Traitement d’images, TP5
Segmentation d’images
ENSEEIHT 2EN
http://oberlin.perso.enseeiht.fr/teaching.html
1. Télécharger l’image du jour à l’adresse http://oberlin.perso.enseeiht.fr/cours/
images_TP5.zip. Afficher l’image satellite.png. Repérer sa dimension, sa dynamique.
Convertissez-la en niveau de gris.
2. On commence par travailler sur la version en niveau de gris (ie., sur la luminance uniquement). Afficher l’histogramme de l’image. Peut-on identifier des modes (des pics dans
l’histogramme) ?
3. Écrire une fonction g = segment1(f,seuils) qui retourne la segmentation g de l’image
niveaux de gris f , en utilisant les seuils contenus dans le vecteur seuils. On pourra attribuer aux pixels de chaque classe de g une valeur entière entre 0 et length(seuil). Tester
une première segmentation en choisissant 3 seuils “à la main”, d’après l’histogramme. Pour
afficher le résultat, on pourra utiliser une palette de couleurs artificielles, par exemple colormap(’jet’).
Remarque : on aurait pu utiliser la fonction de quantification imquantize, qui fait la
même chose que segment1.
4. Utiliser les fonctions graythresh et multithresh pour calculer les seuils avec la méthode
d’Otsu, dans le cas d’une segmentation à 2 puis à 4 classes. Affichez le résultat de la
segmentation, et affichez les seuils sur l’histogramme. Faites varier le nombre de classes :
comment évolue le critère de qualité ? Que pouvez-vous dire sur la segmentation lorsqu’on
augmente le nombre de classes ?
5. On va utiliser à présent l’information des couleurs : la valeur d’un pixel est maintenant
une variable de dimension 3. Peut-on encore utiliser des seuillages d’histogramme ? Ouvrir
la fonction fournie k_moyennes, comprendre le code et compléter la partie manquante.
Tester une segmentation par k–moyennes sur l’image satellite. A-t-on amélioré le résultat ?
6. Faites varier le nombre de classes. Proposer un critère pour évaluer la qualité de la segmentation, et afficher la valeur de ce critère en fonction du nombre de classes.
7. (Bonus) Tester les algorithmes de segmentation sur l’image satel.jpg. Proposer un nombre
de classes et une segmentation de cette image.
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