Traitement d'images

More documents

Recommendations

Info

YUV (PAL) / YIQ (NTSC)• Y = intensité lumineuse = TV N&B• UV / IQ = information chrominanceY UV 0.299 0.1470.6150.587 0.289 0.5150.114 R 0.437 .G 0.100BY IQ0.2990.5960.2110.587 0.274 0.5220.114 R 0.322 .G0.311 B• YUV >> RGB pour la décorrélation de l ’information Compression d ’images couleur• DVB YUV 4:2:0R : 33.2 V : 36.2B : 30.6 Y : 93 U : 5.3V :1.7
Hue Saturation Lightness (HSL)• Le cerveau réagit à : la longueur d ’onde dominante (teinte) la contribution à la luminosité de l ’ensemble (saturation) l ’intensité par unité de surface = luminance• Y = L• UV coordonnées polaire HSHSUVUVtanU12(V /V2U)
Page 1 and 2: Traitement d'imagesDr. KAMEL BELLOU
Page 3 and 4: • Domaines d'applicationVision in
Page 5 and 6: EclairageScène, objets 2D 3D...For
Page 7 and 8: II. Représentation & Acquisition
Page 9 and 10: • Une image 2D f(x,y) scalaire r
Page 11 and 12: II.2 Représentation échantillonn
Page 13 and 14: • Dans le cas général on aura (
Page 15 and 16: • La maille (répartition des pix
Page 17 and 18: Distance entre deux pixels f [i,j]
Page 19 and 20: Effets de la quantification à l'ac
Page 21 and 22: Eclairage non uniforme !Correction
Page 23 and 24: II.5 Représentations fréquentiell
Page 25 and 26: xVariation sinusoïdale rapide(fr
Page 27 and 28: Images sinusoïdalesImpulsions de D
Page 29 and 30: Propriétés de la DFT 2D• Identi
Page 31 and 32: Echantillonnage & Aliasing• Si le
Page 33 and 34: Continue !EchantillonnéeAvecreplie
Page 35 and 36: Propriétés de la DCT 2D• Linéa
Page 37 and 38: Pyramides Gaussiennes & Laplacienne
Page 39 and 40: Décomposition en sous-bandes / ond
Page 41 and 42: Pyramidale(itérée en octave)Adapt
Page 43 and 44: II.7 Représentation de la couleur
Page 45: Cyan Magenta Jaune (CMY)• Synthè
Page 49 and 50: Plan• I. Introduction• II. Repr
Page 51 and 52: • Pourquoi pré-traiter une image
Page 53 and 54: Modification d ’histogramme Trans
Page 55 and 56: • Seuillage binaire• Négatif
Page 57 and 58: • Autres transformations- Non-lin
Page 59 and 60: Filtrage spatial FIR 2D : masque de
Page 61 and 62: Moyenneur2x2(zoom)
Page 63 and 64: • Exemple : réduction du bruitFi
Page 65 and 66: Filtres FIR 2D et plan de Fourierg(
Page 67 and 68: • Filtre Gaussien2 21 x yh( x, y
Page 69 and 70: • Illustrations
Page 71 and 72: • Avantage par rapport au filtrag
Page 73 and 74: III.3 Transformations géométrique
Page 75 and 76: Solution: Interpolationf’(Q)=f’
Page 77 and 78: Plan• I. Introduction• II. Repr
Page 79 and 80: IV.1 IntroductionObjectifsRéductio
Page 81 and 82: Classification des méthodes de com
Page 83 and 84: • Autres critères• Vitesse d'e
Page 85 and 86: Codage Huffman (1952)- Algorithme d
Page 87 and 88: Codage Arithmétique (1976) Huffman
Page 89 and 90: Arithmétique Huffman + de calculP
Page 91 and 92: Codage de type dictionnaire (1977)
Page 93 and 94: Quantification scalaire• Traiteme
Page 95 and 96: Quantification scalaire uniforme op
Page 97 and 98:
Image originaleQ. uni. lin. : RSB 2
Page 100 and 101:
Méthodes prédictives (1974) Explo
Page 102 and 103:
Représentation différente de l'im
Page 104 and 105:
• Schéma général
Page 106 and 107:
• Lecture zig-zag prise en compte
Page 108 and 109:
AC | huffman | signe | k-1 bits |
Page 110 and 111:
IV.4 Compression de séquences d'im
Page 112 and 113:
Les bases de H261 à MPEG23 types d
Page 114 and 115:
• 2 paramètres de réglage- N :
Page 116 and 117:
Le codage des images P1- Calcul des
Page 118 and 119:
Décodeur MPEG2
Page 120 and 121:
V. Introduction à la segmentation
Page 122 and 123:
VI. Introduction à l ’indexation
Page 124 and 125:
VII. Introduction au tatouageObject
Page 126 and 127:
Quelles approches• Domaine spatia
show all

Traitement d'images

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?