Traitement d'images sous Matlab

Résumé du document

On désigne par traitement d'images numériques l'ensemble des techniques permettant de modifier une image numérique dans le but de l'améliorer ou d'en extraire des informations. Tous les traitements d'images sont accompagnés ici des programmes Matlab correspondants.
On présente tout d'abord l'analyse statistique de l'image : calculs de la moyenne, de la variance, de l'écart type d'une image, calcul et visualisation de l'histogramme.
On procède ensuite à des modifications de l'image : modification de l'échelle des niveaux de gris, binarisation et seuillage d'une image.
On donne aussi le bruit gaussien et le bruit poivre et sel.
Le filtrage est aussi abordé : moyenneur et médian. On décrit enfin la segmentation : différentiateur, Sobel.

Extraits

[...] Traitement d'image sur Matlab Analyse statistique de l'image calcul de la moyenne d'une image : Ce programme parcourt l'image en entier, additionne la valeur de tous les pixels, puis en fait la moyenne. function moy=moyenne(I) I = double(I) moy=0; for i=1 : size for j=1 : size s = end end size(I,1)*size(I,2); s = moy=s; calcul de la variance d'une image Cette fonction reprend une boucle similaire à la précédente modifiée par la valeur au carré et la combine avec la fonction moyenne déjà calculée. [...]

[...] Grâce à cette transformation, des détails peu visibles dans l'image de départ apparaissent à l'oeil bien plus clairement. function niv=niveau(I,a,b) I = double(I); niv = zeros(500,500); niv=0; coeff = ord = - a * coeff; for i=1 : size for j=1 : size if I(i,j)b niv(i,j) = 255; else niv(i,j) = * coeff + ord; end end end img00.jpg originale img00.jpg avec niveau de 0 à 100 Binarisation et seuillage d'une image Binarisation La binarisation d'une image permet de forcer la valeur de tous les pixels à 0 (noir) ou 255 (blanc) en fonction d'un seuil défini par l'utilisateur. [...]