TP1 Traitement d'images Génie Logiciel avec Matlab

1. [TP1: REPRESENTATION DE L’IMAGE AVEC MATLAB] Traitement d’images GL4
INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUEES ET DE TECHNOLOGIE - TUNISIE 1
Niveau : GL4
Responsable du cours: Sonia BOUZIDI
Enseignante du TP : Mariem ZAOUALI
TP1 : Représentation de l’image avec Matlab
Après ce TP, vous serez capable de :
 Découvrir l'environnement de travail Matlab
 Maîtriser les commandes de base de manipulation d'images de Matlab
 Distinguer les différents types d'images
 Savoir les propriétés intrinsèques de l'image
1. Installation de l’environnement de travail Matlab®
Pour ce TP, on vous fournira un setup de Matlab® sous Windows et Ubuntu. Les caractéristiques étant les
mêmes, vous avez la main de choisir le système d’exploitation qui vous convient.
Figure 1 Espace de travail de Matlab
L’espace de travail de Matlab comprend :
1. Le contenu de votre disque (système de fichiers). A l’aide de cette partie, vous pouvez accéder au
répertoire contenant votre script ou fonction.
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2. L’éditeur du code : où vous écrivez votre script ou fonction
3. Les variables créées suite à l’exécution de votre script. Vous pouvez visualiser leurs contenus en cliquant
dessus.
4. L’historique des commandes (Nom de scripts ou commande interne de Matlab) que vous avez lancé
5. La fenêtre des commandes : où vous lancez et écrivez les noms de vos scripts ou fonction pour les
exécuter
6. Zone d’affichage d’un petit résumé du fichier (images, scripts, fonctions) sélectionné.
2. Comment créer un script dans Matlab ?
Etape 1 : Créez votre répertoire de travail et incluez-le dans le chemin
Etape 2 : Cliquez sur New et choisissez Script.

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Etape 3 : Ecrivez votre script et appuyez sur Run
Exemple de script lancé :
3. Qu’est-ce qu’une image ?
Une image digitale/numérique peut être considérée comme étant une représentation discrète des données
possédant des informations spatiales et des informations couleurs (intensité).
Figure 2 La représentation de l'image discrète sous Matlab

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2.1 L'information spatiale de l'image
Une image 2D discrète, numérique I(m,n) représente une réponse à un ensemble de capteurs à
différentes positions (m=1,2,3...M)(n=1,2,3….N) dans un repère cartésien 2D. Cette image est dérivée d'un signal
continu I(x,y) suite à une opération de numérisation.
En Matlab ©, une image I(m,n) est la réponse d'un pixel situé au mème
ligne et nème
colonne commençant
du haut gauche de l'origine de l'image.
Exemple 1 du code Matlab
path(path,’TP1_images/’) ; % Inclure le dossierTP1_images dans le chemin
imfinfo('cameraman.tif') ; % Retourne les caractéristiques de l’image « cameraman » comme le type de
couleur etc..
I1=imread('cameraman.tif'); %Lire l’image et retourner une matrice I1
imwrite(I1,'cameraman.jpg','jpg'); % Enregistrer la matrice I1 sous le format JPEG
imfinfo('cameraman.jpg') % Retourne les caractéristiques de l’image « cameraman ». Remarquez la
différence entre les deux formats
Dans le cadre de ce TP, nous considérons l'image comme étant un signal discret. L'analyse des images discrètes
conduit à une formulation algébrique linéaire. On peut traiter les images aussi dans le domaine continu.
Théoriquement ceci est possible et nous permet d'appliquer les intégrations et le calcul différentiel pour
comprendre les propriétés de l'image.
Nous manipulons dans ce TP, les images discrètes dans un repère 2D, mais certaines applications de traitement
d'images, étendent ce repère pour représenter d'autres composantes à part les composantes spatiales (x,y)
élémentaires. Par exemple dans le domaine de l'imagerie médicale, on peut représenter des organes : par
exemple un cœur qui bat : 2D pour les propriétés spatiales (x,y) et 1D pour la notion du temps. On peut même
aller à 4D : où les caractéristiques spatiales sont représentées sur 3 dimensions et la 4ème D est pour le temps
Manipulation 1 avec Matlab :
Ecrire un script qui permet de :
1. Lisez une image avec Matlab © et l'afficher
2. Parcourez la variable dans laquelle vous avez enregistré votre image avec la structure itérative for.
% Un exemple de l’usage de la boucle for
for x =1 : size(I1,1) % I1 est une matrice, size(I1,1) veut dire : retourner le nombre de lignes de la matrice
for y=1 :size(I1,2) % I1 est une matrice, size(I1,2) veut dire : retourner le nombre de colonnes de la matrice
I1(x,y)= 1 ; %Affectation d’une valeur dans une cellule de l’image
end

