Chapitre2 Les Images [PDF]

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CHAPITRE 2 TRAITEMENT DES IMAGES ISET Kairouan

Bassem Seddik

Plan Chapitre 2 2

1.

2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.

Définitions : Lumière, Couleur, Spectre électromagnétique, perception visuelle, Les Espaces colorimétriques : RGB, CMY, CMYK, HSV, TLS, etc. Synthèse de la couleur : synthèse additive, synthèse soustractive Conversions entre modèle Acquisition/ numérisation Matériel de numérisation Mémorisation/compression (Algorithmes) Formats d’images: BMP,GIF, PNG, JPEG

1- Définitions 3







Une image numérique est toute image acquise ou créée et stockée sous forme binaire composée d'unités élémentaires, appelées pixels (picture




Résolution d’une image:





element)





Définie par



Son échantillonnage en nombre de pixels (800 x 600 px) Sa quantification ( 2 octets par couche)








nombre de points par unité de surface, exprimé en points par pouce PPP, en anglais DPI pour Dots Per Inch points sur une longueur de 2,54cm 72 ppp pour le web 150ppp minimum pour les imprimés

300ppp ~ Chaque pixel mesure?


2,54 cm / 300 = 8,467 µm

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Spectres accessibles et sensibilité 4







Micro-ondes Infrarouge Visible Rayon X

Système visuel Humain 5

Modèle sténopé Adaptation à la luminosité

Fonctionnement chez les mammifères 6










Si les nerfs optiques sont affectés, on peut aboutir au daltonisme :absence de perception de la couleur. Certains animaux ne peuvent voir dans l'obscurité, alors que d'autres le font très bien. Les chiens et les chats ne perçoivent pas les couleurs. ISET Kairouan - 1ère année Techniciens en Informatique

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Effect Mach Banding 7







Les couleurs sombres sont ressenties plus sombres Les couleurs claires sont ressenties plus claires ISET Kairouan - 2ème année Techniciens en Informtique (MDW)

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Nos impressions visuelles 8











La même couleur pour le carreau au centre Mais il est ressentit plus sombre dans la 3ème image Formes qui apparaissent Impressions de Distances ISET Kairouan - 2ème année Techniciens en Informtique (MDW)

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Autres exemples d’illusions optiques 9

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Fonctionnement des capteurs 10




Une grille de points de capture

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Discrétisation 11





Dans l’espace Dans l’amplitude

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Echantillonnage des pixels Quantification des valeurs d’intensité

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Images comme schéma 3D 13

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Différents échantillonnages 14

Image en pleine résolution

Image en 1/2 résolution

Image en 1/4 résolution

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Image en 1/8 résolution 16/04/2014

Différentes quantifications 15

Quantification 4 bits/composante

Quantification 3 bits/composante

Quantification 2 bits/composante

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Quantification 1 bits/composante

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Comparaisons d’images 16

Image originale Couleur 24 bits 224 niveaux

image de quantification16 couleurs indexées

Image en nivaux de gris (8 bits) 256 niveaux image binaire quantification 2 Noir et Blanc

Pseudo couleurs 17








On peur représenter les images en couleurs vraies Ou en pseudo couleurs On parle de carte de couleurs (ColorMap)


Système à couleurs indexées ISET Kairouan - 1ère année Techniciens en Informatique

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Plusieurs canaux 18




Les satellites utilises plusieurs canaux spécialisés



Rouge, vert, bleu, IR_1, IR_2, ect. Landsat.org






Path 191 et cellule 35 pour ISET Kairouan

Exp: 8+ canaux pour LandSat La combinaison de canaux spécifiques informe sur:





La végétation Les nuages La pollution, Etc.

Combinaisons de canaux 19








321: distinction entre plusieurs types d’eaux 423: Distinction types de surfaces 542: Bonne séparation de la végétation

542

754

435







754: Séparation entre végétation et sols nus ou bâtiments 435: autres combinaisons de distinction ente eaux, végétation et sols

321

432

Systèmes de couleurs 20








Même principe des canaux d’information En combinant trois longueurs d’ondes , il est possible de synthétiser presque toutes les couleurs existantes. Une couleur peut donc être représentée dans un espace à 3 dimensions:






Système RGB (Red Green Blue) Système CMY (Cyan Magenta Yellow) Système Lab Système XYZ Système HSL (Hue Saturation Luminance) ISET Kairouan - 1ère année Techniciens en Informatique

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Principe de la synthèse additive 21
















Combinaison de trois faisceaux lumineux rouge, vert et bleu (RVB) Aussi appelé RGB en anglais Résultat de la somme : couleur blanche On peut varier les proportions pour avoir d’autres résultats Le rouge, vert et bleu sont appelées couleurs primaires

S2 S1

G

S3 R

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B

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Objets Vs Couleurs 22

Espace couleur RGB 23







C’est le système colorimétrique standard utilisé dans la plupart des systèmes vidéo pour coder une couleur. RGB Utilisé dans la télévision ISET Kairouan - 1ère année Techniciens en Informatique

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Exemple RGB sous Photoshop 24

