Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La normalisation des pixels est une étape cruciale dans le processus de prétraitement d'images. Elle consiste à ajuster les valeurs des pixels pour qu'elles se situent dans une certaine plage, généralement entre 0 et 1 ou 1 et 1. Cette technique est essentielle pour plusieurs raisons. Premièrement, elle permet de réduire la variabilité entre les images, facilitant ainsi l'apprentissage des modèles de vision par ordinateur. Deuxièmement, elle contribue à la stabilité des réseaux de neurones en limitant l'ampleur des valeurs de poids, ce qui peut accélérer la convergence de l'algorithme d'apprentissage.
Il existe plusieurs méthodes courantes de normalisation des pixels, telles que : MinMax Scaling : il s'agit de transformer les valeurs des pixels de sorte qu'elles se trouvent entre les valeurs minimum et maximum spécifiées. Zscore Normalization : cette méthode utilise la moyenne et l'écarttype des valeurs de pixels pour les transformer en une distribution avec une moyenne de 0 et un écarttype de 1. Log Transformation : elle est surtout utilisée pour traiter les images avec une large gamme dynamique de valeurs de pixel.
Le redimensionnement des images est une autre étape essentielle du prétraitement. Il s'agit de modifier les dimensions d'une image, ce qui est souvent nécessaire pour adapter les images à l'entrée des réseaux de neurones ou pour harmoniser les tailles au sein d'un ensemble de données.
Les techniques courantes de redimensionnement incluent : Interpolation bilinéaire : cette méthode utilise une interpolation linéaire pour calculer les valeurs des pixels. Elle est rapide et simple, mais peut introduire un certain flou dans l'image. Interpolation bicubique : une méthode plus complexe qui utilise une interpolation polynomial de degré 3. Elle est plus lente que l'interpolation bilinéaire mais produit généralement des images de meilleure qualité. Redimensionnement avec maintien du ratio d’aspect : cette technique maintient le ratio d’aspect original de l'image pour éviter les distortions.
Le choix de la méthode de normalisation et de redimensionnement peut avoir un impact significatif sur l'efficacité et la performance des modèles de vision par ordinateur. Une normalisation inadéquate peut entraîner des problèmes de convergence lors de l'entraînement des modèles, tandis qu'un redimensionnement inapproprié peut altérer les caractéristiques visuelles des images, rendant difficile leur analyse.