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end
Extrayez 50% de l'image et l'afficher sur votre écran.
2.2 Les couleurs dans l'image
L'image contient un ou plusieurs canaux – channels- représentant la couleur ou on dit aussi la valeur de
l'intensité d'un pixel. Chaque pixel contient une seule valeur numérique qui représente la valeur du signal à ce
niveau de l'image.
En Matlab ©, l'affichage de l'image se fait à travers un Colormap. Ce dernier associe à chaque nuance de couleur
une valeur numérique pour donner une représentation visuelle de l'image.
Exemple 2 du code Matlab
path(path,’TP1_images/’) ; % Inclure le dossierTP1_images dans le chemin
A=imread('cameraman.tif'); % Lire l’image cameraman
imshow(A); % Afficher une image
imagesc(A); % Une autre method d’affichage
axis image; % Repère de l’image
axis off; % Désactiver les labels sur les axes
colormap(gray); % Afficher l’image en niveaux de gris
Exemple 3 du code Matlab
path(path,’TP1_images/’) ; % Inclure le dossierTP1_images dans le chemin
B=imread('cell.tif'); % Lire l’image
C=imread('spine.tif'); % Lire l’image
D=imread('onion.png'); % Lire l’image
subplot(3,1,1); % Créer une zone d’affichage de taille 3x1 (3 lignes, une colonne)
imagesc(B); axis image; % Affichage de la première image en niveaux de gris
axis off; colormap(gray);
subplot(3,1,2); imagesc(C); axis image; % Affichage de la deuxième image en appliquant un autre colormap
axis off; colormap(jet);
subplot(3,1,3); imshow(D); % Affichage de la troisième image sans appliquer un colormap
Le Colormap le plus courant est le « grayscale »- niveaux de gris, qui associe toutes les nuances du gris : du noir
(valeur 0 : absence de lumière) jusqu'au blanc (valeur maximale qui peut être 2 exposant n, avec n est un entier
naturel).

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Certains Colormaps vous servent à faire apparaître des détails non perceptibles avec l'œil. En effet, l'œil humain
ne peut distinguer qu'approximativement 40 nuances de gris ! Cette manipulation s'avère fructueuse dans le
contexte des images médicales et astronomiques.
Manipulation 2 avec Matlab :
Ecrire un script qui permet de :
3. Appliquez un Colormap autre que grayscale sur une image
4. Définissez votre Colormap dans une fonction à part et revenir au script pour l'appliquer
A part les images de niveaux de gris, on trouve les images couleurs où la valeur d'intensité d'un pixel est calculée
à l'aide d'un vecteur de valeurs : Rouge, Vert, Bleu ou communément connu par RGB.
Figure 3 Image RGB, Image en niveau de gris
D'autres représentations de couleurs sont possibles : la HSV : Hue, Saturation et Variance où les couleurs sont
découplées de l'information chromatique de l'image.
Figure 4 les valeurs HSV d'une image couleur