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Principe de la synthèse soustractive 25

Filtre jaune

Filtre magenta

Filtre cyan

Tous les filtres

26






3 couleurs: cyan, magenta et jaune supprime la couleurs de la lumière blanche pour avoir la couleur. le jaune absorbe les ondes bleues





le magenta réfléchit les ondes vertes









réfléchit les ondes rouges et vertes. Réfléchit les ondes rouges et bleues au

magenta + jaunes, on obtient une surface qui absorbe les ondes bleues et vertes, et qui réfléchit les ondes rouges. CMJ sont les couleurs primaires soustractives. Souvent rajoutée en CMJK pour avoir un bonne impression sur papier blanc. ISET Kairouan - 1ère année Techniciens en Informatique

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Exemple CMYK sous Photoshop 27

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Systèmes XYZ (Lab en exemple) 28










Utilise un paramètre d'intensité: la luminance et deux paramètres de chrominance : la couleur. Spécialement dédié pour les différences entre couleurs perçues par l'œil humain. Appartient à la famille des systèmes XYZ 1,13   R   X   2,7690 1,7518    Y  = 1 4 , 5907 0 , 0601  G     0,0565 5,5943   B   Z   0

Diagramme chromatique défini par les deux variables de chrominance

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Exemple Lab sous Photoshop 29

Modèle YUV & YIQ 30











YUV se rapproche beaucoup plus de la perception humaine des couleurs que le standard RVB Utilisé pour la vidéo analogique (PAL, NTSC et SECAM). Permet de transmettre des infos colorées aux TV couleurs, en restant compatible avec les TV N&B affichant en niveau de gris. Créé depuis une source RGB, il définit un espace colorimétrique en trois composantes:



La première (Y) représente la luminance (l'information en N&B) les deux autres (Cb et Cr) représentent la chrominance. Y Cr Cb

= 0,299 * Rouge + 0,587 * Vert + 0,114 * Bleu = Rouge – Y = Bleu – Y

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Système TSV (HSV) 31










Hue, Saturation, value, ou en français TSV (Teinte Saturation Valeur) Modèle de représentation couleur proche de la perception humaine permet une gestion rapide de la couleur.:




la teinte correspondant à la couleur: mauve ou orange, etc. La saturation, décrit la pureté de la couleur: vif ou terne (neuf ou délavé), la valeur, indique la quantité de lumière de la couleur: clair ou sombre. ISET Kairouan - 1ère année Techniciens en Informatique

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V = max ( R , G , B ), S =

V − min( R , G , B ) , V

 G−B si V = R  −  V min ( R , G , B )  B−R si V = G = + H 2 V − min( R , G , B )  R−G  +  4 V − min( R , G , B ) si V = B  ISET Kairouan - 1ère année Techniciens en Informatique

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Système HSV 33







À ne pas confondre HSL (Luminence) avec HSV (valeur) Système largement utilisé pour la segmentation des objets par leurs couleurs

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Systèmes génératifs futurs 34







Des systèmes de projection à base de Laser Des expériences plus importantes en termes de qualité des images
Contraste
Expérience vécue


http://spectrum.ieee.org/consumer-electronics/audiovideo/lasers-coming-to-a-theater-near-you ISET Kairouan - 1ère année Techniciens en Informatique

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Exercices 35




De quelle couleur nous apparaîtra une orange si elle est éclairée par :







absorber la lumière bleue






laisser passer le vert et le rouge, mélange donne du jaune.

Si du vert, il le laisse passer





une lumière verte et une lumière rouge une lumière verte une lumière bleue

comme le rouge est absent, il parait vert.

Si bleu
absorbé et parait noir. ISET Kairouan - 1ère année Techniciens en Informatique

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Pourquoi faire la compression? 36




La taille de stockage

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La présence de redondance Le nombre de couleurs limité Le gains des informations non exploitées ISET Kairouan - 2ème année Techniciens en Informtique (MDW)

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Exp simple: Codage par plages 38






Run Length Coding Efficace pour les images binaires On peut coder par deux valeurs uniques si on a un seul objet


256 px

Exp.: pour une image de 256 x 256 px 

On a





256; … 20, 50; …

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Standards de compression 39







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Images: JPEGLS fidèle à la sources Vidéos: Les MPEG 1~4 sont les plus fameuses 16/04/2014

Exp. du standard JPEG 40

1. 2. 3.

….

Mise dans un espace facile à compresser Quantification
introduction de l’erreur (17 / 2 ) x2 ~16 Storage sous format limité par des symboles bien choisis ………

………

………

…………… …………….

………….. ………

………

………….. ISET Kairouan - 2ème année Techniciens en Informtique (MDW)

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….

