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Chapitre 5 : Image couleur. Pr. M. Talibi Alaoui Département Mathématique et Informatique. A. Principes généraux : Principes de base de la vision couleur L’oeil humain est capable de percevoir des rayonnements électromagnétiques dont la longueur

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Presentation Transcript
chapitre 5 image couleur
Chapitre 5 : Image couleur

Pr. M. Talibi Alaoui

Département Mathématique et Informatique

slide2
A. Principes généraux :
  • Principes de base de la vision couleur

L’oeil humain est capable de percevoir des

rayonnements électromagnétiques dont la longueur

d’onde est comprise entre 360 nm et 800 nm.

Idéalement, une couleur devrait être caractérisée par

son spectre C(f) pour une fréquence f.

slide3
L’œil analyse la couleur à travers 3 types de cellules

sensibles au rouge (R = Red), au vert (G=green), et au

bleu (B=bleu).

  • Ces cellules sont vues comme trois filtres, caractérisés

par leur réponse fréquentielle R0(f), G0(f) et B0(f).

  • La couleur perçue par l’oeil se caractérise par trois

nombres positifs r0, g0 et b0, correspondant aux réponses

des 3 filtres.

Par exemple :

slide4
Dans ce chapitre :
  • Présenter successivement les trois représentations les plus

courantes de la couleur (RGB, NTSC et HSV).

  • Nous verrons comment réaliser quelques transformations

simples sur la couleur.

  • Synthèse d’images couleur

Il est possible de synthétiser toutes les couleurs perceptibles

en superposant ( avec un dosage adéquat ) trois couleurs de

base.

slide5
En télévision, on utilise trois substances de

spectres différents qui doivent être choisis

de telle sorte que l’essentiel des couleurs

perceptibles soit synthétisable.

  • Les intensités de 3 faisceaux d’électrons

règlent en chaque point le dosage des trois

couleurs de base.

slide6
L’écran est tapissée de trois substances dont les

spectres d’émission (notés Si(f), pour i = 1, 2, 3)

correspondent approximativement aux couleurs

rouge, vert et bleu.

Nous notons à présent :

i : un indice variant de 1 à 3.

Si(f) : les trois couleurs primaires du système de

synthèse.

si: le dosage de ces trois couleurs,

Pi(f) : les réponses des cellules de l’œil.

pi : les trois couleurs caractérisant la couleur

perçue.

slide7
Le spectre de la couleur synthétisé est :

La couleur perçue est caractérisée par :

En remplaçant C(f) par sa valeur et en permutant les

deux sommations, on obtient :

avec :

slide8
Sous forme matricielle, ceci peut s’écrire :

Ou M est la matrice contenant les mij.

Pour synthétiser la couleur , il faut donc produire le

dosage :

En conséquence, la couleur ne sera synthétisable que si

M est inversible.

En pratique, un bon choix des couleurs de base

permet cependant de synthétiser une grande partie des

couleurs perceptibles.

slide9
B. Canaux RGB :

Une couleur peut être représenté par un point

dans un espace à trois dimensions, en portant

sur les axes de représentation RGB, les valeurs de

r, g et b.

Exemple : Les trois canaux ( rouge, vert et bleu )

pour l’image house.

On fait souvent appel à un système de

coordonnées réduites. Pour cela, on pose :

L = r + g + b

slide10
L est la somme des intensités dans les trois canaux de

couleur. On définit les coordonnées réduites :

Ces coordonnées réduites correspondent au dosage

relatif des trois couleurs de base. On a toujours :

slide11
Il existe d’autres représentations de la couleur qui

utilisent des repères différents dans l’espace des

couleurs à trois dimensions : NTSC et HSV.

C. Système NTSC : (National Television Systems Commitee)

est le système de représentation des couleurs

utilisé aux USA et au Japon pour la télévision.

La couleur est représentée dans un nouveau

repère YIQ.

slide12
Transformation linéaire :

Matlab procure une fonction qui permet de passer de la

représentation RGB à la représentation YIQ (NTSC) :

rgb2ntsc

slide13
map_yiq = rgb2ntsc(map_rgb);

[Y,I,Q] = rgb2ntsc([R,G,B]);

Exemple : house avec YIQ

Exemple : Compression d’images est meilleur

sous YIQ. Comparer avec RGB

D. Système HSV :

Le système HSV est un système de coordonnées

non linéaire de l’espace des couleurs.

slide14
Un point de cet espace est repéré par trois

coordonnées :

H = Hue ( Teinte )

S = Saturation

V = Value ( Luminance )

slide15
Matlab fournit des fonctions pour transformer une

table de couleurs de HSV vers RGB et inversement :

map_rgb = hsv2rgb(map_hsv);

map_hsv = rgb2hsv(map_rgb);

On peut également transformer les trois canaux

d’une représentation RGB en trois canaux HSV, et

inversement :

[H, S, V] = rgb2hsv(R,G,B) ;

[R,G,B] = hsv2rgb(H, S, V) ;

Exemple : les canaux H, S et V pour image house

slide16
E. Modification des couleurs d’une image

On choisira de préférence le repère HSV. La

procédure à suivre est la suivante :

  • Transformer la table de couleurs, de RGB

vers HSV.

  • Modifier l’une des composantes H, S ou V

selon l’effet désiré.

  • Transformer la table de couleurs obtenue de

HSV vers RGB.

slide17
Voici quelques exemples de manipulation

possibles :

  • Faire une permutation de teintes : remplacer H

par H+0.5.

  • Obtenir une image tel que : remplacer S par

0.5*S.

  • Obtenir une image à couleurs vives :

remplacer S par 2*S.

  • Rendre l’image plus clair : remplacer V par

1.5*V.

slide18
F. Filtrage d’une image couleur
  • Le filtrage se fait en filtrant séparément les

matrices R, G et B.

  • En principe, Il ne faut pas filtrer une image dans

la représentation HSV : résultats difficile à

prévoir

  • Enfin, il ne faut jamais filtrer une image en

format indexé.

Exemple