Introduction au traitement d'images

Couverture
Avant-propos (absent)
1 Introduction au traitement d'images
1.1 Formation des images
1.1.1 Les capteurs
1.1.2 L'image est discrète
1.1.3 Pavage ou tesselation
1.1.4 Distances
1.2 Stockage des images
1.2.1 Le format PI3l\f
1.2.2 Le fornlat PGM
1.2.3 Le format PPIVI
1.2.4 Les formats binaires PBI, PGM et PPM
1.2.5 Autres formats, sans compression des données
1.2.6 Formats avec compression
1.3 Représentation informatique des images
1.3.1 En langage C
1.3.2 En langage C++
1.3.3 En langage Java
1.3.4 Entrées et sortics avec Java
1.3.5 Une image incontournable
1.4 Logiciels
1.4.1 Outils logiciels
1.4.2 Boîte à outils et bibliothèques de développement
1.5 Excrcices
2 Notions de perception visuelle
2.1 Motivations
2.2 Anatomie de l'oeil
2.2.1 L'oeil
2.2.2 Troubles de la vision
2.2.3 La rétine
2.2.4 Grille d'Hermann et bande de Mach
2.3 Anatomie du cerveau
2.3.1 De la rétine au cortex visuel
2.3.2 Le cortex visuel
2.4 Étude du fonctionnement du système visuel
3 La couleur
3.1 Qu'est-ce que la couleur ?
3.1.1 Quelques définitions
3.1.2 Lois de Grassman
3.2 Représentation de la couleur
3.2.1 Les atlas
3.2.2 Représentation sur trois composantes de couleurs
3.2.3 Système de couleurs additif
3.2.4 Système de couleurs soustractif
3.2.5 Composantes chromatiques
3.2.6 Diagramme de chromaticité de la CIE
3.2.7 Pyramide HSV de Smith
3.2.8 Utilisation de l'information couleur
3.2.9 Perception de la couleur
3.2.10 Autres modèles
3.2.11 Le paramètre γ et le format sRGB
3.2.12 Modèle de couleur (Color Model)
3.2.13 Les profils ICC
3.3 Illusions colorées
3.4 Exercice
4 Échantillonnage et quantification
4.1 Quantification
4.2 Quantification uniforme
4.2.1 Quantification des niveaux de gris
4.2.2 Autres quantifications
4.2.3 Quantification des couleurs
4.2.4 Quantification des couleurs sur un moniteur
4.2.5 Quelques exemples
4.3 Échantillonnage
4.3.1 Distribution de Dirac
4.3.2 Peignes et brosses
4.4 Reconstruction d'image
4.4.1 Transformée de Fourier d'une image
4.4.2 Convolution et transformée de Fourier
4.4.3 Transformée de Fourier et échantillonnage
4.4.4 Principe de la reconstruction
4.4.5 Repliement spectral
4.4.6 Théorème de Nyquist (1928) et Shannon (1948)
4.4.7 Filtre de reconstruction idéal
4.4.8 Approximations du filtre idéal
5 Transformations géométriques 2D
5.1 Transformations euclidiennes
5.2 Les homothéties
5.2.1 Exemple d'application I
5.2.2 Exemple d'application II
5.3 Les similitudes
5.4 Le cisaillement
5.5 Transformations affines
5.5.1 Estimation d'une application affine
5.6 Transformations projectives
5.7 Autres transformations
5.8 Interpolation
5.8.1 Pourquoi est-il nécessaire d'interpoler ?
5.8.2 Interpolation en 2D
5.8.3 Interpolation au plus proche voisin
5.8.4 Interpolation bilinéaire
5.8.5 Interpolation d'ordre 2
5.8.6 Interpolation d'ordre 3
5.8.7 Exemples d'interpolation
5.9 Interpolation et dégradés de couleur
6 Détection de contours
6.1 Exemple naïf
6.2 Approche par convolution
6.2.1 Convolution
6.2.2 Dérivée première
6.2.3 Dérivée seconde
6.3 Approche par filtrage optimal
6.3.1 Qualités attendues d'un détecteur de contours
6.3.2 Filtrage optimal général
6.3.3 Implémentation récursive du filtre de Deriche
7 Opérateurs morphomathématiques
7.1 Notions de base
