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Techniques d'Analyse et Traitements d'images numériques

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Admin Hania


L’analyse de l’image a pour but d’extraire de l’information à partir de photographies numériques d’une manière quantitative et automatique. C’est une technique pluridisciplinaire, possédant un champ d’applications très varié, allant de la robotique à l’astronomie, la géographie, les sciences de la terre et de la vie et bien entendu la science des matériaux.
L’intérêt de l’analyse de l’image en microscopie quantitative est de faire le lien entre la microstructure et les propriétés macroscopiques grâce aux progrès de l’informatique. Ceci requiert deux étapes fondamentales : primo l’extraction des objets de l’étude et secundo le choix des paramètres de mesure. Un analyseur d’images est ensuite nécessaire pour transformer l’image en format « digital » indispensable pour les compilations selon les besoins de l’opérateur. Ce traitement de l’image permettra de travailler sur des images plus « utiles » par l’accès à de nouvelles descriptions morphologiques dans un seul but : transformer l’image initiale en d’autres images plus exploitables. Les analyseurs d’images accèdent aux mesures de base par des comptages du nombre de pixels (picture elements) qui appartiennent à la phase analysée.


Méthodes de traitement numérique des images
-----------------------------------------

a) L’amélioration

L’amélioration regroupe toutes les opérations sur une image ayant pour but d’avoir une meilleure qualité visuelle. L’œil humain étant essentiellement sensible aux contrastes forts, les méthodes de traitement d’image tentent le plus souvent d’augmenter le contraste pour accroître la séparabilité des régions qui composent l’image. Parmi ces méthodes on cite :
Les méthodes ponctuelles : Elles traitent les pixels de l’image de façon indépendante de leur voisinage. La seule information prise en compte est la valeur du niveau de gris du pixel quelque soit sa position dans l’image. Ces méthodes sont basées sur la modification de l’histogramme typique des niveaux de gris de l’image.

L’amélioration globale utilise des filtres sur la représentation fréquentielle. Un exemple des ces filtres est le filtre gaussien qui réalise une atténuation progressive des fréquences. La transformation inverse de Fourrier permet de retrouver l’image améliorée dans l’espace d’origine.

b) La restauration

L’objectif capital de la restauration d’images est l’atténuation, voire la suppression des dégradations que subit une image. Ces dégradations ou « bruits » sont liées à la chaîne d’acquisition c'est-à-dire la transmission du microscope au système informatique ainsi qu’au moment de création et d’enregistrement de l’image. Le principe est simple : modéliser la dégradation et appliquer la dégradation inverse.
Exemple : Réstaurer des biais pouvant être introduits si l’éclairage n’est pas homogène.


c) Le seuillage

Le traitement de l’image fait appel au seuillage (Threshold) qui va tenter d’associer à chaque pixel un label en s’appuyant sur l’information portée (niveau de gris ou couleur) et sa distribution spatiale sur le support image. L’image sera segmentée en classes de niveaux de gris en se basant uniquement sur l’histogramme. Le seuillage en " n " classes consiste à déterminer (n–1) seuils tels que chaque classe soit associée à un intervalle de niveau de gris distinct. Le cas le plus simple est celui des images binaires à deux classes (images en noir et blanc). Un bon seuillage doit faciliter l’interprétation en simplifiant l’image sans pour autant en avoir trop réduit le contenu. L’histogramme d’une image numérique peut être approximé à une fonction de n densités de probabilités chacune associée à une classe de l’image. La recherche du seuil maximal se ramène à la minimisation des erreurs au sens statistique.

La détection de frontières et d’éléments particuliers par un compilateur automatique nécessite un algorithme comprenant : (i) un seuillage local, (ii) une analyse des configurations locales et (iii) un chaînage des masques de contours. Une frontière est idéalement le passage d’un pixel de valeur 1 à un pixel de valeur 0 dans une image binaire. Dans le cas d’une image à niveaux de gris, on peut se ramener à un seuillage binaire local puis on analyse les configurations locales binaires.

