Introduction au traitement d'images : simulation sous Matlab
"Le traitement numérique des images trouve des applications dans un nombre croissant de domaines, aussi divers que le tri automatique du courrier, le contrôle industriel, les télécommunications (compression) et la reconnaissance de cibles militaires. La croissance exponentielle des capacités de...
Uloženo v:
| Hlavní autor: | |
|---|---|
| Médium: | Livre papier |
| Jazyk: | Français |
| Vydáno: |
Paris :
Hermès science publ. : Lavoisier
DL 2001.
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| Edice: | Collection Traitement du signal et de l'image
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| Témata: | |
| Poznámka: |
Autres tirages : 2005, 2011 |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
Obsah:
- Chapitre 1. Introduction
- 1.1 Le traitement d'images
- 1.2 Comment utiliser l'ouvrage
- 1.3 Notions élémentaires concernant Matlab
- 1.4 Formats d'image en mémoire
- 1.5 Formats d'image sur disque
- 1.6 Analyse élémentaire d'image
- Chapitre 2. Filtrage
- 2.1 Introduction
- 2.2 Principe du filtrage linéaire
- 2.3 Réponse fréquentielle d'un filtre
- 2.4 Synthèse d'un filtre à partir d'une réponse fréquentielle
- 2.5 Utilisation de la transformée de Fourier
- 2.6 Exemples d'applications
- 2.7 Filtre médian
- Chapitre 3. Détection de contours
- 3.1 Introduction
- 3.2 Filtres de Prewitt
- 3.3 Filtres de Sobel
- 3.4 Filtres de Roberts
- 3.5 Comparaison de filtres de détection de contours
- 3.6 Calcul d'un détecteur de contours par apprentissage
- Chapitre 4. Morphologie mathématique
- 4.1 Introduction
- 4.2 Définition par un élément structurant
- 4.3 Définition par une table de correspondance
- 4.4 Application à la caractérisation de la forme de chiffres manuscrits
- 4.5 Réduction de bruit par filtres morphologiques
- Chapitre 5. Images couleur
- 5.1 Principes généraux
- 5.2 Canaux RGB
- 5.3 Système NTSC
- 5.4 Système HSV
- 5.5 Modification des couleurs d'une image
- 5.6 Filtrage d'une image couleur
- Chapitre 6. Restauration d'images
- 6.1 Principe
- 6.2 Détermination des paramètres de la dégradation
- 6.3 Restauration par filtrage inverse
- 6.4 Restauration par filtrage de Wiener
- 6.5 Le problème des effets de bord
- 6.6 Restauration par estimation et correction des effets de bord
- 6.7 Restauration par symétrie miroir
- 6.8 Restauration par transformée cosinus
- 6.9 Traitement des images folou2; flou3, flou4
- 6.10 Annexe : la transformée cosinus
- Chapitre 7. Recalage d'images
- 7.1 Description du problème
- 7.2 Recalage par corrélation
- 7.3 Recalage par corrélation de phase
- 7.4 Expérimentation
- Chapitre 8. Compression d'images
- 8.1 Introduction
- 8.2 Compression par moyennage de blocs
- 8.3 Compression par transformée linéaire optimale
- 8.4 Compression par transformée cosinus
- 8.5 Compression par quantification vectorielle
- 8.6 Comparaison
- Chapitre 9. Reconnaissance de formes
- 9.1 Introduction
- 9.2 Calcul de paramètres caractéristiques
- 9.3 Création des bases d'apprentissage et de test
- 9.4 Classification par la méthode de la pseudo-inverse
- 9.5 Classification par la méthode du plus-proche-voisin
- 9.6 Exemple de résultats
- 9.7 Analyse de données
- Chapitre 10. Transmissions numériques
- 10.1 Introduction
- 10.2 Principe de l'émetteur
- 10.3 Canal de transmission
- 10.4 Principe du récepteur
- 10.5 Etude de la chaine de transmission complète
- 10.6 Exemple de lien entre la compression d'images et la transmission
- 10.7 Annex A : fonctions Matlab utiles
- 10.8 Annexe B : indications concernant la réalisation du corrélateur
- Chapitre 11. Indications et corrigés
- 11.1 Introduction (chap. 1)
- 11.2 Filtrage (chap. 2)
- 11.3 Détection de contours (chap. 3)
- 11.4 Morphologie mathématique (chap. 4)
- 11.5 Images couleur (chap. 5)
- 11.6 Restauration d'images (chap. 6)
- 11.7 Recalage d'images (chap. 7)
- 11.8 Compression d'images (chap. 8)
- 11.9 Reconnaissance de formes (chap. 9)
- 11.10 Transmissions numériques (chap. 10)