c’est une image ? Image = repr´ esentation d’une sc` ene • Sc` ene : Ensemble d’objets qui se trouvent dans le champ de vision • Source lumineuse : Soleil, ´ Eclairage ambiant, Projecteurs, ... • Image = Repr´ esentation d’une sc` ene Image processing (week 1) -Introduction- (5/22) M. Hachama (hachamam@gmail.com)
c’est une image ? Intensit´ e = information • Imagerie thermique : degr´ es de temp´ erature Image processing (week 1) -Introduction- (5/22) M. Hachama (hachamam@gmail.com)
c’est une image ? Intensit´ e = information • Imagerie de r´ esonance magn´ etique (IRM) Image processing (week 1) -Introduction- (5/22) M. Hachama (hachamam@gmail.com)
c’est une image ? Image = Objet math´ ematique • Matrice/Tenseur • Fonction I : E −→ F • Espaces de d´ epart et d’arriv´ ee ; Espace fonctionnel, propri´ et´ es, ... • Distribution • Champ al´ eatoire • Surface/sous-vari´ et´ e • ... Image processing (week 1) -Introduction- (5/22) M. Hachama (hachamam@gmail.com)
Soit une image I • Dynamique : max I − min I • Luminance : Lum = Moyenne(I) • Contraste : C1 = (I − Moy)2 N , C2 = max I − min I max I + min I Image processing (week 1) -Introduction- (10/22) M. Hachama (hachamam@gmail.com)
Application 1 : Compression (Code Matlab) 1 % Lecture de l image source 2 im = imread ( la ke . jpg ) ; imshow ( im ) ; 3 4 % Q u a n t i f i c a t i o n 5 n = 32; im1 = im/n ; 6 f i g u r e ; imshow ( im1 ,[0 ,256/ n ] ) ; 7 8 % D i t h e r i n g 9 im1 = imnoise (im , gaussian , 0 , 0.0002) ; 10 im2 = im1/n ; 11 f i g u r e ; imshow ( im2 ,[0 ,256/ n ] ) ; Image processing (week 1) -Introduction- (15/22) M. Hachama (hachamam@gmail.com)
Application 2 : St´ eganographie (Code Matlab) 1 % Lecture de l image contenant un message 2 im = imread ( images / l ak e . t i f ) ; 3 im mess = imread ( images / s e c r e t . png ) ; 4 im mess = rgb2gray ( im mess ) /255; 5 6 % Addition du message 7 im1 = im − mod(im , 2 ) + im mess ; imshow ( im1 ) ; 8 9 % E x t r a c t i o n 10 extracted mess = mod( im1 , 2 ) ; 11 imshow ( extracted mess , [ 0 , 1 ] ) ; Image processing (week 1) -Introduction- (17/22) M. Hachama (hachamam@gmail.com)
• R´ esolution spatiale : unit´ es (1 inch = 2.54 cm) • dpi : dots per inch (ppp : points par pouce 1 pouce) • N pixels physiques dans un inch d’un document imprim´ e. • ppc : points par centim` etres ; ppm : points par millim` etre • ppi : pixels per inch • N. pixels ”carr´ es” dans un inch d’un ´ ecran. Image processing (week 1) -Introduction- (18/22) M. Hachama (hachamam@gmail.com)
• R´ esolution spatiale : calcul • Exemple1. Vous souhaitez imprimer une photo de 13 x10 cm. Votre imprimeur vous demande de lui fournir des images dont la r´ esolution est de 300 dpi au moins. • largeur minimale : 13x300/2,54=1535 pixels • longueur minimale : 10x300/2,54=1181 pixels. Image processing (week 1) -Introduction- (18/22) M. Hachama (hachamam@gmail.com)
• R´ esolution spatiale : calcul • Exemple2. Un ´ ecran r´ egl´ e ` a 75ppi affiche une photo de dimension 15x12cm. Quelle est la taille de l’image, en pixels ? • 75ppi=75/2,54 pixels/cm • Largeur de l’image : 15*75/2,54 = 443 px • Hauteur de l’image : 12*75/2,54 = 354 px Image processing (week 1) -Introduction- (18/22) M. Hachama (hachamam@gmail.com)
• Repliement du spectre = distorsion dans le signal due ` a une fr´ equence d’´ echantillonnage trop faible Image processing (week 1) -Introduction- (18/22) M. Hachama (hachamam@gmail.com)
• Repliement du spectre = distorsion dans le signal due ` a une fr´ equence d’´ echantillonnage trop faible Image processing (week 1) -Introduction- (18/22) M. Hachama (hachamam@gmail.com)
• Repliement du spectre = distorsion dans le signal due ` a une fr´ equence d’´ echantillonnage trop faible Image processing (week 1) -Introduction- (18/22) M. Hachama (hachamam@gmail.com)
• Repliement du spectre = distorsion dans le signal due ` a une fr´ equence d’´ echantillonnage trop faible • Les bandes changent de direction et d’´ epaisseur Image processing (week 1) -Introduction- (18/22) M. Hachama (hachamam@gmail.com)
• Repliement du spectre = distorsion dans le signal due ` a une fr´ equence d’´ echantillonnage trop faible • Les bandes changent de direction et d’´ epaisseur Image processing (week 1) -Introduction- (18/22) M. Hachama (hachamam@gmail.com)
erents Types Transformation g´ eom´ etriques • Translation : i j = 1 0 0 1 i j + ti tj • Rotation : x y = cos θ sin θ − sin θ cos θ x y + 0 0 • Coordonn´ ees par rapport au cente de l’image • Exercice : Faire une impl´ ementation et des simulations. Image processing (week 1) -Introduction- (21/22) M. Hachama (hachamam@gmail.com)
erents Types Transformation g´ eom´ etriques • Rotation : • Coordonn´ ees par rapport au cente de l’image Image processing (week 1) -Introduction- (21/22) M. Hachama (hachamam@gmail.com)