Cours1 Alain M2R Traitement d Images

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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10

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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14

2.Numrisation

Acquisition de limage

Passage de lAnalogique au Numrique


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15

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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16

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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21

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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22

2.Image : Rduction de la rsolution

140 X 120 70 X 56


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23

2.La couleur

Deux types de synthse de couleur:

Aspect frquentielSpectre

Sensibilit de loeil:380nm 780nm


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24

S1

filtre 1

filtre 2

S2

S3

filtre 3

2.Couleur : Synthse additive


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25

2.Couleur: synthse soustractive


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26

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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28

= ++

ROUGE VERT BLEU

2.Couleurs: exemple de synthse additive


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29

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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31

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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32

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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33

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)



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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




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37

.TIFF

.STK de Metamorph(Stack File Format)


Entte Bloc de donnes Informations sous

forme de tags,

indiques par unoffset

Format modulable (bas sur une structure fixe)


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38

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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39

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

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