Images du jour et de la nuit PDF

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Extrait : « C’est un recueil d’images, les unes surannées, les autres nouvelles : des aspects de foules; des silhouettes d’individus, portraits en pied ou expressions de visages; des apparitions de femmes, au théâtre, dans le promenoir d’un music-hall, dans la rue, des réalités et des rêves; un défilé d’ecclésiastiques d’hier et d’aujourd’hui; des essais de divination des mystères qui passent; des drames entrevus ou déchiffrés… »

À PROPOS DES ÉDITIONS LIGARAN

Les éditions LIGARAN proposent des versions numériques de qualité de grands livres de la littérature classique mais également des livres rares en partenariat avec la BNF. Beaucoup de soins sont apportés à ces versions ebook pour éviter les fautes que l’on trouve trop souvent dans des versions numériques de ces textes.

LIGARAN propose des grands classiques dans les domaines suivants :

• Livres rares
• Livres libertins
• Livres d’Histoire
• Poésies
• Première guerre mondiale
• Jeunesse
• Policier

Il s’agit d’un livret mobile dans le but de manipuler et d’associer le plus de lettres, de rencontrer le plus de syllabes possibles. Activités d’écoute, de lecture, de compréhension, d’analyse de la langue, 1ère approche de la poésie. Activités de lecture, de compréhension, d’analyse de la langue, pour découvrir le texte injonctif. La compréhension du traitement d’images commence par la compréhension de ce qu’est une image. Le mode et les conditions d’acquisition et de numérisation des images traitées conditionnent largement les opérations qu’il faudra réaliser pour extraire de l’information. Le traitement d’images commence à être étudié dans les années 1920 pour la transmission d’images par le câble sous-marin allant de New York à Londres.

Le traitement du signal prend de l’importance vers la fin de la Seconde Guerre mondiale avec l’arrivée du radar. La prospection pétrolière participe aussi beaucoup au développement des techniques de traitement du signal. Le véritable essor du traitement d’images n’a lieu que dans les années 1960 quand les ordinateurs commencent à être suffisamment puissants pour travailler sur des images. Hildreth : Theory of Edge Detection, Proc.

Les années 1990 voient l’amélioration constante des opérateurs. La recherche médicale devient un très gros demandeur en traitement d’images pour améliorer les diagnostics faits à partir des nombreuses techniques d’imagerie médicale, la technique reine étant l’IRM. Le traiteur d’image dispose principalement d’images numériques, donc échantillonnées. Il dispose également de données intermédiaires de diverses natures : cartes de régions, listes de points connexes, tableaux de valeurs mesurées, etc. En ce qui concerne les images proprement dites, la représentation la plus utilisée est celle d’un tableau à 2 dimensions composé d’un ensemble de lignes et de colonnes. Chaque cellule du tableau, appelée pixel, contient une valeur quantifiée.

L’acquisition d’images est une mesure spatiale d’une interaction entre une onde et de la matière. L’onde est émise par une source et reçue par un capteur. Dans le cas d’onde électromagnétique, la photographie utilise le spectre visible c’est-à-dire qui est visible pour l’œil humain. Cette section est vide, insuffisamment détaillée ou incomplète. Par analogie avec les opérateurs mathématiques, on appelle opérateurs de traitement d’images des traitements plus ou moins complexes prenant en entrée une image ou un ensemble d’informations relatif à une image, et produisant une image ou un ensemble d’informations relatif aux données initiales. On classe généralement les opérateurs en différentes familles, en fonction des informations qu’ils acceptent en entrée et qu’ils fournissent en sortie, et en fonction des transformations qu’ils font subir aux données.

Les parties suivantes s’attachent à détailler les différents opérateurs et leurs applications habituelles, puis à présenter la manière dont ils sont combinés pour construire une application de traitement d’images. La première sous-catégorie comprend tous les opérateurs pouvant exprimer leur résultat comme une combinaison linéaire des niveaux de gris d’un voisinage de l’image. On a souvent l’habitude de voir un détecteur de contours s’appliquer après un filtre linéaire passe-bas qui rend l’image floue. La plupart du temps il faut combiner astucieusement filtre non linéaire et filtre linéaire afin de détecter ce que l’on souhaite tout en faisant abstraction du bruit.

Une fois le bruit éliminé et l’image restaurée afin de compenser les déformations introduites par le milieu de transmission et l’optique d’acquisition, on peut passer à l’étape de segmentation qui doit permettre de réaliser une partition de l’image en ensembles connexes homogènes. La segmentation orientée contour connaît de nombreux progrès autour de l’utilisation de contours actifs ou des ensembles de niveaux. Dans cette étape on retrouve souvent une partie de classification des pixels en classes. On essaye de regrouper au sein d’un même ensemble, aussi appelé classe, les pixels présentant une même caractéristique : niveau de gris compris dans un certain intervalle ou dérivée seconde supérieure à un certain seuil.

Un filtre linéaire transforme un ensemble de données d’entrée en un ensemble de données de sortie selon une opération mathématique appelée convolution. Ceux-ci sont des filtres passe-bas qui coupent plus ou moins les plus hautes fréquences. Ils sont utilisés pour atténuer les bruits d’origines les plus diverses qui polluent l’information, en particulier dans la détection de contours considérée ci-après. Techniquement, il s’agit de traductions discrètes de filtres continus qui, comme ceux-ci, ne modifient pas le niveau global du signal. Les termes de la matrice de convolution sont donc généralement des entiers à diviser par leur somme.

Filtre uniforme : il est obtenu par convolution de deux filtres unidimensionnels rectangulaires. Toutes les composantes de la matrice ont la même valeur. L’imperfection de ce filtre réside dans le fait qu’il introduit des déphasages. Filtre pyramidal : la convolution d’un filtre rectangulaire avec lui-même conduit à un filtre triangulaire grâce auquel les phases ne sont plus modifiées. Le filtre pyramidal est obtenu à partir de filtres triangulaires dans les deux directions. Des approximations de plus en plus précises peuvent être obtenues, selon le théorème central limite par itération de l’un des filtres précédents. Le filtre gaussien est utilisé comme constituant du masque flou qui améliore la netteté apparente des photographies numériques.