Le traitement d’image est une technologie qui permet de modifier des images numériques pour obtenir des résultats souhaités. Un des outils les plus populaires pour le traitement d’image est le filtre Gaussien, qui est utilisé pour flouter des images et atténuer le bruit. Ce filtre est très utile pour améliorer la qualité des images et pour obtenir des résultats plus précis. Dans cet article, nous allons examiner en détail le filtre Gaussien et ses applications dans le traitement d’image.
Processing Traitement d’image : Filtre Gaussien (flou, atténuation du bruit)
Par X. HINAULT. 11 Mai 2011
Explication
- Le filtre Gaussien est un filtre de traitement d’image appliqué par convolution (utilise un masque (matrice) appliqué à chaque pixel)
- Ce type de filtre est utilisé pour diminuer le bruit ou ou appliquer un flou sur une image.
Ressources utiles
- http://stfsworld.com/article20.html
- http://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_blur
- http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/log.htm
La fonction Gaussienne 2D :
Voir : Scilab : tracé de la courbe gaussienne G(x,y)
Approximation discrète (= en valeur entière) de la courbe de Gaussienne 2D
Approximation 3×3 de la courbe Gaussienne 2D
En fixant sigma = 0.8 et coeff = 16, j’obtiens (retrouve..) dans le tableur LibreOffice le noyau de convolution suivant :
- En fixant sigma = 0.8 et coeff = 1444, j’obtiens (retrouve..) dans le tableur LibreOffice le noyau de convolution gaussien 2D en 5×5 suivant :
Mon code de filtre Gaussien 3×3
// www.mon-club-elec.fr – Par X.HINAULT – Tous droits réservés – Mai 2011 – Licence GPL
PImage filtreGaussien3x3 (PImage imgIn) { //————- début fonction filtre Gaussien 3×3 ——————-
PImage imgOut; // image qui sera renvoyée par la fonction
imgOut=imgIn.get(); // crée une image à partir image reçue par la fonction
imgOut.loadPixels(); // charge les pixels de l’image en mémoire
//————- définition du masque filtre Gaussien – matrice 3 x 3 ————-
//
// | 1 2 1 |
// 1/16 x | 2 4 2 |
// | 1 2 1 |
//
// ce masque est une approximation discrète simplifiée de la fonction Gaussienne 2D
// pour sigma = 0.8
int Masque[][] = new int[3][3];
// 3×3 Mask
Masque[0][0] = 1;
Masque[0][1] = 2;
Masque[0][2] = 1;
Masque[1][0] = 2;
Masque[1][1] = 4;
Masque[1][2] = 2;
Masque[2][0] = 1;
Masque[2][1] = 2;
Masque[2][2] = 1;
int coeffMasque=16; //
//————- variables de canaux couleurs des pixels ——
int sumR = 0;
int sumG = 0;
int sumB = 0;
//————— passage en revue des pixels de l’image ————-
for(int y = 0+1; y < imgOut.height–1; y++) {// —- défilement des y en excluant la première et dernière ligne
// car le calcul sobel nécessite 1 pixel autour du pixel calculé
for(int x = 0+1; x < imgOut.width–1; x++) { // —- défilement des x en excluant la première et dernière ligne
// car le calcul nécessite 1 pixel autour du pixel calculé
//—- parcourt les pixels autour pris en compte = idem taille matrice
for(int i = –1; i <= 1; i++) {
for(int j = –1; j <= 1; j++){
ÉlectroniqueChamp électrique : les notions fondamentales expliquées simplement color col = imgIn.get(x + i, y + j); // récupère la couleur du pixel à prendre en compte à partir image de départ
float r = red(col); // récupère le rouge
float g = green(col); // récupère le vert
float b = blue(col); // récupère le bleu
sumR = sumR + (int(r) * Masque[ i + 1][ j + 1]/coeffMasque); // applique le masque sur le canal rouge
sumG = sumG + (int(g) *Masque[ i + 1][ j + 1]/coeffMasque); // applique le masque sur le canal vert
