II.2.5.2 Egalisation de l'histogramme :
Pour améliorer l'information contenue dans
l'image, on utilise une technique appelée linéarisation
de l'histogramme ou encore égalisation
d'histogramme. La transformation est construite de telle façon
que le nouvel histogramme soit plat (distribution uniforme des niveaux de
gris).
Pour une image qui présente un pic dans les niveaux
sombres, cela revient à étendre la dynamique de la zone sombre au
détriment de celle de la zone claire. De telle manière à
tendre vers un même nombre de pixels pour chacun des niveaux de
l'histogramme .cette opération vise à augmenter les nuances dans
l'image. (voir figure)
Soit G le niveau de gris d'un pixel, le niveau de gris de
l'image après l'opération d'égalisation sera :
(I.2).
Algorithme :
Début
Charger l'image IM
Calcul du nombre de pixels
Pour i=0 jusqu'à hauteur
Pour j=0 jusqu'à
largeur
IM[i][j]=(V[IM[i][j]]*255/Nb_pixel
fin
fin
Afficher l'histogramme ;
Afficher l'image ;
Fin
Résultat :
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Histogramme égalisé
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Image améliorée
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II.2.5.3 Etirement d'histogramme :
Il s'agit d'améliorer le contraste de l'image. La
distribution des valeurs des niveaux de gris est regroupée entre deux
valeurs Min et Max, on peut étaler la
dynamique de cette dernière en portant le niveau Min à 0 et le
niveau Max à N-1.
L'algorithme de travail est basé sur la relation
suivante
()
Résultats
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Image originale
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Histogramme avant l'étirement
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Image améliorée
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Histogramme après l'étirement
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