Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'amélioration de la netteté des images est une étape cruciale dans le cadre du prétraitement d'images, surtout lorsqu'on se prépare à utiliser ces images dans des modèles de vision par ordinateur ou d'autres applications analytiques. Cet aspect du prétraitement a pour but de rendre les détails d'une image plus clairs et plus distincts, ce qui peut grandement améliorer la qualité des analyses effectuées ultérieurement.
La réduction du flou : Une image floue peut considérablement diminuer la précision d’un modèle de vision par ordinateur, car elle peut rendre difficile l'extraction des caractéristiques pertinentes. En améliorant la netteté, on réduit cet impact négatif.
Accentuer les détails importants : La netteté améliore les contours et les bords des objets dans l'image, ce qui permet de mieux discerner les éléments de l'image. Cela est particulièrement utile dans des domaines comme la reconnaissance de formes, la détection d'objets, et d'autres processus analytiques.
Le filtre de masquage flou (Unsharp Masking) est l'une des techniques les plus couramment utilisées pour améliorer la netteté. Il fonctionne en accentuant les bords des objets dans l'image. Le processus comprend généralement les étapes suivantes : 1. Créer une copie floue de l'image d'origine. 2. Soustraire cette version floue de l'image d'origine pour mettre en évidence les bords. 3. Ajouter cette image de bords à l'image d'origine.
Le filtre laplacien est un opérateur de détection de contours qui accentue les bords des objets dans une image. Il utilise des dérivées secondes pour localiser les zones où le changement d'intensité des pixels est maximal. Cette technique peut aussi être utilisée en combinaison avec d'autres filtres comme le Sobel ou le Prewitt pour une meilleure performance.
Les filtres de sélectivité directionnelle améliorent la netteté en accentuant les contours dans des directions spécifiques (horizontale, verticale, diagonale). Ces filtres sont particulièrement utiles pour les images contenant des motifs prédominants dans certaines directions.
OpenCV est une bibliothèque très populaire pour le traitement d'images. Voici un exemple de code pour appliquer un filtre de Unsharp Masking avec OpenCV en Python :
```python import cv2 import numpy as np
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREADGRAYSCALE) gaussian = cv2.GaussianBlur(image, (9, 9), 10.0) unsharpimage = cv2.addWeighted(image, 1.5, gaussian, 0.5, 0, image)
cv2.imshow('Unsharp Image', unsharpimage) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
Le module scipy.ndimage
dans Scipy propose également des outils pour le filtrage de l'image :
```python from scipy import ndimage, misc
image = misc.imread('image.jpg', mode='L') laplacian = ndimage.laplace(image)
cv2.imshow('Laplacian Image', laplacian) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
L'amélioration de la netteté des images est un aspect essentiel du prétraitement qui permet d'ajouter une valeur significative aux analyses visuelles et aux modèles de vision par ordinateur. Les techniques comme le masquage flou, les filtres laplaciens et la sélectivité directionnelle, combinées avec des outils comme OpenCV et Scipy, offrent des moyens puissants pour atteindre une meilleure qualité d'image.