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Généralement, RGB et HSV sont appelés des espaces de couleurs.
2.2.a RGB
Les images RGB ou couleur réelle sont des tableaux 3D : Il s'agit de 3 plans 2D, chacun représente un cannal de
couleur : Rouge, Vert, Bleu. Ainsi, la valeur numérique d'un pixel couleur dans une image naturelle est un
mélange de ces trois couleurs. On peut confondre cet espace à un cube couleur comme il est indiqué dans la
figure ci-dessous
Exemple 4 du code Matlab
path(path,’TP1_images/’) ; % Inclure le dossierTP1_images dans le chemin
D=imread('onion.png'); % Lire une image
Dred = D(:,:,1); % Extraction du premier canal - Rouge
Dgreen = D(:,:,2); % Extraction du deuxième canal - Vert
Dblue = D(:,:,3); % Extraction du premier canal - Bleu
subplot(2,2,1); imshow(D); axis image; % Affichage dans une fenêtre 2x2
subplot(2,2,2); imshow(Dred); title('red'); % Affichage avec un titre
subplot(2,2,3); imshow(Dgreen); title('green');
subplot(2,2,4); imshow(Dblue); title('blue');
Manipulation 3 avec Matlab :
1. Ecrivez un script pour convertir une image RGB à une image en niveau de gris selon la formule suivante :

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I_grey(x,y)=a I_couleur(x,y,rouge)+ b I_couleur(x,y,vert)+ c I_couleur(x,y,bleu) avec a=0,2989, b=0,5870 et c=
0,1140
2. Y-a-t-il une perte d'informations lorsqu’on passe de l'espace RGB aux niveaux de gris?
2.2.b HSV
La signification de l'espace de couleurs HSV est la suivante :
1. H (hue) : la longueur d'onde la plus dominante
2. S (saturation) : la « pureté » d'une couleur ( la quantité du blanc dans la couleur)
3. V (variance) la valeur de luminance – brightness
Manipulation 4 avec Matlab :
1. Décomposez une image RGB en un ensemble de composante de l'espace HSV, comme dans la figure 4 et
affichez-les. (indication : utilisez rgb2hsv)
4. Les résolutions de l'image
La netteté de l'image revient à une « bonne » résolution. Cette résolution dépend essentiellement de trois
facteurs :
 La résolution spatiale : la dimension (Ligne,Colonne) d'une image définie le nombre de pixels utilisés
pour couvrir l'espace visuel capturé par une image. Exemple 1024x786, 640x480 etc
 La résolution temporelle : Pour un système de capture continue comme la vidéo, la résolution
temporelle dépend du nombre de captures dans une période du temps donnée. L'unité de mesure
généralement est fps : frame per second. Par exemple : la diffusion TV compte 25 fps

9. [TP1: REPRESENTATION DE L’IMAGE AVEC MATLAB] Traitement d’images GL4
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 Bit-resolution : Celle-ci définie le nombre d'intensité (i.e. couleur) qui peut représenter un pixel dans une
image. Par exemple, les images binaires se codent juste sur 2 bits : 0 et 1 i.e. 2 couleurs. Les images de
niveaux de gris peuvent se coder sur 256 nuances de gris.
Manipulation 5 avec Matlab :
1. Bit-plane Slicing : Soit une image I : ‘onion.png’ de niveau de gris codé sur 8 bits (nuance de gris varient
de 0 à 255). La technique du Bit-plane slicing consiste décomposer l'image en un ensemble de plans,
dans notre cas, 8 plans. Afficher les 8 plans de l'image. Commenter ces plans de points de vue quantité
d'informations. Pour afficher tous les plans dans une seule figure, utiliser subplot
5. Les formats des images
6. Manipulations avancées
1. En utilisant les images 'cell.tif', accédez à l'emplacement (100,20) et appliquez ces deux opérations
I(i,j)=I(i,j)+25 et I(i,j)-25. Commentez l’effet obtenu.
Faites de même pour une image RGB, en agissant en premier lieu, sur les trois canaux puis en agissant sur un
seul à la fois. Affichez l'image après chaque manipulation.

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2. Chargez une image quelconque, enregistrez là en format JPEG et en format PNG. Puis rechargez les images de
nouveaux dans deux variables Ijpeg et Ipng respectivement. On veut vérifier que les images n'ont pas changé.
Pour ce faire, utilisez imabsdiff. Affichez les images avec imagesc. L'image a-t-elle changé finalement ?