sumB = sumB + (int(b) *Masque[ i + 1][ j + 1]/coeffMasque); // applique le masque sur le canal bleu
} // fin for j
} // fin for i
constrain(sumR,0,255);
constrain(sumG,0,255);
constrain(sumB,0,255);
//—— recalcule les pixels —-
imgOut.pixels[ x + (y * imgOut.width) ] = color(sumR, sumG, sumB);
//— RAZ des variables —-
sumR=0;
sumG=0;
sumB=0;
} // fin for x
} // fin for y
imgOut.updatePixels(); // met à jour les pixels
return imgOut; // renvoie l’image modifiée
} //—————- fin filtre Gaussien 3×3 —————–
Voir également : Mes fonctions Processing de traitement d’image
Mon code de filtre Gaussien 5×5
// www.mon-club-elec.fr – Par X.HINAULT – Tous droits réservés – Mai 2011 – Licence GPL
PImage filtreGaussien5x5 (PImage imgIn) { //————- début fonction filtre Gaussien 3×3 ——————-
PImage imgOut; // image qui sera renvoyée par la fonction
imgOut=imgIn.get(); // crée une image à partir image reçue par la fonction
imgOut.loadPixels(); // charge les pixels de l’image en mémoire
//————- définition du masque filtre Gaussien – matrice 3 x 3 ————-
//
// | 1 7 16 7 1 |
// | 7 75 164 75 7 |
// 1/1444 x | 16 164 359 164 16 |
// | 7 75 164 75 7|
// | 1 7 16 7 1 |
//
// ce masque est une approximation discrète simplifiée de la fonction Gaussienne 2D
// pour sigma = 0.8
int Masque[][] = new int[5][5];
// 5×5 Mask
Masque[0][0] = 1;
Masque[0][1] = 7;
Masque[0][2] = 16;
Masque[0][3] = 7;
Masque[0][4] = 1;
Masque[1][0] = 7;
Masque[1][1] = 75;
Masque[1][2] = 164;
Masque[1][3] = 75;
Masque[1][4] = 7;
Masque[2][0] = 16;
Masque[2][1] = 164;
Masque[2][2] = 359;
Masque[2][3] = 164;
Masque[2][4] = 16;
Masque[3][0] = 7;
Masque[3][1] = 75;
Masque[3][2] = 164;
Masque[3][3] = 75;
Masque[3][4] = 7;
Masque[4][0] = 1;
Masque[4][1] = 7;
Masque[4][2] = 16;
Masque[4][3] = 7;
Masque[4][4] = 1;
int coeffMasque=1444; //
//————- variables de canaux couleurs des pixels ——
int sumR = 0;
int sumG = 0;
int sumB = 0;
//————— passage en revue des pixels de l’image ————-
for(int y = 0+1; y < imgOut.height–1; y++) {// —- défilement des y en excluant la première et dernière ligne
// car le calcul sobel nécessite 1 pixel autour du pixel calculé
for(int x = 0+1; x < imgOut.width–1; x++) { // —- défilement des x en excluant la première et dernière ligne
// car le calcul nécessite 1 pixel autour du pixel calculé
//—- parcourt les pixels autour pris en compte = idem taille matrice
ÉlectroniqueBien chauffer son atelier d’électronique : confort, sécurité et continuité de travailfor(int i = –2; i <= 2; i++) {
for(int j = –2; j <= 2; j++){
color col = imgIn.get(x + i, y + j); // récupère la couleur du pixel à prendre en compte à partir image de départ
float r = red(col); // récupère le rouge
float g = green(col); // récupère le vert
float b = blue(col); // récupère le bleu
sumR = sumR + (int(r) * Masque[ i + 2][ j + 2]/coeffMasque); // applique le masque sur le canal rouge
sumG = sumG + (int(g) *Masque[ i + 2][ j + 2]/coeffMasque); // applique le masque sur le canal vert
sumB = sumB + (int(b) *Masque[ i + 2][ j + 2]/coeffMasque); // applique le masque sur le canal bleu
} // fin for j
} // fin for i
constrain(sumR,0,255);
constrain(sumG,0,255);
constrain(sumB,0,255);
//—— recalcule les pixels —-
imgOut.pixels[ x + (y * imgOut.width) ] = color(sumR, sumG, sumB);
//— RAZ des variables —-
sumR=0;
sumG=0;
sumB=0;
} // fin for x
} // fin for y
imgOut.updatePixels(); // met à jour les pixels
return imgOut; // renvoie l’image modifiée
} //—————- fin filtre Gaussien 5×5 —————–
Voir également : Mes fonctions Processing de traitement d’image
