Formation Introduction au traitement d’images à l’aide de Matlab

Fondamentaux des images et traitement d’images MATLAB

1. Introduction au traitement d’images numériques

• Comprendre les images numériques et les pixels
• Dimensions, résolution et types de données des images
• Introduction à la boîte à outils de traitement d’images MATLAB
• Comprendre le processus de base de traitement d’images

2. Importation et visualisation des images

• Chargement des images dans MATLAB
• Affichage et inspection des propriétés de l’image
• Travail avec les dimensions et les types de données de l’image
• Comparaison de différentes représentations d’images

3. Travail avec les images en couleur

• Comprendre les images en couleur RVB
• Accès aux canaux rouge, vert et bleu individuels
• Combinaison et manipulation des canaux de couleur
• Conversion entre les représentations de couleur

4. Images en niveaux de gris et binaires

• Conversion des images RVB en niveaux de gris
• Comprendre les valeurs d’intensité
• Création d’images binaires
• Fondements du seuillage
• Comparaison des représentations en niveaux de gris et binaires

5. Masques d’image et régions d’intérêt

• Comprendre les masques d’image
• Création de masques logiques
• Application des masques aux images
• Sélection et analyse des régions d’intérêt

6. Sauvegarde et exportation des images

• Sauvegarde des images traitées
• Gestion des formats d’image
• Exportation des résultats pour une analyse ultérieure

Exercice pratique : Créer un processus de base dans MATLAB pour charger, inspecter, manipuler, masquer et sauvegarder une image.

Amélioration des images, réduction du bruit, enregistrement et détection de caractéristiques

1. Analyse d’images interactive

• Exploration interactive des images
• Inspection des valeurs des pixels et des régions de l’image
• Sélection des régions d’intérêt
• Comparaison des images d’origine et des images traitées

2. Amélioration des images

• Amélioration de la visibilité de l’image
• Ajustement de l’intensité de l’image
• Amélioration du contraste
• Préparation des images pour une analyse ultérieure

3. Bruit et restauration d’images

• Comprendre le bruit commun dans les images
• Identification du bruit dans les images
• Application de techniques de lissage
• Comparaison de différentes approches de réduction du bruit
• Équilibre entre la suppression du bruit et la préservation des détails de l’image

4. Alignement et enregistrement d’images

• Comprendre l’enregistrement d’images
• Alignement d’images avec des points de vue ou des positions différents
• Sélection des approches d’enregistrement appropriées
• Évaluation de la précision de l’alignement

5. Création d’images panoramiques

• Combinaison d’images superposées
• Détection des caractéristiques d’image correspondantes
• Alignement et fusion des images
• Création d’une scène panoramique

6. Détection des caractéristiques géométriques

• Détection des lignes droites
• Détection des cercles
• Comprendre le concept de transformée de Hough
• Application de la détection de lignes et de cercles à des images pratiques

Exercice pratique : Supprimer le bruit d’une image, aligner plusieurs images, créer un panorama et détecter des caractéristiques géométriques.

Histogrammes, filtrage et segmentation d’images

1. Histogrammes d’images

• Comprendre les distributions d’intensité des images
• Création et interprétation des histogrammes
• Analyse d’images basée sur les histogrammes
• Utilisation des histogrammes pour soutenir la sélection du seuil
• Comparaison des caractéristiques de l’image à l’aide des histogrammes

2. Filtrage d’images 2D

• Comprendre le filtrage spatial
• Fondements de la convolution d’image
• Conception de noyaux de filtre 2D
• Application des filtres aux images
• Lissage et netteté
• Comparaison des différentes réponses de filtre

3. Détection des bords

• Comprendre les bords de l’image
• Détection des bords basée sur le gradient
• Détection des limites des objets
• Sélection des méthodes de détection des bords appropriées
• Amélioration de la détection des bords par le prétraitement

4. Segmentation d’objets

• Introduction à la segmentation d’images
• Séparation des objets au premier plan des arrière-plans
• Segmentation basée sur le seuil
• Segmentation basée sur l’intensité
• Évaluation des résultats de segmentation

5. Segmentation basée sur la couleur

• Comprendre les espaces de couleur
• Sélection d’informations de couleur utiles
• Segmentation d’objets basée sur la couleur
• Gestion des variations d’éclairage

6. Segmentation basée sur la texture

• Comprendre les informations de texture
• Identification d’objets à l’aide de caractéristiques de texture
• Combinaison des informations de texture avec d’autres techniques de segmentation

Exercice pratique : Développer un processus de segmentation complet en utilisant le filtrage, la détection des bords, l’intensité, la couleur et les informations de texture.

Analyse d’images automatisée, morphologie et mesure des objets

1. Traitement d’images par lots

• Comprendre les processus automatisés de traitement d’images
• Lecture de plusieurs images à partir d’un dossier
• Application des mêmes étapes de traitement aux collections d’images
• Sauvegarde et organisation des résultats d’analyse
• Création de scripts MATLAB réutilisables pour l’analyse d’images

2. Traitement morphologique des images

• Introduction à la morphologie mathématique
• Élément structurant
• Érosion et dilatation
• Ouverture et fermeture
• Remplissage des trous et suppression des régions indésirables
• Raffinement des résultats de segmentation binaire

3. Segmentation d’objets basée sur la forme

• Identification des objets basée sur la forme
• Séparation des objets connectés
• Suppression des petits objets ou des objets indésirables
• Raffinement des limites des objets
• Combinaison des techniques de segmentation et morphologiques

4. Mesure des propriétés des objets

• Détection des objets individuels
• Mesure de l’aire et du périmètre des objets
• Boîtes englobantes et centroïdes
• Mesures de forme et géométriques
• Extraction des propriétés des objets pour une analyse ultérieure

5. Analyse quantitative des images

• Conversion des résultats de traitement d’images en données numériques
• Création de tableaux de mesure
• Comparaison des objets
• Identification des objets basée sur les propriétés mesurées
• Exportation des résultats d’analyse

6. Processus de traitement d’images de bout en bout

Les participants combineront les techniques apprises tout au long du cours pour développer un processus d’analyse d’images complet :

Acquisition d’image → prétraitement → amélioration → filtrage → segmentation → traitement morphologique → détection d’objets → mesure → rapport

Exercice pratique : Développer une application MATLAB automatisée qui traite une collection d’images, segmente des objets, extrait des propriétés de forme et produit des résultats quantitatifs.

Exercices pratiques

Tout au long du cours, les participants travailleront sur des exemples pratiques impliquant :

• Amélioration et visualisation des images
• Analyse d’images RVB et en niveaux de gris
• Réduction du bruit
• Filtrage d’images
• Création de panoramas
• Détection de lignes et de cercles
• Détection des bords
• Segmentation de la couleur et de la texture
• Traitement morphologique
• Détection d’objets basée sur la forme
• Mesure des objets
• Traitement par lots automatisé