Généralité sur les images

Le modèle (TEINTE, SATURATION, LUMINOSITÉ)

Un modèle de couleur dérivé de la façon dont les couleurs apparaissent à un observateur (humain) est le modèle TSL. Ce modèle peut être représenté sous forme d’un cylindre, mais généralement il est représenté sous forme d’un cône. Comme le démontre la Figure 5, la teinte représente le composant chromatique dans ce modèle et c’est la définition d’une couleur par la combinaison des couleurs primaires. La saturation se rapporte à la dominance d’une teinte particulière dans une couleur. Une couleur moins saturée est plus proche du blanc tandis qu’une couleur plus saturée est plus proche de la couleur pure trouvée sur l’arête externe du diagramme de la roue de couleurs de TSL (vers les couleurs pures). La luminosité d’une couleur se rapporte à l’intensité (la légèreté ou la noirceur de la couleur). Malgré que les deux composants semblent être similaires, ils ont des effets différents sur la visibilité d’une couleur.

Dans le but de favoriser la compréhension de la couleur, la CIE (Commission International de l’Eclairage), autorité spécialisée dans tout ce qui touche à la lumière, à l’éclairage, à la couleur et aux espaces chromatiques, a adopté des normes dans les années 1930 à propos de plusieurs espaces chromatiques représentant le spectre visible. Cela a rendu la comparaison possible entre les différents espaces chromatiques des différents écrans d’affichage et périphériques sur le marché. La CIE a mené un ensemble de tests sur un grand nombre de personnes afin de définir un observateur humain moyen hypothétique et sa réaction à la couleur, soit un profil désigné comme « l’observateur de référence« . L’oeil humain possédant trois types de capteurs de couleurs qui réagissent à des plages de longueurs d’ondes différents, il faudrait un diagramme tridimensionnel pour obtenir une représentation complète de la totalité des couleurs visibles.

Formats d’image

Lors de son enregistrement une image est stockée suivant un format d’image précis. Ce format doit permettre de stocker l’information de l’image avec un minimum de perte d’informations. Il existe ainsi différents formats qui pourront favoriser soit la conservation de la qualité soit la diminution de la taille du fichier informatique. JPEG (également appelé JPG) Joint Photographic Experts Group. Le JPEG est un format à perte, qui élimine donc des informations, mais un des points forts de JPEG est que son taux de compression est réglable. Un compromis doit cependant être fait entre le taux de compression et la qualité de l’image comprimée Le format JPEG sauvegarde davantage d’informations couleur que le format GIF et garantit de ce fait un nombre élevé de couleurs. La compression flexible rend possible une réduction de la taille du fichier JPEG sans avoir trop d’impact sur la qualité de l’image. JPEG 2000 Le JPEG 2000 est capable de travailler avec ou sans pertes, utilisant une transformation en ondelettes (méthode d’analyse mathématique du signal). En compression irréversible, JPEG 2000 est plus performante que la méthode de compression JPEG. On obtient donc des fichiers d’un poids inférieur pour une qualité d’image égale. Les performances en compression de JPEG 2000, sont meilleures que JPEG.

La résistance aux erreurs de transmission, le codage sans pertes, et les diverses extensions visant diverses applications font l’intérêt de la norme. GIF Le Graphics Interchange Format : GIF Ce format utilise l’algorithme de compression sans perte le format GIF a été étendu pour permettre le stockage de plusieurs images dans un fichier. Ceci permet de créer des diaporamas, voire des animations si les images sont affichées à un rythme suffisamment soutenu. Chaque image d’une animation peut avoir sa propre palette, ce qui permet de créer des images contenant 16.777.215 couleurs simultanément, mais d’une taille non négligeable. P NG Le Portable Network Graphics : est un format d’images numériques, qui a été créé pour remplacer le format GIF, Le PNG est un format sans perte spécialement adapté pour publier des images simples comprenant des aplats de couleurs. TIFF Le Tagged Image File Format généralement abrégé TIFF est un format de fichier pour image numérique. Le TIFF non compressé est un format courant et lu par beaucoup des logiciels de traitement d’image matricielle. Il permet d’utiliser de nombreux types de compression, avec ou sans perte de données. SVG ScalableVectorGraphics (SVG). C’est un format de fichier permettant de décrire des ensembles de graphiques vectoriels .Les coordonnées, dimensions et structures des objets vectoriels sont indiquées sous forme numérique. Chaque forme crée est facilement modifiable, soit en bougeant des points, soit en changeant la couleur, Il en est de même pour le texte ; ce qui génère un énorme avantage au niveau des schémas par exemple.

Les ondelette

La théorie sur laquelle repose la technologie des ondelettes remonte au début des années 1980. Les ondelettes ont largement influencé le domaine de traitement du signal et en particulier l’analyse et la compression d’images. L’une des caractéristiques essentielles des ondelettes est leur grande précision spatiale à petite échelle. Cette propriété est intrinsèquement liée au mode de construction des ondelettes. Dans ces conditions, il est donc naturel que les ondelettes puissent être utilisées pour la caractérisation des propriétés de régularité des fonctions, que ce soit la régularité locale ou la régularité globale. Cette caractéristique est très utile pour la compression d’image, elle permet de distinguer les zones d’intense activité des régions plates. Nous pouvons être en mesure d’allouer un nombre différent de bits de quantification à ces différentes régions, réalisant ainsi une compression élevée sans sacrifier la qualité visuelle. Dans ce chapitre nous allons traiter les différent point essentiel dans la transformation en ondelette on passant par la plus ancien transformé de Fourier en suite nous détaillerons les type et les famillesd’ondelette.

