Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La normalisation et le redimensionnement sont deux étapes cruciales dans le prétraitement d'images pour la vision par ordinateur. Ces processus permettent d'améliorer la qualité des images et de garantir une qualité uniforme pour l'analyse et l'apprentissage automatique.
La normalisation des images consiste à ajuster les valeurs d'intensité des pixels pour améliorer le contraste et la luminosité. Ce processus est important pour s'assurer que les images ont des caractéristiques uniformes, indépendamment des conditions d'éclairage ou de l'exposition. Il existe plusieurs méthodes de normalisation :
Normalisation MinMax
Cette méthode réajuste les valeurs de pixels pour qu'elles se situent dans une plage spécifiée, généralement entre 0 et 1 ou 0 et 255. La formule est la suivante :
[
x' = \frac{x \min(x)}{\max(x) \min(x)}
]
où (x) est la valeur de pixel d'origine et (x') est la valeur normalisée.
Normalisation ZScore
Cette méthode ajuste les valeurs de pixels pour qu'elles aient une moyenne de 0 et un écarttype de 1. La formule est :
[
z = \frac{x \mu}{\sigma}
]
où (x) est la valeur de pixel, (\mu) est la moyenne des valeurs de pixels et (\sigma) est l'écarttype.
Le redimensionnement d'images ajuste les dimensions de l'image à une taille spécifique, permettant une analyse et un traitement plus efficace. Quelques techniques courantes de redimensionnement incluent :
Interpolation Bilinéaire
Cette méthode utilise une interpolation linéaire pour déterminer les nouvelles valeurs de pixels lors du redimensionnement. Elle offre un bon compromis entre qualité et vitesse.
Interpolation Bicubique
Plus avancée que l'interpolation bilinéaire, cette méthode utilise une interpolation cubique, offrant une meilleure qualité d'image mais nécessitant plus de puissance de calcul.
Redimensionnement par Nearest Neighbor
Cette technique est la plus simple et rapide, mais elle peut entraîner une perte de qualité visible puisqu'elle ne prend pas en compte les pixels voisins pour déterminer la nouvelle valeur.
La normalisation et le redimensionnement jouent un rôle essentiel dans le processus de prétraitement d'images, assurant que les images sont prêtes pour les étapes suivantes du pipeline de vision par ordinateur, comme la détection d'objets et la reconnaissance d'images. Comprendre et appliquer correctement ces techniques peut grandement améliorer les performances des modèles de vision par ordinateur.