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Cours de traitement d’images
S´eance d’exercices
1. Familiarisation avec Matlab - Tables de couleur Quantification - Echantillonnage
9 Novembre 1999
1. Pr´eambule : quelques rappels sur les images dans Matlab
Matlab utilise 2 types de donn´ees (8 bits, 64 bits) et 2 types d’images (Indexed images, TrueColor images).
8-bit data (unsigned bytes ou uint8): Les valeurs vont de 0 a` 255. Dans le cas d’images index´ees, 0
correspond a` la premi`ere ligne de la table des couleurs(colormap). Ce format r´eduit l’utilisation de la
m´emoire mais ne permet pas d’op´erations alg´ebriques sur les coefficients.
64-bit data (floating-point, double): Dans le cas d’images index´ees, 1.0 correspond a` la premi`ere ligne
de la table des couleurs(colormap).
Indexed images: Matrices 2D dont les coefficients sont des indices de la table des couleurs (colormap).
TrueColor images: Matrices 3D. La troisi`eme dimension donne la d´ecomposition R,G,B de la couleur
du pixel.
Colormap: Matrice de p lignes et 3 colonnes. Chaque ligne donne la d´ecomposition R,G,B d’une
couleur. Les coefficients sont des “floating-point double precision”.
NB: Les images se trouvent sur “desun1” dans le r´epertoire “/users/lts/aspert/images”
2. Images et table de couleurs
(a) Lire et afficher l’image trees et l’image lena color.tif aux formats Indexed images et TrueColor images.
(b) Afficher l’image en niveaux de gris et l’inverser en modifiant la table des couleurs.
(c) A l’aide d’une fonction, modifier la table des couleurs initiale selon la loi:













o`u sont les valeurs originales des couleurs, les nouvelles valeurs, et le facteur de
correction.
Visualiser l’image obtenue pour diff´erentes valeurs de et en d´eduire l’utilit´e de la correction gamma.

(d) Cr´eer l’image d’un e´ chiquier (8 cases sur 8) avec des cases bleues et jaunes pour les deux formats
d’images (Indexed images et TrueColor images). Sauvegarder une image au format TIFF.

1

NB: Dans cet exercice, on pourra utiliser les fonctions load, imread,imwrite,image,imshow,colormap...
(Voir l’aide de Matlab)
3. Quantification d’une image
Soit l’image en niveau de gris ”lena”. On d´esire d´eterminer l’influence d’une quantification a` pas variables.
Changer le pas de quantification de l’image pour obtenir 128, 64, 32, 16, 8, 4 et 2 niveaux de gris. Afficher
l’image correspondante afin de d´eterminer le seuil minimal de quantification a` partir duquel certains faux
contours apparaissent.
4. Loi de Weber
(a) Dans Matlab, cr´eer une fonction weber, acceptant les trois param`etres d’intensit´e , et . Cette
fonction doit renvoyer une matrice 2D, d´ecrite par la figure 1.
160 pixels

L1

L2

600 pixels

160 pixels

Lb

600 pixels
80 pixels

Figure 1: Image test - D´etermination de la constante de Weber
(b) D´eterminer votre constante de Weber. Commencer par prendre la valeur
. En variant les
intensit´es et , d´eterminer exp´erimentalement la constante de Weber



(1)


o`u est la diff´erence minimale d’intensit´e que l’on peut percevoir.
. Commenter.
(c) Mˆeme question, mais en prenant cette fois !

2

5. Re-´echantillonnage d’une image
(a) Charger l’image sub4.tif
(b) Cr´eer une version “sous-echantillonn´ee” par une facteur 2 de cette image a` l’aide d’une function que
vous e´ crirez.
Pour cela, cr´eer une nouvelle image en ne prenant qu’un pixel sur deux dans l’image originale. (Ne
pas oublier de faire cette op´eration selon les lignes ET les colonnes de l’image de d´epart)
(c) Afficher l’image ainsi obtenue.
(d) Recommencer l’op´eration de sous-´echantillonnage sur l’image obtenue L’image de d´epart a ainsi e´ t´e
sous-´echantillon´ee par un facteur 4.
D´ecrivez les effets du sous-´echantillonnage sur l’image.

3


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