Pierre T.
MORPHOLOGICAL OPERATIONS POUR ÉLIMINER LA DISTORSION DES IMAGES
Les Morphological Operations sont une technique de traitement d’image basée sur sa forme. Elle fonctionne en comparant les pixels voisins pour structurer une image, et est préférable pour les images binaires ({0,1} ou {0,255}). Pour comprendre le fonctionnement de cette technique, il est important de connaître les termes de base tels que l’Element de Structuration, Miss, Hit et Fit.
L’Element de Structuration est un petit élément de forme ou de modèle qui analyse chaque pixel d’une image avec ses pixels environnants. Dans la plupart des cas, l’Element de Structuration est de taille variable (2×2, 3×3, 5×1, 5×5, etc.), et peut contenir des valeurs d’intensité avant-plan et arrière-plan (0 ou 1), ainsi que des valeurs de non-préoccupation.
Il existe deux types d’opérations morphologiques – l’érosion et la dilatation. Deux autres opérations composées, l’ouverture et la fermeture, peuvent également être réalisées en combinant ces deux types de base.
L’érosion consiste à appliquer l’élément structurant sur chaque pixel de l’objet à traiter. Si tous les pixels de l’élément structurant se superposent aux pixels de l’image de l’objet, le pixel de l’image de l’objet sera rempli de la valeur d’intensité du pixel avant-plan. Sinon, il sera rempli de la valeur d’intensité du pixel arrière-plan.
La dilatation, quant à elle, consiste à convoluer l’élément structurant sur l’image de l’objet. Si la valeur d’un pixel de l’élément structurant se superpose à la valeur d’un pixel de l’image de l’objet, le pixel de l’image de l’objet sera rempli de la valeur d’intensité du pixel avant-plan. Sinon, la valeur du pixel de l’image de l’objet restera la même.
Les résultats de ces opérations peuvent être combinés en utilisant l’ouverture et la fermeture. L’ouverture consiste à appliquer l’érosion suivie de la dilatation, tandis que la fermeture consiste à appliquer la dilatation suivie de l’érosion. Ces opérations composées permettent de supprimer les bruits de fond et/ou de l’objet, ainsi que de réparer les fractures de l’image.
La bibliothèque OpenCV peut être utilisée pour appliquer ces opérations morphologiques. En utilisant cette bibliothèque, nous pouvons manipuler et transformer les images en appliquant différentes opérations morphologiques avec une grande précision.
En somme, les Morphological Operations sont une technique cruciale pour supprimer les distorsions d’une image et obtenir une image nette et précise. En combinant l’érosion, la dilatation, l’ouverture et la fermeture, les utilisateurs peuvent transformer n’importe quelle image en fonction de leurs besoins.
Références:
– “Morphological Operations in Detail”, Analytics Vidhya, 2020. [En ligne]. Disponible sur: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/04/what-are-morphological-operations-in-image-processing/. [Consulté le 8 décembre 2021].
– “Morphological Operations”, OpenCV, 2021. [En ligne]. Disponible sur: https://docs.opencv.org/master/d9/d61/tutorial_py_morphological_ops.html. [Consulté le 8 décembre 2021].
