramne la dterminationdes paramtres intrinsques et extrinsques.
[ ]MTRAms ~~ =
La connaissance de lobjet est ncessaire.
Lobjet souvent retenu est un chiquier, ilest facile dy dtecter des points danslimage (intersection des cases noires etblanches) et cest un objet bidimensionnel.
Applications : Mosaquage, vision 3D (stro), mtrologie 2D et 3D
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2.Numrisation
Acquisition de limage
Passage de lAnalogique au Numrique
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2.Deux familles dimages
Image Vectorielle Entits gomtriques
Reprsents par desquations mathmatiques
Traduction par leprocesseur pour la carte
graphique
Image Bitmap Images pixellises
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2.Image Vectorielle
Transformation gomtrique simpleImage dfinie avec peu dinformations
Toute image ne peut pas tre redue vectoriellement
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2.Image Bitmap
Apparition de pixellisation (aliasing)donc de distorsions
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Avantages et inconvnients
grandepetiteTaille Mmoire
sensibleinsensibleRedimensionnement
(scanner, appareil photo,)difficile
(reconnaissance des formes)facile
Modification
faciledifficileAcquisition
Logiciel de retouche dimageLogiciel de dessinCration
Image matricielleImage Vectorielle
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image relle
numriseurs
camra numrique
scanner
2.Numrisation
Numrisation = chantillonnage + Quantification
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20Stockage
Visualisation
0 1 2 3 4 5 6 7
1 Pixel
0
1
5
5
7
0
2 3 4
6
7
5
6
0 5
5 7 6 0 61 7 5
0
1
2
3
1
1
1 2 3
2 1 2
1 0 1
0 4
4
5
3
2
2
3
3 3 5
1
2
1
0
2 2
6 6 4 3 35 6 5 4 5
5
2
0
7
2 4
3 5
1 2
0
0
7
0
6 7
1 1
2 3
6
0
5
5
0
6
1
4 7
5 2 6
6 4 4
Quantification
0 1 2 3 4 5 6 7
1 10
1 pixel (3 bits)
codagebinaire
2.Numrisation : chantillonnage spatial
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Largeur (nombre de colonnes)
Hauteur(nombre de lignes)
Rsolution
Taille de l image (ou poids de limage)
= Largeur Hauteur (octets) niveaux de gris0
255
640 480 octets = 307.200 octets = 8 307.200 bits = 2.457.600 bits
2.Image N&B : Numrisation
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2.Image : Rduction de la rsolution
140 X 120 70 X 56
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2.La couleur
Deux types de synthse de couleur:
Aspect frquentielSpectre
Sensibilit de loeil:380nm 780nm
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S1
filtre 1
filtre 2
S2
S3
filtre 3
2.Couleur : Synthse additive
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2.Couleur: synthse soustractive
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Synthse additive Synthse soustractive
Tlvision
Ecran d ordinateur
Imprimante
Peinture
2.Couleur: choix du type de synthse
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27
BLEU
VERT
ROUGE
CYAN
JAUNE
MAGENTA
NOIR
BLANC
(0,0,0)
(255,255,255)
(0,255,255)
(255,255,0)
(0,255,0)
(255,0,0)
(0,0,255)
(255,0,255)
(130,236,188)
(243,115,30)
(25,25,25)
Systme RVB (RGB)
Au total, vous avez 256 256 256 = 2563 = 16.777.216 couleurs !!!
255 255 255
ROUGE VERT BLEU
0 0 0
Intensits de 3 couleurs primaires
2.Couleurs: reprsentation
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= ++
ROUGE VERT BLEU
2.Couleurs: exemple de synthse additive
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Ngatif - Couleurs Complmentaires
=
J
M
C
B
V
R
255
255
255
2.Couleurs
2 C l i
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Systme TSL (HSL) TEINTE (Hue):Dfinir la couleur souhaite par
une valeur angulaire (0 - 360):
ROUGE 0 JAUNE 60
VERT 120 CYAN 180BLEU 240 MAGENTA 300
SATURATION (Saturation):
Mesure la puret des couleurs.
Le pourcentage de couleur pure parrapport au blanc.
Couleur la plus dlave 0%
Couleur la plus vive 100%
LUMINANCE (Luminance):Dfinir la part du noir ou du
blanc dans la couleur slectionne
par une valeur de pourcentage.
Couleur la plus sombre 0%
Couleur la plus claire 100%
2.Couleurs: reprsentation
2 C l l i d d i
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R V B T S L255 0 0 0 100% 100%
255 255 0 60 100% 100%
255 255 255 0 0% 100%128 128 128 0 0% 50%
128 56 180 275 69% 71%
128 200 5 82 98% 78%
0 0 0 0 0% 0%
2.Couleur: relation des systmes de reprsentation
Autres codages possibles:
Le codage CMYK.Le codage CIE.Le codage YUV.Le codage YIQ.
3 F t di
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3.Format dimages
Vous avez peut-tre dj entendu parler de :JPEG, JPEG2000, PNG, GIF, TIFF, BMP, XMP, SunRaster, Targa, FITS, PM, .
Qu'est-ce qui les caractrise ?
Caractristiques principales intrinsques un format :
Le statut par rapport aux brevets : formats libres et certains "propritaires" (GIF).
Le nombre de couleurs supportes
La compression des donnes :compressions sans pertes, et compressions avec pertes (JPEG).
Transparence : une des couleurs de la palette peut tre ignore lors de l'affichage
Entrelaage : affichage dune version basse rsolution raffine au fur et mesure du chargement.
Animation : films, visualisation 3D
Les usages ! ! Internet ? archivage ? calcul scientifique ?