7.1.1 Addition de Minkowski
7.1.2 Éléments structurants
7.2 Dilatation
7.2.1 Algorithme de dilatation d'une image en noir et blanc
7.2.2 Algorithme de dilatation d'une image en niveaux de gris
7.3 Érosion
7.3.1 Algorithme d'érosion d'une image en noir et blanc
7.3.2 Algorithme d'érosion d'une image en niveaux de gris
7.3.3 Dualité
7.4 Ouverture et fermeture
7.5 Gradient morphologique
7.6 Amincissement et squelettisation
7.6.1 Transformée « tout ou rien »
7.6.2 Amincissement
7.6.3 Squelettisation
8 Détection de régions
8.1 Détection de régions par seuillage
8.2 Détection de contours fermés
8.2.1 Chaînage de contours
8.2.2 Code de Freeman
8.2.3 Division récursive d'une droite
8.2.4 Fermeture de contours
8.3 Transformée de Hough d'une droite
8.3.1 Algorithme
8.3.2 Mise en œuvre de l'algorithme
8.3.3 Détection de plusieurs droites
8.3.4 Détection de courbes par transformée de Hough
8.4 Étiquetage de régions
8.5 Les algorithmes que nous n'avons pas détaillés
8.5.1 Agglomération de pixels
8.5.2 Division et fusion
8.5.3 Approche par classification
8.6 Recherche d'un motif
8.6.1 Critère de ressemblance
8.6.2 Recherche d'un motif
8.6.3 Une autre application
9 Contours déformables
9.1 Représentation polygonale
9.2 Courbes ou surfaces paramétrées
9.2.1 Les B-splines uniformes
9.2.2 Tracé d'une courbe
9.2.3 Évolution de la courbe
9.2.4 Gestion des auto-intersections
9.2.5 Orientation d'une B-spline
9.2.6 Gestion de l'intérieur et de l'extérieur
9.2.7 Gestion des courbes « identiques »
9.2.8 Gestion des courbes superposées
9.2.9 Les B-splines uniformes sont uniformes
9.3 Ensembles de niveaux (levelsets)
9.3.1 Tracé d'une telle courbe
9.3.2 Évolution de la carte des distances
9.3.3 Initialisation
9.3.4 Distance de chanfrein
9.3.5 Propriétés des cartes de distances
9.3.6 Calcul des propriétés intérieur et extérieur de la courbe
9.3.7 Optimisation: la bande étroite
9.4 Principe des algorithmes d'évolution
9.4.1 Critères d'évolution
9.4.2 Convergence
9.4.3 Exemples
9.4.4 Quelle représentation du contour choisir ?
9.4.5 Autres critères
10 Restauration d'images
10.1 Perturbations de l'image
10.1.1 Causes du bruit
10.1.2 Distorsions géométriques
10.1.3 Modélisation du bruit
10.1.4 Bruit impulsionnel
10.1.5 Bruit de poivre et sel
10.2 Restauration
10.2.1 Mise en garde
10.2.2 Notion de voisinage
10.2.3 Filtrage
10.2.4 Filtre moyenneur
10.2.5 Filtre gaussien
10.2.6 Filtre conservatif
10.2.7 Filtre médian
10.2.8 Filtres rehausseurs de contours
10.2.9 Conclusion sur les filtres de restauration
10.2.10 Équations aux dérivées partielles
11 Compression
11.1 Motivations et objectifs
11.1.1 Pourquoi vouloir compresser une image ?
11.1.2 Objectif de la compression
11.2 Notions générales à propos de la théorie de l'information
11.2.1 Histogramme... ou l'inventaire des couleurs
11.2.2 Quantité d'informations
11.2.3 Théorème de codage sans pertes
11.2.4 Taux de compression
11.3 Présentation d'algorithmes de compression
11.3.1 Codage d'Huffman
11.3.2 LZW ou Lempel-Ziv-Welch
11.4 Exemple de JPEG
11.4.1 Transformées discrètes
11.4.2 Principe
11.5 Introduction à JPEG 2000
11.6 Compression vidéo
11.6.1 Algorithmes de compression MPEG
Réponses aux questions des rubriques « Mise en pratique » et correction des exercices
Bibliographie (absente)
Index
Images en couleurs