2 Paramètres mesurables sur une image le Dim 9 Déc 2012 - 14:10

Admin Hania


Paramètres mesurables sur une image


En ce qui concerne la mesure en analyse de l’image, toute mesure sur une image binaire ne peut utiliser que trois informations essentielles de chaque point de mesure : sa valeur (0 ou 1) et ses deux cordonnées cartésiennes (x,y).
Une mesure consiste donc à repérer les points qui remplissent un certain critère (valeur, position, valeur du voisinage) puis à les dénombrer et/ou combiner leurs caractéristiques.

Pour l’analyse des images numériques issues d’observation microscopique, il existe des logiciels itératifs tels que ImageJ. C'est un logiciel téléchargeable sur internet via les liens suivants :

http://rsb.info.nih.gov/ij/download/win32/ij145-jdk6-setup.exe

http://www.telecharger.info/imagej/


Les mesures sont subdivisées en deux catégories : les mesures globales (tableau III.5) et les mesures individuelles sur objets (tableau III.6). Dans le calcul de la taille et la morphologie de grains, les objets détectés sont les grains et les régions sont les joints.





Tableau III. 5 : Paramètres
de mesures globales.


Paramètre

global


Fonction
Surface
Nombretotal de pixels détectés.
Intercept horizontal
Nombre de lignes horizontales interceptant le bord d’un objet.
Intercept vertical
Nombre de lignes verticales interceptant des pixels d’un objet.
Périmètre
Longueur totale de la frontière de l’objet détecté.
Nombre

Nombre d’objet par champ reconnu par le software.


Tableau III. 6 : Paramètres
de mesures individuelles.


Paramètre

individuel


Fonction
Surface


Nombre totale de pixels dans l’objet détecté.
Hauteur


Différence entre la plus grande et la plus petite coordonnée y.
Un pixel élémentaire anune hauteur égale à 1.
Largeur


Différence entre la plus grande et la plus petite coordonnée x.
Un pixel élémentaire a une largeur égale à 1.
log10 (hauteur/largeur)

Logarithme décimal de la
hauteur rapportée à la largeur de l’objet détecté.
Intercept_0, 45, 90, 135

Nombres d’intercepts au bord des chacun des quatre angles (0° : horizontal,
45° : diagonale /, 90° : vertical, 135° : diagonale \).

Périmètre


Comptage du nombre des occurrences d’un pixel 4–connexe dans une région, par rapport à un pixel n’appartenant pas à la région. Un pixel élémentaire a un périmètre égal à 1.
Périmètre de Crofton
Comptage normalisé du nombre des occurrences des lignes à 0°, 45°, 90° et 135° dans une région.
Élongation


Paramètre de forme égale à la différence entre les longueurs des axes majeur et mineur d’une ellipse parfaite divisée par la somme des deux longueurs. Cette mesure est nulle pour un cercle et proche de 1 pour une ellipse longue et aplatie.
Circularité
Paramètre de forme égale
à (4p´Surface) / (Périmètre_CROFTON²). Les
grains composé de 1 et 2 pixels ont une circularité égale à 1.
Compacité
Paramètre de forme égale à 1 pour un rectangle.



Dernière édition par Hania HACHEMI le Mar 11 Déc 2012 - 8:44, édité 2 fois

3 Utilisation de ImageJ le Lun 10 Déc 2012 - 14:41

Admin Hania


Utilisation de ImageJ




Un logiciel de traitements d'images utilise une
séquence d'opérations dites "transformations" via une infinité de
calculs algébriques "itérations" à partir des coordonnées de chaque
pixel (voir l'article parue hier).

Le logiciel ImageJ fait ces opérations d'une façon séparée et c'est vous qui fixe la séquence :

1° ouvrir l'image en cliquant sur "OUVRIR" => image 1

2° Transformer l'image initiale en RBG (couleur) en niveaux de gris "TYPE 8-bit" => image 2

3° Binariser l'image 2 "PROCESS -> BINARY -> MAKE BINARY" => image 3


Effectuer la transformation morphologique qui vous faut : Ouverture,
Fermeture, Érosion, Dilatation, Squelettisation, ... "PROCESS ->
BINARY -> ERODE for exemple"

5° Transformation globale de image 3 en une image 4 "PROCESS -> IMAGE CALCULATOR"

6° Visualiser le spectre de l'image par la transformée de Fourier "PROCESS -> FFT"

7° Appliquer un filtre : "PROCESS ->FILTERS "

8° Faire les mesures requises "ANALYSE -> MEASURE" et les visualiser sous forme de tableau de valeurs.

