STS CM 2.3

Question 1

Que signifie l’axe des abscisses et des ordonnées dans un histograme ?

Answer 1

X =Quantification
Y = quantité de pixels

Question 2

1 image à combien d’histogrammes attribués ?

Answer 2

1 même si on mélange les pixels

Question 3

Qu’est-ce qu’une LUT ?

Answer 3

Table d’association d’une couleur à une valeur numérique de pixel

Question 4

En quoi consiste le fenétrage ?

Answer 4

C’est changer la taille et la position de la LUT à un histogramme

Question 4

Comment fait-on pour voir en couleur ? Et comment fait-on pour le reproduire numériquement ?

Answer 4

Par les 3 types de cônes qu’on a dans les yeux (rouge, vert, bleu)

Par différentes types de technologies :
- Celle de Bayer : 1 seul capteur qui possède des pixels : 1 pixel capte un type de couleur entre RGB, coût plus faible
- Celle de Foveon : 1 capteur de chaque couleurs (donc 3) à sensibilités différentes superposés

Question 4

Qu’est-ce qui se passe quand on rapproche ou qu’on éloigne les histogrammes de couleurs ?

Answer 4

Quand on les rapproche, image plus chaude.

Quand on les éloigne, image plus froide

Question 5

Qu’est-ce que conditionne la largueur (window width : WW) d’une fenêtre ?

Answer 5

Elle conditionne le contraste d’une image

Question 5

Que conditionne le centre ou niveau (window level : WL) d’une fenêtre ?

Answer 5

Il conditionne la luminosité de l’image

Question 6

Par quoi est caractérisée une fenêtre ?

Answer 6

Par son centre et sa largueur

Question 7

Que dit la théorie de Fourier ?

Answer 7

Que tout signal périodique est une décomposition de série de Fourier

Question 7

Comment étudie-t-on les signaux non-périodiques ?

Answer 7

Par des transformées de Fourier

Question 8

Que donne les basses fréquences ?

Answer 8

L’aspect global d’un signal
Son : notes graves
Image : contraste

Question 9

Que donne les hautes fréquences ?

Answer 9

Les détails et transitions d’un signal
Son : notes aiguës
Image : netteté

Question 10

Que donne les très hautes fréquences ?

Answer 10

Le bruit

Question 10

A t’on des frontières précises entre les basses, hautes et très hautes fréquences ?

Answer 10

Non surtout pour les hautes et très hautes

Question 10

Comment appelle-t-on un domaine spatial ?

Answer 10

F(x,y)

Question 10

Comment passe-t-on d’un domaine spatial à un domaine fréquentiel ?

Answer 10

Par une transformée de Fourier pour spatial à fréquentiel
Par une transformée de Fourier inverse pour fréquentiel à spatial

Question 11

Ou trouvent les basses et les hautes fréquences dans un plan de Fourier ?

Answer 11

Les basses se trouvent au centre du plan
Les hautes se trouvent en périphérie

Question 11

Comment appelle-t-on un domaine fréquentiel ?

Answer 11

F(Kx, Ky)
Plan de Fourier

Question 12

Qu’est-ce qu’un passe-bas ? et un passe-haut ?

Answer 12

Passe-bas : on garde que les basses fréquences
Passe-haut : on garde que les hautes fréquences et très hautes

Question 13

Que se passe t’il si on met un passe-bas donc quand on met un filtre qui privilégie les basses fréquences et les intermédiaires ?

Answer 13

On obtient une image floue mais plus contrastée et pas bruitée

Question 13

Que se passe t’il si on met un passe-haut donc quand on met un filtre qui privilégie les hautes et très hautes fréquences ?

Answer 13

On a une image nette mais bruitée

Question 14

Que se passe t’il quand on met un filtre qui privilégie les hautes fréquences et les intermédiaires ?

Answer 14

On a un filtre optimal car on a une image nette sans bruit

Question 14

Qu’est-ce qu’une convolution ?

Answer 14

C’est une méthode de filtrage dans le domaine spatial
Une convolution est une opération mathématique permettant de «multiplier» 2 matrices entres elles

Question 14

Comment se fait un plan de Fourier par rapport à une image

Answer 14

Perpendiculairement

Question 14

Que permet une convolution ?

Answer 14

• Amplifier les détails d’une image (donc netteté) par un filtre dur
• Amplifier les contrastes d’une image par un filtre mou
• Montrer les détails et les contours par un filtre de Laplace

Question 14

Comment se passe une convolution ?

Answer 14

Ce filtrage s’effectue à l’aide de produits de convolution.

Question 14

Qu’est-ce qu’une segmentation ?

Answer 14

C’est “diviser” l’image en ensembles de piles homogènes (= partitions) selon un critère pré-défini

Question 15

Que permet la segmentation par seuillage ?

Answer 15

De sélectionner les formes ou le fond d’une image
Ca peut être plus précis en sélectionnant seulement les yeux, nez, bouche d’un visage
Donc c’est la sélection d’un seuil dans un histogramme

Question 15

Quelles sont les limites de la segmentation par approche régions ?

Answer 15

C’est difficile de sélectionner la région quand il y a des contrastes

Question 15

Quels sont les différents types de segmentation ?

Answer 15

• Segmentation par seuillage
• Segmentation par approche régions
• Segmentation par approche frontières
• Segmentation par approche d’apprentissage automatique

Question 15

A quoi sert la segmentation par approche régions ?

Answer 15

Elle sert à sélectionner une forme, … par la pose d’un point qui va sélectionner tout les pixels de la forme par croissance de régions
Facile quand homogénéité

Question 15

A quoi servent les segmentations ?

Answer 15

Elles permettent de sélectionner des zones précises comme des routes, immeubles… sur une photo aérienne
Elles permettent de sélectionner des zones précises dans le cerveau sur une IRM par exemple

Question 16

Quelles sont les limites de la segmentation par seuillage ?

Answer 16

Pas de prise en compte de l’information de voisinage, uniquement de l’information de distribution des intensités

Donc on ne peut pas sélectionner une forme sur les 4 si une à la même couleur que la forme qu’on veut sélectionner