3 F t d i E l
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3.Format des images: Exemples
2.3 Mo1.5 Mo768 Ko96 Ko1024x768
1.4 Mo937.5 Ko468.7 Ko58.6 Ko800x600900 Ko600 Ko300 Ko37.5 Ko640x480
187.5 Ko125 Ko62.5 Ko7.8 Ko320x200
True color(24 bits)65000couleurs(16 bits)
256couleurs(8 bits)
Noir etblanc(1 bit)
Dfinitionde l'image
Stockage des images:
Sans Compression BMP
Avec Compression GIF
Au Choix TIFF
Dfi iti d t d d
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Bloc de donnes Informations (entte)
Taille
Localisation des donnes Type de Donnes 8 16 bits
Codage
Informations utiles pour le post-traitement : informations sur les donnes (taille, type, mode)
informations sur les conditions dacquisition :
caractristiques du capteur caractristiques de lchantillon tudi
caractristiques optiques de lacquisition
Dfinition du contenu des donnes
Les formats de fichiers images
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Les formats de fichiers images
Les formats usuels de fichiers dimages le BMP (Windows Bitmap Format)
le GIF (Graphics Interchange Format) le JPEG (Joint Photographic Experts Group)
le TIFF (Tagged-Image File Format)
le RAW (un-encoded pixel Data)
Formats structure Fixe
Format modulable (par Tags)
Formats structure Fixe
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Entte Bloc de donnes Informations supplmentaires en fin de fichier
.PIC de Biorad (TM)
.raw ou .psf de XCOSM
.spe de Winview
Formats structure Fixe
Format modulable (par Tags)
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.TIFF
.STK de Metamorph(Stack File Format)
Format modulable (par Tags)
Entte Bloc de donnes Informations sous
forme de tags,
indiques par unoffset
Format modulable (bas sur une structure fixe)
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Format modulable (bas sur une structure fixe)
Entte par bloc de 4096 octets Bloc de donnes Les informations sont inscrites sous forme de texte
.AVW et .mmap (traitement dimages 3D AnalyzeAVW)
Type de structureType de
fichierAvantages Inconvnients
PIC
- facilit de lecture- les infomations essentielles se
trouvent dans lentte-
- pas de possibilts de rajouter descommentaires
-
XCOSM- facilit de lecture- structure de lentte fixe
- pas de possibilits de rajouter descommentaires
-
Formats structure
fixe ( entte + bloc
de donnes)
.SPE
(WinView)
- facilit de lecture
- structure de lentte fixe
- pas de possibilits de rajouter des
commentaires- format trs spcifique son logicieldacquisition
TIFF
- format le plus modulable- possibilits dajouter des tags- fichiers trs rpandus, donc
pratiquement tous les logiciels detraitement sont capables de lire lesfichiers tiff.
- format relativement difficile lire et crire, cela est d sa structure.(tags + offsets)
STK
- format driv du tiff, donc trs
modulable.- Contient des tags spcifiques,
facilitant la lecture du fichier
- tout comme le tiff, ce type de fichier
est relativement difficile lire et crire.
Formats structure
en tags (entte +
bloc de donnes +tags), format trs
modulable
.RAW
(Cellscan)
- format driv du tiff- Contient des tags spcifiques,
facilitant la lecture du fichier
- format relativement difficile lire et crire
- format trs spcifique son logicieldacquisition
Format structure
fixe (entte(s) +
bloc de donnes) et
modulable
AVW
- facilit de lecture- facilit de rcriture- commentaires sous forme de texte
- possibilits de rajouter descommentaires par bloc de 4096octets
- format peut connu des logiciels detraitement dimage
3 Format des images: Exemples
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Formats de numrisation : RAW, FAX, TIFF
Formats daffichage graphique point pointou bitmap GIF, BMP, etc
Formats de tra vectoriel : DRW, DXF, HGL,selon logiciel
Formats darchivage et de compression JPEG, MPEG,
N octets : entte Squence de pixels
- Nombres de lignes et de colonnes- Nombre de bits par pixel, organisation- Type de compression
+ packbits, RLC+ statistique, type CCITT groupe 3 ou 4+ par substitution, type LZW
3.Format des images: Exemples
3 Format des images: GIF
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Format GIF (Graphics Interchange Format)
Statut libre : sous brevet Unisys
Nb. couleurs : 256 couleurs avec paletteCompression avec perte : Compression sans perte
Transparence : Possible
Entrelaage Support :L'entrelaage fait que les images ont en gnral un poidsen octets plus important que celles dont les donnes nesont pas entrelaces
Animation : Oui
Usages Adapte aux images de type logos, ou tout ce qui contient peu denuances de couleurs et avec des transition de couleurs brusques.
Ce format est trs utilis sur Internet.
3.Format des images: GIF
3 Format des images: JPEG
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Format JPEG (Joint Photo Expert Group)
Statut libre
Nb. couleurs : 16 millions (vraies couleurs)Compression avec perte : Le taux de compression peut varier de1% (meilleure qualit) 99% (moins bonne qualit).
Transparence : Non
Entrelaage Support : La visualisation de l'image s'effectue d'abord trs faiblequalit (faible encombrement) puis la qualit augmente aufur et mesure des passages jusqu'a atteindre la qualitoptimale de l'image.
Animation : Non
Usages Adapt aux images "naturelles" avec des grands dgrad decouleurs.
Beaucoup utilis sur Internet pour sa taille mmoire rduite.
3.Format des images: JPEG
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Fin de la premire partie
Prochain RDV:
Lundi 14 et 21, Christophe Cudel