TP 1

Traitement d’images, TP1
Manipulations d’images en Matlab
1 Fonctionnement des TPs

1.1 Organisation
Les énoncés de TP décrivent le travail à effectuer. Pour gagner du temps il est conseillé de se
mettre en binôme, mais attention à bien travailler ensemble. Des exercices sont proposés tout au long
du TP, ils consistent le plus souvent à implémenter un algorithme et le tester sur une ou plusieurs
images. Je vous conseille de conserver soigneusement le code développé pour chaque exercice (dans
un fichier séparé), et de le commenter proprement, et de prendre quelques notes : ça vous sera utile
pour l’examen, et aussi pour la suite.
2 Matlab pour le traitement d’images

2.1 Lecture et écriture
Commençons par les commandes de base qui permettent la manipulation d’images en Matlab.
Cette partie présente les principales, mais n’hésitez pas à compléter en consultant l’aide! Téléchargez
un dossier d’images test disponible à http://oberlin.perso.enseeiht. fr/cours/images_TP1.zip, puis lire
une image couleur et l’afficher en exécutant :
f = imread( ’ fleur . png ’ ) ;

n = size ( f ,1) ; figure ; f1 = cat (3 , f (: ,: ,1) , zeros (n) , zeros (n) ) ;
f2 = cat (3 , zeros (n) , f (: ,: ,2) , zeros (n) ) ;
f3 = cat (3 , zeros (n) , zeros (n) , f (: ,: ,3) ) ;
subplot (2 ,2 ,1) ; imshow( f ) ; t i t l e ( ’image fleur ’ ) ;
subplot (2 ,2 ,2) ; imshow( f1 ) ; t i t l e ( ’composante rouge ’ ) ;
subplot (2 ,2 ,3) ; imshow( f2 ) ; t i t l e ( ’composante verte ’ ) ;
subplot (2 ,2 ,4) ; imshow( f3 ) ; t i t l e ( ’composante bleue ’ ) ;
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1
2.2 Exploration de l’image
Exercice 1
Que valent les valeurs des trois composantes pour le pixel (245,50)? On peut obtenir cette valeur
directement par inspection du tableau f, ou bien sur la figure avec l’outil datacursor. Tester les deux
méthodes. Zoomer sur une partir de l’image : que remarque-t-on?
Tracez des coupes de l’intensité de l’image avec improfile. Que peut-on dire (qualitativement)
quant à la régularité de l’image?
Générez une image binaire où l’on met à 1 les valeurs pour lesquelles la composante R est
prépondérante. Faites de même pour les autres composantes, et afficher le résultat.
Créer à présent une version en niveau de gris, et la sauvegarder dans un fichier (utiliser rgb2gray
et imwrite).
2.3 Quelques transformations géométriques

La Toolbox Image processing de Matlab inclut des transformations géométriques comme la
rotation ou le changement d’échelle (interpolation).
Exercice 2
À partir de l’image fleur_modif.png, reconstruire approximativement l’image de départ en vous
servant des, fonctions imcrop imresize et imrotate. Pourquoi observe-t-on une perte de qualité?
3 Manipulations d’histogramme
3.1 Contraste
On va modifier le contraste d’une image, défini comme l’écart type. Attention, lorsqu’on manipule
les valeurs de niveau de gris, on doit convertir les valeurs uint8 en double. On fera également
attention à la conversion et au “scaling” lors de l’affichage. Exécutez les commandes suivantes, et
expliquez la différence d’affichage pour les 2 dernières images :
f = double (imread( ’ lena_gray .t i f ’ ) ) ;

2
f2 = f + 0.5∗( f−mean( f (:) ) ) ; % augmentation du contraste
figure () ; imshow( uint8 ( f ) ) ; figure () ; imshow( uint8 ( f2 ) ) ; 4
figure () ; imshow( f2 , [ ] ) ;
Exercice 3
Écrire une fonction modif_contraste(f, new_mean,bnew_std) qui retourne l’image f en modifiant
sa moyenne et son écart-type (contraste).
Chargez et visualisez les 2 images IRM1.jpg et IRM2.jpg correspondant à une coupe IRM d’un
patient atteint de sclérose en plaque, les 2 IRMs ayant été effectuées à 3 mois d’intervalle. Pour
faciliter l’analyse de ces images et de l’évolution sous-jacente il peut être intéressant de visualiser
la valeur absolue de la différence des 2 images. Essayez.
Quel problème rencontre-t-on? Proposez une solution pour améliorer le résultat.
3.2 Égalisation d’histogramme

On calcule et visualise l’histogramme d’une image en nuances de gris avec la commande hist.
L’histogramme est un outil simple pour ajuster la dynamique d’une image, c’est-à-dire la distribution
des niveaux de gris. Comme on l’a vu en cours, on peut facilement modifier l’histogramme d’une image
2
pour qu’il ressemble à une distribution donnée, en utilisant l’histogramme cumulé (qu’on calcule avec
la commande cumsum).
Exercice 4
Implémentez les fonctions suivantes, et les tester avec l’image rock_uneq.ppm.
g = egalise(f) retourne l’image g, version égalisée de f.
g = transfert(f,p) retourne l’image g, version modifiée de f ayant le même histogramme que p.
3.3 Cas des images couleurs

On s’intéresse ici au traitement par histogramme d’images couleurs.
Exercice 5
Peut-on généraliser l’égalisation d’histogramme au cas d’une image couleur? Proposez une
manière de contourner le problème. Testez cette technique sur l’image mandrill.bmp.

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f = imread( ’ fleur . png ’ ) ;

2.3 Quelques transformations géométriques

f = double (imread( ’ lena_gray .t i f ’ ) ) ;

3.2 Égalisation d’histogramme

3.3 Cas des images couleurs

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