Fiche de révision : Images numériques et traitement

📋 Plan du Cours

1. Représentations des images numériques
2. Pixels et codage des intensités
3. Couleurs RVB et palettes indexées
4. Caractéristiques et poids des images
5. Histogrammes et contraste des images
6. Traitements d’intensité et filtrage
7. Octave pour le traitement d’images

📖 1. Représentations des images numériques

🔑 Notions clés & Définitions

• Image matricielle : Représentée par une matrice de pixels.

📝 Points essentiels

📌 Une image analogique est distinguée d’une image numérique, laquelle est représentée sous forme matricielle ou vectorielle.

💡 Astuce mémo

Matricielle : pixels en grille ; vectorielle : formes décrites autrement

📖 2. Pixels et codage des intensités

🔑 Notions clés & Définitions

• Pixel : Élément constitutif d’une image numérique matricielle, associé à une valeur d’intensité ou à des composantes de couleur.

★ À maîtriser

• Dans une image en niveaux de gris codée sur 8 bits, un pixel peut prendre une intensité comprise entre 0 et 255.

• Dans une image en niveaux de gris, l’intensité 0 représente le noir et l’intensité 255 représente le blanc.

Compléments

• Une image binaire distingue deux valeurs possibles pour ses pixels.

📖 3. Couleurs RVB et palettes indexées

🔑 Notions clés & Définitions

• Image en couleurs indexées : Représentée par une matrice d’indices associée à une palette de couleurs, chaque indice permettant de retrouver la couleur du pixel.

★ À maîtriser

• Une image couleur RVB est représentée par trois matrices correspondant aux composantes rouge (R), verte (V) et bleue (B), dont la combinaison forme l’image couleur.

• Une image RVB codée sur 24 bits utilise 8 bits pour chacune de ses trois composantes.

Compléments

• La représentation en couleurs indexées peut réduire la quantité d’informations à stocker lorsque l’image utilise un nombre limité de couleurs.

📖 4. Caractéristiques et poids des images

★ À maîtriser

• La définition d’une image correspond à ses dimensions en pixels, exprimées en nombre de lignes et de colonnes.

• Le poids des pixels d’une image dépend de leur nombre et de la quantité de bits utilisée pour coder chaque pixel, sans tenir compte de l’en-tête ni de la compression.

• Dans une image RVB où chaque composante est codée sur 8 bits, un pixel est codé sur 24 bits, soit 3 octets.

Compléments

• Une image en niveaux de gris codée sur 8 bits utilise 8 bits par pixel.

📖 5. Histogrammes et contraste des images

🔑 Notions clés & Définitions

• Histogramme : Indique l’effectif de pixels associé à chaque intensité.

★ À maîtriser

• Dans un histogramme d’image en niveaux de gris, l’axe horizontal représente les intensités et l’axe vertical représente les effectifs de pixels.

📌 Un histogramme concentré dans un intervalle étroit indique généralement un faible contraste, tandis qu’une répartition étendue sur les intensités indique un contraste plus important.

Compléments

• La somme des effectifs de toutes les barres d’un histogramme correspond au nombre total de pixels de l’image.

• Un histogramme seul ne permet pas de reconstruire exactement une image, car il ne donne pas la position des intensités dans l’image.

• Dans un histogramme normalisé, la somme des fréquences de toutes les intensités est égale à 1.

📖 6. Traitements d’intensité et filtrage

★ À maîtriser

• L’étirement d’histogramme transforme les intensités de l’image afin d’étendre leur répartition et d’augmenter le contraste.

• Un filtre médian 3 × 3 remplace la valeur centrale par la médiane des valeurs de son voisinage 3 × 3.

• Un filtre moyenneur 3 × 3 utilise la moyenne des valeurs de son voisinage pour calculer la valeur du pixel traité.

Compléments

📐 Formule - Le filtre gaussien utilisé dans l’exercice est $\frac{1}{16}\begin{bmatrix}1&2&1\\2&4&2\\1&2&1\end{bmatrix}$.

• L’exercice de débruitage combine un bruit additif gaussien et un bruit poivre et sel de probabilité 0,1.

📖 7. Octave pour le traitement d’images

★ À maîtriser

• Dans Octave, le code se saisit dans l’Éditeur, s’enregistre dans un fichier d’extension .m, puis s’exécute ; la Fenêtre de commande affiche les résultats, messages et erreurs.

Compléments

• Dans Octave, la commande pkg load image placée au début du code charge le package image.

📌 Avant d’utiliser une fonction limitée aux images dont les valeurs sont des réels entre 0 et 1, il faut vérifier le codage de la matrice et le modifier si nécessaire.

📌 Avant d’utiliser une fonction limitée aux images en niveaux de gris, il faut vérifier que la matrice représente une image en niveaux de gris et effectuer une conversion au besoin.

💡 Astuce mémo

Éditeur → fichier .m → exécution → suivi dans la fenêtre de commande