1.1.1.6. Masque
Un masque est un outil pour le traitement d'image ; c'est lui
qui définit la surface des pixels qui va être utilisée pour
un traitement. Imaginons que nous souhaitons effectuer une opération
entre un pixel et ses voisins. Nous allons définir un masque qui
contiendra les pixels dont nous avons besoin pour faire notre calcul.
1.1.1.7. Binarisation
La binarisation consiste à transformer un pixel sur
plusieurs bits (2, 4, 8 ou plus) en une image sur 1 seul bit. Pour ça,
nous allons faire un seuillage. Si la valeur du pixel est en dessous du seuil,
nous lui associons la valeur 0. Si la valeur du pixel est égale ou
supérieure au seuil nous lui donnons la valeur 1. Si l'image est en
niveau de gris, il n'y a qu'une seule composante de couleur.
En ce qui concerne les images couleurs, c'est
différent. En effet nous avons 3 composantes de couleur (rouge bleu
vert), La première étape consiste donc à transformer une
image en couleur en niveau de gris puis en image binaire.
1.1.1.8. Seuillage
Pour exploiter une image numérique, elle a
généralement besoin d'être simplifiée, c'est le but
du seuillage. Ce dernier consiste à transformer l'image codée sur
6, 8 ou 16 bits, en une image binaire ou les pixels à 1 correspondent
aux objets et les pixels à 0 au fond de l'image. À la
différence des différents traitements de l'image
numérique, le seuillage est un passage obligatoire pour toute analyse
morphologique ultérieure. Le seuillage permet de sélectionner les
parties de l'image qui intéressent l'opérateur, par exemple 2
types de grains (blancs et sombres) dans un mélange. On
peut donc, par exemple, attribuer à tous les pixels de l'image
numérique qui ont un niveau de gris compris entre i1 et
i2, choisies par l'opérateur, la valeur 1; à
tous les autres pixels est attribuée la valeur 0. Après
seuillage, les parties de l'image sélectionnées seront traduites
en noir et blanc. L'image, digitalisée par l'ordinateur (0 et 1), est
appelée image binaire. Cette dernière, tout comme l'image
numérique contient des informations superfétatoires, qu'il
convient d'éviter, ou masquées qu'il faut révéler.
Les traitements suivants permettent de modifier l'image binaire à ces
fins.
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1.1.1.9. Histogramme
Un histogramme est un ensemble de données statistiques
permettant de représenter la distribution des intensités
lumineuses des pixels d'une image, c'est à-dire le nombre de pixels pour
chaque niveau de gris. Pour une image en couleur, il est possible soit de faire
un histogramme par composante (RGB en français rouge, vert et bleue),
soit de faire l'histogramme de la moyenne des trois composantes pour chaque
pixel, soit de faire l'étirement et l'égalisation.
Image originale
a)Histogramme en R (Rouge) b) Histogramme en G (vert) c)
Histogramme en B (Bleue)
Figure 1: Histogramme d'une image en RGB
La figure 1 représente une image couleur filmée,
en 1.a) nous avons une représentation de l'histogramme en fonction du
canal rouge. 1.b) représente la forme de la représentation
graphique en fonction du canal vert. Et enfin 1.c) c'est représentation
de l'histogramme en fonction du canal bleu.
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