Département d'Automatique

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Mémoires d'Ingénieur

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Browsing Département d'Automatique by Subject "Anisotropique"

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    Rehaussement de contours par diffusion anisotropique.
    (Université Mouloud Mammeri, 2010) Taleb Brahim; Hadj Arab El Hadi; Megherbi Ourida ép. hedjem
    L’informatique a connu ces dernières années une importante évolution et les logiciels de calcul sont plus performants. En effet, l’acquisition peut se faire pour des données très diverses et les temps de calculs sont de plus en plus réduit. L’image étant à la fois une source et un support d’information incontournables, son traitement a conduit au développement de nouvelles techniques très pointues, qui nécessitent des calculs complexes qui se font par des calculateurs et des logiciels appropriés. On arrive ainsi à adapter la méthodologie à la technologie. L’image est l’un des moyens les plus importants qu’utilise l’homme pour communiquer, c’est un moyen qui permet aux êtres humains de tout âge et de toute culture de se comprendre en analysant l’image chacun à sa manière, pour en dégager une impression et en extraire les informations les plus pertinentes. Parmi toutes les techniques d’analyse, le rehaussement de contours est une étape importante en filtrage d’image. Le problème de filtrage a été largement étudié et reste ouvert, car les méthodes proposées dans la littérature ne sont souvent adaptées que pour des types particuliers d’images. Les images réelles étant à la fois constituées de régions texturées et des zones uniformes, l’application de ces techniques ne conduit pas forcément à des résultats exploitables. Dans le cadre de ce travail, nous présentons une méthode adaptative qui prend en compte ce type de problématique. Pour ce faire, un rehaussement de contour réalisé par la méthode de diffusion anisotropique. Notre mémoire a été organisé de la façon suivante Le premier chapitre a pour but de présenter des généralités et les notions de bases de traitement d’images. Dans le second chapitre nous présentons les bases du filtrage et du rehaussement de contours d’image. Dans le dernier chapitre nous appliquerons la méthode que nous avons choisie.Dans ce travail, nous avons introduit et étudié une méthode de rehaussement de contours fondée sur l’équation de la diffusion anisotropique, pour le traitement d’images. Des méthodes d’amélioration de ce type de données existent déjà, essentiellement fondées sur l’utilisation de filtres adaptatifs, dont les poids sont rendus dépendants de critères tels que le niveau de gris, la distance au point central, l’orientation locale, ou une « probabilité » de présence de failles. Il n’existe pas à notre connaissance de méthode équivalente fondée sur l’utilisation d’Equations aux Dérivées Partielles (EDP) ou plus particulièrement sur la diffusion anisotrope. Dans ce travail nous avons implémenté la méthode de Perona et Malik, intègre dans une approche de type diffusion anisotrope un ensemble de points clefs. Il s’agit principalement de l’utilisation de l’orientation, de l’adaptation à la dynamique locale de l’image, ainsi que de la possibilité de rehaussement du contour. Afin de réduire le nombre de parcours de l’image nécessités par la résolution itérative des processus de diffusion, Ce modèle étendu a ensuite été divisé en parties, conformément au besoin d’utilisation. A chacune des parties est dévolu un rôle particulier, lissage de contraste, rehaussement de contour. L'application du filtre proposé sur des images synthétiques ou réelles illustre la capacité de ce modèle anisotrope à fournir un lissage sélectif. Par rapport aux filtres fondés sur la diffusion linéaire, non linéaire ou anisotrope présentés dans le deuxième chapitre , il possède des capacités intéressantes comme la préservation d'objets monodimensionnels dans une image bruitée ou le lissage intra-région plus continu ou encore la préservation et l'extraction d'objets monodimensionnels dans une image bruitée; mais, et c'est là le plus important. Cette méthode représente un réel avantage en comparaison avec les méthodes déjà existantes.