Codage de Huffman 41




Histogramme:





Combien une valeur apparait dans l’image

Idée: Quelques pixels sont plus importants


Coder ceux qui apparaissent plus sur plus de codes ISET Kairouan - 2ème année Techniciens en Informtique (MDW)

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Chaque pixels est représenté par sa donnée binaire Valeur totale : 1.81 Par codage de Huffman

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Codage de Hufman 43











Mise en ordre des probabilités Sommes des valeur Mise en ordre encore Répéter … Choix si valeurs égales Arret si on 2 valeurs seulement ISET Kairouan - 2ème année Techniciens en Informtique (MDW)

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0 nous ramène au groupe de 0.6 1 nous ramène au groupe de 0.4 Division de la valeurs basse + attribution de code Obtention d’un code de longueurs différentes
gain d’espace

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Exercice 1 : Codage de Huffman 45




On considère un texte source formé à partir de 5 symboles distincts (a, b, c, d, r) avec les fréquences d’apparition suivantes :






f(a) = 0,43 ; f(b) =0,20 ; f(c) = 0,1 ; f(d) = 0,09 ; f(r) = 0,18. a- Générer un arbre de Huffman binaire et proposer le codage correspondant en affectant les 0 aux probabilités les plus grandes. b- Coder le texte suivant et calculer le gain de compression par rapport à un code binaire de longueur xe et minimale : abracadabrabracadabra ISET Kairouan - 2ème année Techniciens en Informtique (MDW)

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Exercice 2 : Codage de Huffman 46




Supposons que les caractères a, b, c, d, e et f aient des probabilités d’apparition respectivement égales à 0,07 ; 0,09 ; 0,12 ; 0,22 ; 0,23.





a- Quelle est la probabilité d’apparition du caractère f ? b- Trouver le codage de Huffman pour ces 6 lettres en dessinant l’arbre binaire correspondant. c- Quelle est la longueur moyenne du codage ? d- Il faut au minimum 3 bits pour coder les 6 lettres. Pourquoi ne pas avoir choisi le code : code(a) = 0 ; code(b) = 1 ; code(c) =00 ; code(d) = 01 ; code(e) =10 ; code(f) = 11 ? ISET Kairouan - 2ème année Techniciens en Informtique (MDW)

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Formats d’images

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Types d’images 48




Images vectorielles:








Décrites méthématiquement Corel Draw, Illustrator, etc. lignes, cercles, polygones, texte, etc. coordonnées, couleur, épaisseur de trait, remplissage, etc. SGI, EPS, AI, WMF, SWF, PDF, …




Images matricielles










Tableaux 2D (matrices) de pixels Photoshop, Corel Paint, Gimp, etc.

Tous types de contenus graphiques simples ou complexes Utilisées par les appreils photo numériques. Formats BMP, GIF, JPEG, TIFF, …

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Images vectorielles 49




Avantages







Redimensionnement facile sans perte éléments de l'image indépendants. Conversion facile en bitmap Adaptées au stockage d'images de formes géométriques. Codage compact : fichiers de taille réduite. Format standardisés par les navigateurs Internet




Inconvénients:
Pas adaptée aux images complexes
Stockage difficile des photographies.
L’affichage peut prendre plus de temps qu’une image bitmap

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Images matricielles 50




Avantages
Adapté

aux applications orientées images.
Qualité photographique assurée.
Affichage sur écran et impression facile.




Inconvénients:
Effet de mosaïque à L'agrandissement.
Création et retouches délicates
Nécessité de compression.
Pas de distinction d'objets dans l'image.
Besoin d'un périphérique de numérisation : scanner, appareil photo numérique, ...

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Format JPG ou JPEG 51





JPG ou JPEG (Joint Photographic Experts Group) : Comité créé en 1986 Caractéristiques
Il permet une représentation en vraies couleurs (16 millions de couleurs).
Possibilité d'entrelacement (chargement graduel de l'image).
Pas d’animation, pas de transparence.
Reconnu presque par tous les logiciels, il est très utilisé en Web avec le format GIF et PNG.
La compression utilisée est une compression avec perte : taux de compression à choisir.

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Exemple de compression JPG 52

Taux 1

Taux 10

Taux 20

897 Ko

457 Ko

346 Ko

Taux 50

Taux 75

Taux 99

241 Ko

119 Ko

40 Ko

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Format TIFF 53

TIFF (Tagged Image File Format) :


Caractéristiques :


Très bonnes performances en compression d'images noir et blanc.




Standard de codage des images scannées pour préserver leur qualité.




Plusieurs modes de compressions sont possibles : LZW, Huffmann, CCITTs.




Utilisé dans l’infographie, la bureautique pour les images au trait comme FAX, cliparts.




Format très répandu, sous Windows comme sous Macintosh.

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Format PNG 54

PNG (Portable Network Graphic). Il n’est soumis à aucune licence, contrairement au GIF caractéristiques :
16 millions de couleurs.
Compression (LZW) et enregistrement des images en millions de couleurs, sans perte de qualité ; mais, on ne peut pas choisir sa résolution d'image lors de l'exportation (72 ppp par défaut).
Possibilité de transparence (niveau de transparence).
Possibilité d'entrelacement (chargement graduel de l'image).
Pas d'animation.
Usage : Internet, Petites images graphiques (logos, dessins, etc.)


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Production Vectorielle: exemple 55

Production Matricielle: exemple 56

57

Fin chapitre 2

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