Formation Introduction au traitement d'images avec Matlab

Fondamentaux de l'image et traitement d'images MATLAB

1. Introduction au traitement d'images numériques

• Compréhension des images numériques et des pixels
• Dimensions, résolution et types de données de l'image
• Introduction à la boîte à outils de traitement d'images MATLAB
• Compréhension du flux de travail de base pour le traitement d'images

2. Importation et visualisation des images

• Chargement des images dans MATLAB
• Affichage et inspection des propriétés de l'image
• Gestion des dimensions et des types de données de l'image
• Comparaison des différentes représentations d'images

3. Travail avec des images en couleur

• Compréhension des images en couleur RGB
• Accès aux canaux rouge, vert et bleu individuels
• Combinaison et manipulation des canaux de couleur
• Conversion entre différentes représentations de couleur

4. Images en niveaux de gris et binaires

• Conversion des images RGB en niveaux de gris
• Compréhension des valeurs d'intensité
• Création d'images binaires
• Fondamentaux du seuillage
• Comparaison des représentations en niveaux de gris et binaires

5. Masques d'image et régions d'intérêt

• Compréhension des masques d'image
• Création de masques logiques
• Application de 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 flux de travail MATLAB de base pour charger, inspecter, manipuler, masquer et sauvegarder une image.

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

1. Analyse d'image interactive

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

2. Amélioration des images

• Amélioration de la visibilité de l'image
• Ajustement de l'intensité de l'image
• Renforcement du contraste
• Préparation des images pour les analyses ultérieures

3. Bruit et restauration d'image

• Compréhension du bruit d'image courant
• Identification du bruit dans les images
• Application de techniques de lissage
• Comparaison des différentes approches de réduction du bruit
• Équilibre entre la suppression du bruit et la préservation du détail de l'image

4. Alignement et enregistrement d'images

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

5. Création d'images panoramiques

• Combinaison d'images qui se chevauchent
• Détection des caractéristiques d'image correspondantes
• Alignement et fusion des images
• Création d'une scène panoramique

6. Détection de caractéristiques géométriques

• Détection des lignes droites
• Détection des cercles
• Compréhension du 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 les caractéristiques géométriques.

Histogrammes, filtrage et segmentation d'image

1. Histogrammes d'image

• Compréhension des distributions d'intensité de l'image
• Création et interprétation des histogrammes
• Analyse d'image basée sur les histogrammes
• Utilisation des histogrammes pour appuyer la sélection du seuil
• Comparaison des caractéristiques de l'image à l'aide d'histogrammes

2. Filtrage d'image 2D

• Compréhension du filtrage spatial
• Fondamentaux de la convolution d'image
• Conception de noyaux de filtre 2D
• Application de filtres aux images
• Lissage et netteté
• Comparaison des différentes réponses de filtre

3. Détection des contours

• Compréhension des contours d'image
• Détection des contours basée sur les gradients
• Détection des limites des objets
• Sélection des méthodes de détection des contours appropriées
• Amélioration de la détection des contours par prétraitement

4. Segmentation des objets

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

5. Segmentation basée sur la couleur

• Compréhension des espaces de couleur
• Sélection d'informations de couleur utiles
• Segmentation des objets en fonction de la couleur
• Gestion des variations d'éclairage

6. Segmentation basée sur la texture

• Compréhension des informations de texture
• Identification des objets à l'aide de caractéristiques de texture
• Combinaison des informations de texture avec d'autres techniques de segmentation

Exercice pratique : Développer un flux de travail de segmentation complet en utilisant le filtrage, la détection des contours, les informations sur l'intensité, la couleur et la texture.

Analyse d'image automatisée, morphologie et mesure des objets

1. Traitement d'image par lots

• Compréhension des flux de travail de traitement d'images automatisés
• Lecture de plusieurs images depuis 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'image

2. Traitement morphologique d'images

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

3. Segmentation des objets basée sur la forme

• Identification des objets en fonction de leur forme
• Séparation des objets connectés
• Suppression des petits objets ou objets indésirables
• Affinement des limites des objets
• Combinaison des techniques de segmentation et de morphologie

4. Mesure des propriétés des objets

• Détection des objets individuels
• Mesure de la surface 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 d'image quantitative

• Conversion des résultats du traitement d'image en données numériques
• Création de tableaux de mesure
• Comparaison des objets
• Identification des objets en fonction des propriétés mesurées
• Exportation des résultats d'analyse

6. Flux de travail de traitement d'image de bout en bout

Les participants combineront les techniques apprises tout au long du cours pour développer un flux de travail d'analyse d'image complet :

Acquisition de l'image → prétraitement → amélioration → filtrage → segmentation → traitement morphologique → détection des objets → mesure → rapport

Exercice pratique : Développer une application MATLAB automatisée qui traite une collection d'images, segmente les objets, extrait les 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 des images en RGB et en niveaux de gris
• Réduction du bruit
• Filtrage d'image
• Création de panoramas
• Détection de lignes et de cercles
• Détection des contours
• Segmentation par couleur et texture
• Traitement morphologique
• Détection des objets basée sur la forme
• Mesure des objets
• Traitement par lots automatisé