4 Utilisation de Image Pro Plus le Mer 12 Déc 2012 - 10:15

Admin Hania


Utilisation de Image Pro Plus

Pour observer des échantillons au microscope, pour capturer une image
ou même un film, on peut utiliser le logiciel Image Pro Plus qui permet les fonctions suivantes :

> Effectuer des mesures individuelles pour les objets.
> Filtrer les images (filtres linéaires, non linéaires, de Fourrier)
> Effectuer de l'analyse de densité optique
> Compter, mesurer et classer des éléments sur une image ou une vidéo
> Calculer la distribution des éléments sur une image ou une vidéo.
> Tracer le déplacement de points spécifiques sur une vidéo.




Image-Pro Plus provides Reliable with an easy way to
acquire, process and
analyze images while
integrating text, data and graphics. The software system meets two of
Reliable's most pressing needs by providing the laboratory with
both an accurate
inspection system and a means for producing high-quality results
presentation. Reliable uses Image-Pro Plus
primarily to measure film thickness and substrate
thickness. Image-Pro
Plus allows testers at Reliable to capture images seen through a
microscope and display them on a computer screen. After adjusting
the resolution and
the light, testers see a real-time display of the material. By entering
general commands into the Image-Pro Plus system, they're able to
effortlessly acquire
the data they need to test material quality and assess what changes
must be made to improve the product.

Testers at Reliable
used to examine film by using a gage to measure a sliver of the film
build and then mathematically extrapolating the measurements, a
lengthy and
error-prone process. With Image-Pro Plus, material defects and film
builds are processed, evaluated and improved immediately. The software
allows users to
collect and visualize data using scattergrams, histograms, line profiles
and pseudocolor, as well as add, subtract or mask images with
Boolean or
arithmetic functions while applying geometric transforms for spatial
manipulations. "You know what you're getting, and it's a lot more
accurate--that's
where it has improved our processes," says Winston Seto, test
coordinator at Reliable.

Unlike manual
methods, Image-Pro Plus quickly calculates length, radius, diameter and
distance between feature measurements. Its caliper tool detects
edges and measures
distances, allowing the user to automatically locate edges along
straight or irregular lines and circles. In addition, the number of
edges or
spans between edges
can be reported, making any changes or defects easily identifiable.
Absolute
spatial calibration, closely coupled with an image-acquisition device
(such as a video
camera, digital camera, scanner, scientific instrument or image
database), ensures the most accurate measurement data. Advanced
filtering
and segmentation
techniques help separate overlapping objects, complete grain boundaries
and recognize clusters. Once segmented, each grouping can be
color-coded for
quick visual identification and class verification.

Image-Pro Plus can be used for any life-science research or industrial
application where
image analysis can help the user to understand processes, make
comparisons or identify objects.

Liens de téléchargement Image Pro Plus :
----------------------------------------------------------------------------------
> http://www.filecrop.com/Image-Pro-Plus-7.html
> http://image-pro-plus.software.informer.com/download/
> http://www.ftdownloader.com/download/download2.php?name=Neat_Image_Pro_Plus_7%200&file=http%3A%2F%2Fletitbit.net%2Fdownload%2F1525508%2F01838.0b50038cb8f9bf34a2a62435f565%2FNeat_Image_Pro_Plus_7.0.rar.html&pub=
> http://www.filestube.com/d/download+image+pro+plus


Source :

----------------------------------------------------------------------------------
http://www.polymtl.ca/lm2/infrastructures/ImageProfr.php
http://www.qualitydigest.com/may00/html/apps2.html

saded


merci mais il manque les images avec l'explication

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