Cycle d’ingénieur Réseaux et Télécommunication 3
éme
année
TP Traitement d’image
Réalisé par :AZIZ SADALLAH
Introduction L'objectif de ce TP est de comprendre le fonctionnement de MATLAB et des outils de base qui serviront dans les TP suivants. Nous allons donc voir comment charger une image et faire quelques opérations de base sur celles ci. L’image sur laquelle on va travailler est « lenna »
Lenna (ou plus justement Lena) est un morceau de photo d'une playmate prise dans le
numéro de novembre (miss novembre) 1972 du magazine Playboy . Elle sert d'image de test pour les algorithmes de traitement d'image et est devenue de facto un standard industriel et scientifique.
Outil de traitement :(MATLAB) MATLAB est un langage de haut niveau et un environnement interactif pour le calcul
numérique, la visualisation et la programmation. Grâce à MATLAB, vous pouvez analyser des données, développer des algorithmes et créer des modèles et des applications. On peut utiliser MATLAB pour une vaste gamme d'applications, en particulier le traitement du signal et des communications, le traitement des images et des vidéos, les systèmes de contrôle, le test et les mesures, la finance et la biologie. MATLAB est le langage de calcul scientifique pour plus d’un million d'ingénieurs et de scientifiques dans l’industrie et le monde académique
1-Quantification 1-1 Fonctionnement Le processus de Quantification est le principal responsable de la dégradation de l'image. C'est lors de cette étape que l'image va être réellement compressée. L'utilisateur choisit au début la qualité de la compression : les développeurs du format JPEG ont estimé qu'il ne fallait pas dépasser un facteur de 25, après quoi l'image était vraiment trop dégradée : le gain en termes de nombre de bits utilisés pour coder l'image devient négligeable.
1-2 code MATLAB (Quantification image niveau de gris)
Résultat : On lance la simulation avec la commande quantification ('lenna.jpg', 2) avec pas de 2
1-3 code MATLAB (Quantification image RGB)
Résultat : On lance la simulation avec la commande requantificationrgb ('lenna.jpg',2) avec pas de 2
2-Ré-échantillonnage: L'échantillonnage des images est une première étape de la numérisation des images. Elle est la restriction d'une fonction d'un espace (R2) sur un espace plus petit, S. Cette restriction, suivie d'une reconstruction, provoque des distorsions dues à la perte d'information. Sur une image, ces distorsions peuvent induire des effets visuels très perceptibles suivant la structure du sous-ensemble S.
2-1 sous-échantillonnage Le sous échantillonnage peut être défini comme étant la Diminution du nombre de pixels.
2-1.1 code MATLAB (image niveau de gris)
Résultat : On lance la simulation avec la commande sousechantillonnage (‘lenna.jpg’, 2) avec facteur de 2.
2-1.2 Code MATLAB (image RGB)
Résultat : On lance la simulation avec la commande reechantillonage ('lenna.jpg' , 2) avec facteur de 2.
2-2 Interpolation par recopie C’est la méthode la plus simple.son algorithme recopie les composantes de couleur manquante du pixel par les mêmes composantes de couleurs d’un pixel voisin. Dans un souci de rationalisation de la recopie des composantes, on ne fera interférer celles-ci que sue les pixels avoisinants selon les schémas ci-dessous
2-2.1 Code Matlab (image niveau de gris)
Résultat : On lance la simulation avec la commande recopie ('lenna.jpg'
, 2) avec facteur de 2
2-2.2 code MATLAB (image RGB)
Résultat : On lance la simulation avec la commande surechantillonagergb ('lenna.jpg' , 2) avec facteur de 2.
2-3 Interpolation linéaire: C’est une méthode simple.son algorithme quantifie les composantes de couleurs manquantes du pixel central Pi, dans un rayon de 1 pixel(carré de 3*3 pixels), en calculant la moyenne sur 2 ou 4 pixels voisins de ces mêmes composantes de couleurs. Selon la position du pixel central dans la matrice image, on utilisera une interpolation suivant :
2-3.1 code Matlab (image niveau de gris)
Résultat : On lance la simulation avec la commande moyenne('lenna.jpg'
, 2) avec facteur de 2
2-3.2 code Matlab (image RGB)
Résultat : On lance la simulation avec la commande
('lenna.jpg' , 2) avec facteur de 2
