Traitement de l'image

Comme il a été dit précédemment, les images à traiter sont de diverses provenances. Cela nous contraint à faire un traitement d'image pour uniformiser le problème. Les images que l'on a rencontré proviennent soit d'expériences soit de simulations numériques soit sont récupérées sur des articles qui traitent du même problème. Les différences sont flagrantes entre toutes. On peut avoir dans le cas de simulations numériques ou d'articles des particules parfaitement isolées et bien rondes mais dans le cas de photos expérimentales on voit plutôt des zones de différentes densités sans reconnaître la forme d'une particule. La qualité des images que l'on a récupéré est aussi très variable. Or pour faciliter la recherche d'objet, il est nécessaire que l'image soit d'une définition assez fine. 

Tout ceci nous amène à parler des différentes fonctions sous Matlab qui permettent de traiter l'image aussi bien pour la conversion de l'image que pour la gestion du contraste.

 

Traitement de l'image

  • Conversion de l'image

Les images récupérées de l'expérience sont au format PNG mais on a aussi des images au format JPG ou TIFF. Les différences du côté de l'analyse d'objets obligeraient à avoir un script pour chaque format d'image ce qui n'est pas envisagé. On cherchera donc à exploiter l'image sous forme d'une matrice de format N*M où N et M seront assez élevées pour une bonne définition de l'image et où les scalaires dans la matrice seront compris entre 0 et 1.

Pour les formats PNG et TIFF on peut utiliser la fonction im2single qui redistribue les valeurs de la matrice, déjà au format N*M, entre 0 et 1 sans perte de qualité.

Pour le format JPG qui est codé en RGB - soit en 3 matrices N*M - on utilise la fonction rgb2gray qui crée la matrice N*M.

On utilisera aussi la fonction imresize qui permettra de rechercher des objets de plus grandes tailles en agrandissant simplement l'image pour la recherche de cercle ou de diminuer l'image pour l'approche pixel.

 

  • Gestion du contraste

Pour la suite, les opérations n'ont pour objectif que d'adapter l'image aux fonctions de recherche d'objet que l'on utilise. Notamment l'usage de la fonction im2bw qui permet de passer en image binaire noir ou blanc, inévitable pour la recherche d'objet. Cette fonction sera délicate à mettre en pratique par la présence d'un seuil à fixer par l'utilisateur. Cette problématique fait l'objet d'une étude de sensibilité plus bas dans la page. La fonction incomplement qui inverse le noir en blanc et vis versa. Les fonctions de recherche d'objet trouvent en général les objets blancs.

Une fonction qui sera particulièrement utile pour la gestion du contraste lors du traitement d'image provenant d'expériences est imadjust. Elle permet de sélectionner sur l'image initiale la bande de gris qui nous intéresse en éliminant le reste puis de la restituer sous forme dilatée. Le rendu est par exemple celui-ci :

Image de spray réel fournie par J. Hélie, ContinentalMême image, après utilisation de imadjust