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    Compte Rendu TSI Mini Projet

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    Compte Rendu Mini Projet Traitement des Images

    Partie I : Détection d’une cellule à l’aide de la segmentation d’images

    %Affichage de l'image de base


    Im1=imread('cell.tif');
    figure(1),imshow(Im1)

    %Affichage de l'histogramme de
    l'image de départ
    figure(2),imhist(Im1) 1200

    1000

    800

    600

    400

    200

    0 50 100 150 200 250

    Grâce à l’affichage de l’histogramme, nous pouvons choisir une valeur de seuil permettant de
    binariser l’image afin de faire ressortir les objets du fond.

    1
    %réalisation seuillage en fonction
    d'un niveau observé dans
    l'histogramme
    Im2 = im2bw(Im1,85/255);
    Im3 = im2bw(Im1);
    result=xor(~Im2,Im3);
    figure(3),imshow(result)

    On réalise une fermeture afin de fermer les objets.

    %Réalisation d'une fermeture


    FERM1=imdilate(result,strel('disk',6));
    FERM2=imerode(FERM1,strel('disk',6));
    figure(4), imshow(FERM2)

    On vient faire une ouverture afin de supprimer les tâches blanches présentent sur le fond noir.

    %Réalisation d'une Ouverture


    ER=imerode(FERM2,strel('disk',1));
    OUV=imdilate(ER,strel('disk',1));
    figure(5), imshow(OUV)

    On vient isoler la cellule qui nous intéresse en supprimant la cellule proche du bord.

    2
    %Nettoyage des bords de l'image
    Im3 = imclearborder(OUV);
    figure(6), imshow(Im3)

    %récupération du périmètre
    PERIMETRE = BWPERIM(Im3,8)
    figure(7), imshow(PERIMETRE)

    Ici on vient superposer l’image de départ avec le périmètre de la cellule voulue.

    %Image finale
    Im1(PERIMETRE)=255
    figure(8), imshow(Im1)

    3
    Partie II : Segmentation de traits d’une image

    On peut observer un bruit impulsionnel sur l’image, il faut donc appliquer un filtre non linéaire (Filtre
    Médian)

    %Lecture de l'image de base


    Im1=imread('Image_MP2.jpg');
    figure(1), imshow(Im1)

    %Conversion de l'image en niveaux de


    gris
    Im2 = double(rgb2gray(Im1))/255;
    figure(2), imshow(Im2)

    %Application d'un filtre médian pour


    enlever le bruit impulsionnel
    MEDIAN=medfilt2(Im2);
    figure(3),imshow(MEDIAN)

    4
    %Binarisation de l'image et
    récupération du contour
    [BW, S]=edge(MEDIAN,'canny');
    Contour=edge(MEDIAN,'canny', 3*S,
    2);
    figure(4),imshow(Contour)

    %Réalisation d'une fermeture


    FERM1=imdilate(Contour,strel('diamon
    d',10));
    FERM2=imerode(FERM1,strel('diamond',
    10));
    figure(5), imshow(FERM2)

    On ferme les trous qu’il nous reste dans l’image.

    I=imfill(~FERM2,'holes');
    figure(6), imshow(~I)

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