II.1. INTRODUCTION:
Dans ce chapitre on se concentrera sur les concepts fondamentaux
du traitement d'images : historique, définition, Acquisition, domaine
d'application, nous avons présenté le différent type de
navigation, les représentations de l'environnement.
II. 2. HISTORIQUE DU TRAITEMENT D'IMAGES:
La technologie numérique moderne est devenue
omniprésente. Grâce à elle, il est devenu possible de
traiter des signaux multidimensionnels avec des systèmes très
divers, depuis les téléphones portables jusqu'aux ordinateurs
massivement parallèles. Dans le domaine des images, Le traitement des
images, opère une transformation image ' image.
Figure. II.1 : Développement de la
science traitement d'image depuis 1950 à 2005 [13].
II.3. VISUALISATION:
Une image réelle est obtenue à partir d'un signal
continu bidimensionnel comme par
exemple un appareil photo ou une caméra... Sur un
ordinateur, on ne peut pas représenter de signaux continus, on travaille
donc sur des valeurs discrètes [14].
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Chapitre II : Traitement D'images
Numérique-Navigation
II.3.1. Définition : Une image
numérique est définie comme un signal fini bidimensionnel
échantillonné à valeurs quantifiées dans un certain
espace de couleurs. Elle est constituée de points (pixels).
* Signal fini : une image
possède des dimensions finies, exemple : 640x480, 800x600 points...
* Signal bidimensionnel : une image
possède deux dimensions : largeur, hauteur.
* Signal
échantillonné: les pixels d'une image sont
régulièrement espacés sur une grille carrée.
* Valeurs quantifiées: les
valeurs des pixels appartiennent à un intervalle borné Connu.
* Espace de couleur: il existe de
nombreuses façons de percevoir les couleurs d'une
imag ace de représentation le plus connu est l'espace
RGB (rouge-vert bleu).
Autrement image est une matrice M X N de valeurs entières
prises sur un intervalle
borné 0, N est la valeur maximale du niveau de gris
[14].
Figure .II.2 : Le niveau de gris du
pixel.
p(i, j) Est le ni gris du pixel de coordonnées ligne i et
colonne j dans l'image.
p(i, j) E 0, N valeurs des niveaux de gris sont des entiers.
II.3.2. Image binaire: Une image
binaire est une image MxN où chaque point peut prendre uniquement la
valeur 0 u 1. Les pixels sont noirs (0) ou blancs (1). Le niveau de gris est
codé sur un bit. Avec N = 2 et la relation sur les niveaux de gris
devient: p (i, j) = 0 ou p(i,j) = 1.
II.3.3. Image en niveaux de gris : Une
image aux niveaux de gris autorise un dégradé de gris entre le
noir et le blanc. En général, on code le niveau de gris sur un
octet (8 bits) soit 256 nuances de dégradé. L'expression de la
valeur du niveau de gris avec Ng = 256 devient:
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Chapitre II : Traitement D'images
Numérique-Navigation
p(i,j) E [0, 255].
II.3.4. Image couleur : Une image
couleur est la composition de trois (ou plus) images en niveaux de gris sur
trois (ou plus) composantes. On définit donc trois plans de niveaux de
gris, un rouge, un vert et un bleu. La couleur finale est obtenue par
synthèse additive des ces trois (ou plus) composantes.
Figure.II.3 : Image couleur.
On a les relations sur les niveaux de gris: p_R(i,j) E[0, 255],
p_V(i,j) E[0, 255],
p_B(i, j) E[0, 255]. On voit bien sur la figure qu'une image
couleur est en fait l'association de trois plans de niveau de gris, chacun
d'eux étant une couleur de base [14].
II.3.5. Image à valeurs réelles
: Pour les images, le résultat peut ne pas être
entier, il est donc préférable de définir l'image de
départ et l'image résultat comme des images à valeurs
réelles [14]. En général, une image à valeurs
réelle est telle que le niveau de gris est un réel compris entre
0.0 et 1.0. On a dans ce cas pour une image à niveaux de gris
[14]:p (i, j) E[0.0, 1.0]. Pour une image couleur, la relation
devient p_R(i, j) E[0.0, 1.0],p_V(i,j) E[0.0, 1.0], p_B(i,j) E[0.0, 1.0].
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