Le traitement numérique des images en C++ : implémentation d'algorithmes avec la bibliothèque Clmg

Auteur(s) :

Tschumperlé, David (1976-....) Découvrir l'auteur

Résumé

Une présentation de la théorie du traitement numérique des images, accompagnée de propositions d'implémentations pratiques et fonctionnelles en langage C++ à l'aide de la bibliothèque libre Clmg. ©Electre 2021

Autre(s) auteur(s)
- Tilmant, Christophe
- Barra, Vincent
Contributeur(s)
- Deriche, Rachid. Préfacier, etc.
Éditeur(s)
- Ellipses
Date
- DL 2021
Langues
- Français
Description matérielle
- 1 vol. (317 p.) : ill. ; 24 cm
Collections
- Références sciences
Sujet(s)
ISBN
- 978-2-340-04596-5
Indice
- 681.229 Langages C
Quatrième de couverture
- Le traitement numérique des images en C++
  Implémentation d'algorithmes avec la bibliothèque Clmg
  L'image numérique est omniprésente dans notre quotidien.
  Que l'on soit photographe, médecin, illustrateur, ingénieur ou chercheur dans le domaine de l'aéronautique, la météorologie, l'astronomie, la sécurité informatique, le médical... ou tout simplement utilisateur de réseaux sociaux, nous traitons des images tout le temps, parfois même sans en prendre conscience.
  Traiter une image numérique, c'est transformer son contenu (débruiter, styliser...), ou en extraire de l'information pour résoudre un problème posé (reconnaître des objets, les mesurer...). Cet ouvrage expose de façon conjointe les théories mathématiques sur lesquelles repose le traitement numérique des images, ainsi que leur mise en oeuvre pratique par des exemples d'implémentations d'algorithmes en langage C++, à l'aide de la bibliothèque libre Clmg, dédiée à cette tâche.
  Ce livre propose deux parties distinctes : d'abord une introduction à Clmg, permettant au lecteur une appropriation rapide de ses concepts, puis des ateliers couvrant un large panel d'algorithmes de traitement des images et de leurs applications associées.
  Cette intrication entre théorie et application constitue l'essence même de ce livre, et son contenu se destine donc à des profils variés de lecteurs. Étudiants ou développeurs souhaitant découvrir ou se spécialiser dans cette discipline, enseignants et chercheurs désirant prototyper rapidement de nouveaux algorithmes ou élaborer des cours, tous trouveront dans cet ouvrage matière à découvrir le traitement d'images ou approfondir leurs connaissances dans ce domaine.
Tables des matières
- - Le traitement numérique des images en C++
  - Implémentation d'algorithmes avec la bibliothèque Clmg
  - David Tschumperlé
  - Christophe Tilmant
  - Vincent Barra
  - Ellipses
  - I Introduction à Clmg
  - 1 Introduction 17
  - 2 Prise en main de la bibliothèque Clmg 33
  - 2.1 Objectif : Subdiviser une image en blocs33
  - 2.2 Installation et premier programme34
  - 2.3 Calcul des variations36
  - 2.4 Calcul de la décomposition40
  - 2.5 Rendu de la décomposition42
  - 2.6 Visualisation interactive47
  - 2.7 Code source final52
  - II Traitement d'images avec Clmg
  - 3 Transformations point à point 61
  - 3.1 Opérations sur les images61
  - 3.1.1 Transformations mathématiques61
  - 3.1.2 Transformations bit à bit63
  - 3.1.3 Modification de contraste65
  - 3.2 Opérations sur l'histogramme66
  - 3.2.1 Définition66
  - 3.2.2 Spécification d'histogramme67
  - 3.2.3 Spécification locale d'histogramme68
  - 4 Morphologie mathématique 71
  - 4.1 Cas des images binaires72
  - 4.1.1 Dilatation et érosion72
  - 4.1.2 Ouverture et fermeture74
  - 4.2 Les images en niveaux de gris75
  - 4.3 Quelques applications77
  - 4.3.1 Réhaussement de Kramer et Bruckner77
  - 4.3.2 Filtres alternés séquentiels78
  - 4.3.3 Gradients morphologiques80
  - 4.3.4 Squelettisation82
  - 5 Filtrage 87
  - 5.1 Filtrage spatial87
  - 5.1.1 Introduction87
  - 5.1.2 Filtres passe-bas88
  - 5.1.3 Filtres passe-haut93
  - 5.1.4 Filtres adaptatifs97
  - 5.1.5 Filtres à fenêtres adaptatives98
  - 5.2 Filtrage récursif102
  - 5.2.1 Détection optimale de contours103