Les ondelettes ont vu le jour lorsque certains sujets d’étude ont nécessité une analyse en fréquence et en temps. Au xixe siècle, l’analyse de Fourier était la seule technique permettant la décomposition d’un signal et sa reconstruction sans perte d’information; malheureusement elle fournit une analyse en fréquence mais ne permet pas la localisation temporelle de changements abrupts, En 1909, AlfrédHaar définit une fonction composée d’une courte impulsion négative suivie d’une courte impulsion positive, connue pour être la première ondelette (Ondelette de Haar). Et En 1946, Dennis Gabor, mathématicien hongrois, inventa une transformation de fonction analogue à celle de Joseph Fourier, appliquée sur une fenêtre temporelle exprimée par une fonction gaussienne. Finalement, le terme d’ondelette fut introduit dans le langage mathématique par Jean Morlet et Alex Grossmann en 1984. Terme initialement français, il fut traduit en anglais par wavelet, à partir des termes wave (onde) et le diminutif let (petite). Yves Meyer, reconnu comme un des fondateurs de la théorie des ondelettes, rassembla en 1986 toutes les découvertes précédentes (il en dénombra 16) puis définit les ondelettes orthogonales. La même année, Stéphane Mallat fit le lien entre les ondelettes et l’analyse multirésolution. Enfin, Ingrid Daubechies mit au point en 1987 des ondelettes orthogonales appelées ondelettes de Daubechies, faciles à mettre en oeuvre, et utilisées dans le standard JPEG 2000.

Le rapport de stage ou le pfe est un document d’analyse, de synthèse et d’évaluation de votre apprentissage, c’est pour cela rapport gratuit propose le téléchargement des modèles gratuits de projet de fin d’étude, rapport de stage, mémoire, pfe, thèse, pour connaître la méthodologie à avoir et savoir comment construire les parties d’un projet de fin d’étude.

Table des matières

DÉDICACE
REMERCIEMENTS
RÉSUMÉ
SOMMAIRE
LISTE DES TABLEAUX
LISTE DES FIGURES
LISTE DES ABRÉVIATIONS
Introduction général
Chapitre01 : Généralité sur les images
1 Introduction
2Définition de l’image
3 Image numérique
4 Caractéristiques d'images
4.1 Pixel
4.1.1 Texture
4.1.2 Dimension
4.1.3 Résolution
4.1.4 Bruit
4.1.5 Histogramme
4.1.6 Contours
4.1.7 Luminance
4.1.8 Contraste
3.1.10 Connexité
5 .Types d’images
5.1 Images matricielles
5.2 Images vectorielles
6 .Codages des couleurs
6.1 Image noir et blanc
6.2 Niveaux de gris
6.3 Image couleur
6.3.1 Modèle RVB
6.3.2 Le modèle CMJ (CYAN, MAGENTA, JAUNE)
6.3.3 Le modèle (TEINTE, SATURATION, LUMINOSITÉ)
6.3.4 Les modèle de LA CIE (Commission International de L’éclairage)
6.3.5 Le modèle de la CIE XYZ
6.3.6 Le modèle LAB
7 .Formats d’image
8.Les techniques fondamentales en traitement d’images
9.Conclusion
Chapitre02 : Etat d’art en compression d’image
1 Introduction
2 Compression des données
2.1 Compression sans perte
2.2 Compression avec pertes
3 Compression d'image
3.1 Méthodes de codage sans perte
3.1.1 Méthodes statistique
3.1.2 Méthode par Répétition
3.1.3 Méthodes Par dictionnaire
3.2 Méthodes de codage avec perte
3.2.1 La compression par fractale
3.2.2 Compression d’images par transformées
4 .Mesures de performance
4.1.1 Taux de compression
4.1.2 Entropie
4.1.3 Mesures de distorsion
5 .Conclusion
Chapitre 03 :Les ondelettes
1 Introduction
2 Historique
3 Transformation de Fourier
4 Transformée de Fourier à fenêtre glissante (à court terme).
5 La transformé en ondelettes :
5.1.1 Transformée en ondelettes continue (TOC):
5.1.2 La transformée en ondelettes discrètes
6 Analyse multirésolution
7 Transformée en Ondelette à deux Dimensions
8 Propriétés des ondelettes
8.1 Symétrie
8.2 Moments nuls
8.3 La régularité
9 Famille d’ondelette
9.1 Ondelette de Haar :
9.2 Ondelette de Daubechies :
9.3 Symlets :
9.4 Coiflets
9.5 Ondelette de Meyer :
10.Conclusion
Chapitre 04 : Résultats et discussion
1 .Introduction
2 .Environement de travail :
2.1 NetBeans
2.2 Matlab
3 .L’algorithme utilisé
4 .Base D’image utilisée
5 .Choix des ondelettes
6 .Résultats et discussion :
7 .Concluions
Conclusion général

Télécharger le rapport complet