AI cours2 Flashcards

1
Q

Moyenne

A

la Moyenne (ou Luminance, Brillance) d’une image est définie comme étant la moyenne des pixels dans l’image I à Nl lignes et Mc colones

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2
Q

Ecart type

A

des variations des niveaux de gris dans l’image

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3
Q

L’Histogramme d’une image représente

A

le nombre (ou la proportion) de
pixels en fonction du niveau de gris dans l’image.

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4
Q

L’histogramme d’une image surexposée aura tendance à avoir

A

ses pics poussés vers la droite, avec une accumulation de pixels vers les niveaux de
gris ou les valeurs de couleur élevés.

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5
Q

Une image sous-exposée aura un histogramme

A

déplacé vers la gauche. Les pixels seront concentrés vers les niveaux de gris basses

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6
Q

Un histogramme avec une répartition répartie sur toute la plage de niveaux de gris (ou de couleur) indique

A

un bon contraste

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7
Q

Un histogramme concentré sur une plage restreinte peut indiquer

A

un faible
contraste.

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8
Q

Chnager l’image en tenant compte de l’histogramme

A

transformations linéaires
transformations par morceaux

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9
Q

Etirement d’histogramme (expansion ) consiste

A

consiste à répartir les valeur de niveau de gris des pixels (majoritairement répartis sur un intervalle Min, Max inclut [0,255] ) sur toute la largeur de l’intervalle disponible.
permet de corriger la surexposition

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10
Q

Egalisation d’histogramme

A

L’égalisation d’histogramme est une transformation de l’intensité lumineuse dont le principe est d’équilibrer/harmoniser le mieux possible
la distribution des pixels dans l’intervalle disponible.
L’Objectif est de cette opération est de réajuster le contraste dans une image.

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11
Q

Spécification d’une histogramme

A

effectuer l’histogramme d’une image en donnant les propriétés d’une image type pour pouvoir étalonner sur une image

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12
Q

Les filtres de lissage sont des opérateurs

A

qui éliminent des éléments perturbateurs (ou bruit) / non significatifs dans les images numériques.
L’objectif est d’améliorer la visualisation, ou simplifier les données dans le but d’un traitement postérieur :
* Filtrage par convolution
* Filtrage dans le domaine de Fourier

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