  - 5.2.2 Le filtre de Deriche104
  - 5.3 Filtrage fréquentiel112
  - 5.3.1 Introduction113
  - 5.3.2 La transformée de Fourier114
  - 5.3.3 Le filtrage fréquentiel120
  - 5.3.4 Traitement d'une image tramée125
  - 5.4 Filtrage de diffusion131
  - 5.4.1 Introduction131
  - 5.4.2 Fondement physique de la diffusion131
  - 5.4.3 Filtre de diffusion linéaire132
  - 5.4.4 Filtre de diffusion non-linéaire en deux dimensions134
  - 5.4.5 Filtre de diffusion non-linéaire sur une séquence vidéo137
  - 6 Extraction de caractéristiques 141
  - 6.1 Détection de points d'intérêt141
  - 6.1.1 Introduction141
  - 6.1.2 Détecteur de Harris et Stephens142
  - 6.1.3 Détecteur de Shi et Tomasi147
  - 6.1.4 Points d'intérêt à précision sous-pixellique147
  - 6.2 Transformée de Hough149
  - 6.2.1 Introduction149
  - 6.2.2 Détection de lignes149
  - 6.2.3 Détection de cercles et d'ellipses155
  - 6.3 Descripteurs de textures158
  - 6.3.1 Spectre de texture159
  - 6.3.2 Coefficients de Tamura161
  - 6.3.3 Local Binary Pattern166
  - 6.3.4 Exemple d'application168
  - 7 Segmentation 173
  - 7.1 Approches contour173
  - 7.1.1 Introduction aux contours actifs implicites173
  - 7.1.2 Représentation implicite d'un contour178
  - 7.1.3 Équation d'évolution181
  - 7.1.4 Discrétisation de l'équation d'évolution182
  - 7.1.5 Algorithme de propagation du modèle géodésique183
  - 7.2 Approches région185
  - 7.2.1 Introduction185
  - 7.2.2 Méthodes fondées sur l'histogramme186
  - 7.2.3 Seuillage par algorithme de classification190
  - 7.2.4 Transformation de régions197
  - 7.2.5 Partitionnement par super-pixels199
  - 8 Estimation de mouvement 205
  - 8.1 Estimation dense par flot optique205
  - 8.1.1 Méthodes variationnelles206
  - 8.1.2 Méthode différentielle de Lucas et Kanade212
  - 8.1.3 Flot affine216
  - 8.2 Estimation éparse218
  - 8.2.1 Champ de déplacements par corrélation spatiale218
  - 8.2.2 Champ de déplacements par corrélation de phase222
  - 8.2.3 Filtrage de Kalman227
  - 9 Approches multispectraies 233
  - 9.1 Réduction de dimension234
  - 9.1.1 Analyse en composantes principales234
  - 9.1.2 Exemple d'application237
  - 9.2 Eléments d'imagerie couleur238
  - 9.2.1 Espaces calorimétriques239
  - 9.2.2 Filtrage médian en imagerie couleur244
  - 9.2.3 Détection de contours en imagerie couleur246
  - 10 Visualisation 3D 251
  - 10.1 Structuration des objets 3D maillés251
  - 10.1.1 Principes de base251
  - 10.2 Tracé 3D d'une fonction z = f(x,y)253
  - 10.3 Création d'objets 3D complexes258
  - 10.3.1 Détails sur la structuration des sommets258
  - 10.3.2 Détails sur la structuration des primitives258
  - 10.3.3 Détails sur la structuration des matériaux259
  - 10.3.4 Détails sur la structuration des opacités260
  - 10.4 Visualisation d'une segmentation cardiaque en IRM260
  - 10.4.1 Description des données d'entrées260
  - 10.4.2 Extraction de la surface du ventricule261
  - 10.4.3 Ajout des vecteurs déplacement 3D263
  - 10.4.4 Ajout des plans de coupe264
  - 10.4.5 Résultat de la visualisation265
  - 11 Et tellement d'autres choses 267
  - 11.1 Compression par transformée (JPEG)267
  - 11.1.1 Introduction - Compression par transformée267
  - 11.1.2 Algorithme JPEG268
  - 11.1.3 Transformée en cosinus discrète et quantification270
  - 11.1.4 Algorithme simplifié du JPEG274
  - 11.2 Reconstruction tomographique277
  - 11.2.1 Introduction277
  - 11.2.2 Reconstruction tomographique analytique278
  - 11.2.3 Reconstruction tomographique algébrique283
  - 11.3 Stéréovision289
  - 11.3.1 Géométrie épipolaire289
  - 11.3.2 Estimation de profondeur294
  - 11.4 Déformation interactive par RBF297
  - 11.4.1 Objectif de l'application297
  - 11.4.2 L'interpolation RBF298
  - 11.4.3 Implémentation des RBF pour la déformation d'images299
  - 11.4.4 Interface utilisateur pour la gestion des points-clés301
  - Liste des codes Clmg309
  - Références bibliographiques312
  - Index313
Origine de la notice:
- Electre