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DUT Informatique - Traitement des images numériques (IUT cours 2ème année - Tome 10)

Dans le domaine de l'enseignement informatique en IUT (pour le DUT informatique, pour le BTS informatique et pour la Licence Professionnelle), ce livre a pour objectif de proposer une approche pédagogique pour l'apprentissage du traitement des images numériques au travers d'un ensemble d'applications réalisées en langage C# avec WPF dans l'environnement de développement intégré de VISUAL STUDIO 2015 COMMUNITY.

Le traitement des images numériques désigne une discipline de l’informatique et des mathématiques appliquées qui étudie les images numériques et leurs transformations, dans le but d'améliorer leur qualité ou d’en extraire de l’information. Il s’agit d’un sous-ensemble du traitement du signal dédié aux images et aux données dérivées comme la vidéo tout en opérant dans le domaine numérique (par opposition aux techniques analogiques du traitement du signal). Dans le contexte de la vision artificielle, le traitement des images numériques se place après les étapes d’acquisition et de numérisation, assurant les transformations d’images et la partie de calcul permettant d’aller vers une interprétation des images traitées. Cette phase d’interprétation est d’ailleurs de plus en plus intégrée dans le traitement des images, en faisant appel notamment à l’intelligence artificielle pour manipuler des connaissances, principalement sur les informations dont on dispose à propos de ce que représentent les images traitées.

Les différentes parties permettent d’apprendre et de mettre en pratique les principales notions parmi les nombreux domaines du traitement des images numériques. Cela consiste à aborder l’étude des images numériques et l’étude de leurs transformations. La mise en pratique de toutes ces connaissances et de toutes ces techniques se font en langage C# avec WPF.

La première partie, constituée par les fiches n°1 à n°11, permet d’apprendre les concepts et les manipulations de base nécessaires pour le traitement des images numériques. Nous y verrons notamment les différentes façons de charger une image dans un contrôle dédié, d’obtenir les dimensions d’une image, et de lire les composantes couleurs des pixels contenus dans l’image. Nous y verrons aussi à quoi ressemble le modèle colorimétrique RGB informatiquement parlant, et comment effectuer les conversions d’un modèle colorimétrique RGB (32 bits) en un modèle colorimétrique à 256 niveaux de gris (8 bits).

La seconde partie, constituée par les fiches n°12 à n°16, permet de se familiariser avec un ensemble de traitements dont le but est de modifier l’intensité lumineuse des pixels. Ces traitements sont d’une utilisation courante en infographie et en traitement des images numériques. Ils consistent à lire la valeur d’intensité d’un pixel, et à la modifier selon une règle pour obtenir un résultat souhaité à l’avance: les transformations négative, logarithmique, en puissance et polynomiale, seront abordées en détail.

La troisième partie, constituée par les fiches n°17 à n°28, traite de la manipulation d’histogramme. Nous verrons comment réaliser et implémenter un histogramme pour des images en couleur et en niveau de gris. Nous aborderons aussi la réalisation de l’histogramme normalisé et de l’histogramme cumulé. Plusieurs manipulations d’histogrammes seront abordées au travers de l’expansion dynamique d’histogramme, l’égalisation d’histogramme et la spécification d’histogramme. Nous aurons l’occasion de voir que ces procédés s’adaptent à certaines situations.

La quatrième partie, constituée par les fiches n°29 à n°32, permet de voir comment, à partir de la lecture des pixels de deux images, nous pouvons effectuer des opérations de pixel à pixel. Les opérations logiques vont nous permettre de créer des images composites par découpage et assemblage. Les opérations d’addition, de soustraction et de multiplication, vont nous permettre de réaliser des produits d’images, des fusions d’images, des inscrustations d’images, et des améliorations de contraste et de luminosité.

La cinquième partie, constituée par les fiches n°33 à n°35, permet d’apprendre trois méthodes principales pour agrandir les images tout en gardant une qualité visuelle correcte, voire excellente. En premier, nous aborderons la méthode d’interpolation du plus proche voisin qui est une méthode classique et basique. En second, nous aborderons la méthode d’interpolation bilinéaire qui donne de bons résultats. En dernier, nous aborderons la méthode d’interpolation bicubique qui donne elle aussi d’excellents résultats.

La sixième partie, constituée par les fiches n°36 à n°46, permet de se familiariser avec le filtrage des images par l’intermédiaire de nombreux filtres. Il existe des filtres pour réduire voire éliminer le bruit d’une image, tout comme des filtres pour détecter et réhausser les contours dans une image. Généralement l’amélioration d’une image se fait par l’utilisation de plusieurs filtres en fonction de la dégradation de l’image initiale, et en fonction aussi de ce que l’on recherche à effectuer (une restauration ou une détection, voire les deux). Nous verrons principalement les filtres moyenneur, gaussien, exponentiel, réhausseur, médian, ainsi que les filtres de Prewitt, de Sobel et de Laplace.

La septième partie, constituée par les fiches n°47 à n°53, traite de la segmentation qui représente une part importante du traitement des images numériques. Nous aborderons les différentes façons de réaliser un seuillage qui est un post-traitement effectué généralement avant la segmentation. Ensuite nous apprendrons la segmentation par division et fusion. Enfin, nous verrons la détection de contours avec le codage de Freeman, et la segmentation par les transformations morphologiques de l’érosion et de la dilatation.

Ressources complémentaires

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