Le traitement d'une image numérique
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- Savoir comment convertir une image numérique couleur en niveaux de gris.
- Savoir comment obtenir une image en noir et blanc à partir d’une image en niveaux de gris.
- Savoir comment réaliser le négatif d’une image numérique.
- Le traitement d’images est un domaine à part entière.
- Les composantes RVB sont à la base des traitements de conversion niveaux de gris et du négatif d’une image numérique.
- La profondeur de couleur (bpp)
- L’œil humain est plus sensible au vert
Ce domaine est complexe et utilise souvent des outils mathématiques sophistiqués. Le but est ici d’en avoir une première approche simple.
Les applications du traitement d’images sont multiples, en voici quelques exemples :
- Domaine militaire : guidage de missile ;
- Imagerie médicale : aide au diagnostic, reconstruction 3D ;
- Télédétection : météo, astronomie ;
- Robotique : véhicules autonomes ;
- Sécurité : reconnaissance de visages, d’empreintes digitales.
Pour illustrer les différents traitements abordés dans ce cours, on utilisera l’image suivante.
L’image de référence
Dans la suite de cette partie,
on notera 
cette valeur de luminosité du pixel
(niveau de gris).
Il existe plusieurs méthodes, en voici quelques-unes.
Cette méthode est assez simple. On effectue la moyenne des 3 composantes du pixel couleur.
|
|
avec :
|
la valeur moyenne de
l’intensité du pixel en niveaux
de gris
Cette méthode prend en considération la spécificité de la perception visuelle humaine. L’œil humain est beaucoup plus sensible au vert, on donne donc la valeur de l’intensité lumineuse du nouveau pixel (niveaux de gris) par la formule suivante :
|
|
avec :
|
la valeur de
l’intensité du pixel en niveaux
de gris
Dans cette méthode, on ne fait aucun calcul, on « exagère » la méthode ci-dessus en résumant la perception de l’œil humain à la seule couleur verte. On ne récupère donc que la composante verte.
|
|
avec :
|
la valeur de
l’intensité du pixel niveaux de
gris
Sur la figure suivante, voici les 3 images en niveaux de gris obtenues à l’aide des 3 méthodes vues ci-dessus.
Il existe de nombreuses méthodes dont certaines qui sont assez complexes.
Voici ci-dessous l’une de ces méthodes : le seuillage manuel.
- On part d’une image en niveaux de gris. Si l’image de départ est en couleurs, il faut la convertir en niveaux de gris par la méthode qui vous convient.
- On fixe un seuil compris entre 0 et 255.
-
SI la valeur du pixel de l’image en
niveaux de gris est supérieure à ce
seuil
ALORS la valeur du nouveau pixel est blanc
SINON la valeur du nouveau pixel est noir.
Il faut parfois tâtonner un peu pour déterminer un seuil correct. Ce seuil dépend des caractéristiques de l’image de départ.
Voici ci-dessous les images binaires obtenues avec différents seuils.
Composantenégative = 255 – Composanteimage initiale
Cercle des couleurs
On prend un pixel (bleu clair) d’une image couleur dont les composantes sont les suivantes :
- R = 100 ;
- V = 156 ;
- B = 232.
- R = 255 – 100 = 155
- V = 255 – 156 = 99
- B = 255 – 232 = 23
Négatif de l’image étudiée
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