Seuillage d'image

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Image originale avant seuillage (niveau de gris).

Image binaire après seuillage (noir et blanc).

Le seuillage d'image est une technique de binarisation d'image^[1], consistant à remplacer les niveaux de gris d'une image par un ensemble de pixels prenant la valeur 255 (blanc) ou 0 (noir) selon que sa valeur initiale est inférieure ou supérieure à une valeur définie comme seuil.

Seuillage global[modifier | modifier le code]

Soit une image $f$ de dimension $N\times M$ , $f(i,j)$ étant la valeur d'intensité d'un pixel de la ligne $i$ et de la colonne $j$ , le seuillage global^[2] ou simple d'images consiste à fixer un seuil $s$ , à partir duquel tout pixel ayant une intensité supérieure ou égale au seuil $s$ est affecté de la valeur 255 et les autres ayant la valeur 0. L'image binaire $g$ , de dimension $N\times M$ , est obtenue par la formule suivante :

g(i,j)={\begin{cases}255&{\text{ si }}f(i,j)\geqslant s\\0&{\text{ sinon }}\end{cases}}

Par exemple, le seuillage remplace un à un les pixels selon une valeur fixée à 123 : si un pixel a une valeur supérieure ou égale au seuil (par exemple 150), il prend la valeur 255 (blanc), et si sa valeur est inférieure (par exemple 100), il prend la valeur 0 (noir).

Méthodes[modifier | modifier le code]

Il existe plusieurs méthodes de seuillage d'images plus complexes et plus performantes que le seuillage simple, les plus utilisées ^[3] :

Méthode d'Otsu^[4].
Méthode de Niblack^[5]
Méthode de Bernsen^[6]

Références[modifier | modifier le code]

↑ Senthilkumaran N et Vaithegi S, « Image Segmentation By Using Thresholding Techniques For Medical Images », Computer Science & Engineering: An International Journal, vol. 6, n^o 1,‎ 29 février 2016, p. 1–13 (DOI 10.5121/cseij.2016.6101, lire en ligne, consulté le 23 février 2019)
↑ (en) J Rogowska, « Overview and Fundamentals of Medical Image Segmentation », dans Handbook of Medical Image Processing and Analysis, Elsevier, 1999 (ISBN 9780123739049, DOI 10.1016/b978-012373904-9.50013-1, lire en ligne), p. 73–90
↑ Wan Azani Mustafa et Mohamed Mydin M. Abdul Kader, « Binarization of Document Images: A Comprehensive Review », Journal of Physics: Conference Series, vol. 1019,‎ juin 2018, p. 012023 (ISSN 1742-6588 et 1742-6596, DOI 10.1088/1742-6596/1019/1/012023, lire en ligne, consulté le 23 février 2019)
↑ Nobuyuki Otsu, « A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms », IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 9, n^o 1,‎ janvier 1979, p. 62–66 (ISSN 0018-9472 et 2168-2909, DOI 10.1109/TSMC.1979.4310076, lire en ligne, consulté le 24 février 2019)
↑ Niblack, Wayne., An introduction to digital image processing, Prentice-Hall International, 1986 (ISBN 0-13-480674-3 et 9780134806747, OCLC 13395925, lire en ligne)
↑ (en) John Bernsen, « Dynamic thresholding of gray-level images » (article de conférence), Eighth International Conference on Pattern Recognition. Proceedings,‎ 1986, p. 1251-1255 (level_images)

Annexe[modifier | modifier le code]

Articles connexes[modifier | modifier le code]

Bibliographie[modifier | modifier le code]

Maïtine Bergounioux, Introduction au traitement mathématique des images -- méthodes déterministes, Berlin, Heidelberg, Springer, 2015 (ISBN 978-3-662-46538-7)
(en) Rafael Gonzalez, Digital image processing, Upper Saddle River, N.J, Prentice Hall, 2002 (ISBN 978-0-201-18075-6)

[1] Senthilkumaran N et Vaithegi S, « Image Segmentation By Using Thresholding Techniques For Medical Images », Computer Science & Engineering: An International Journal, vol. 6, n^o 1,‎ 29 février 2016, p. 1–13 (DOI 10.5121/cseij.2016.6101, lire en ligne, consulté le 23 février 2019)

[2] (en) J Rogowska, « Overview and Fundamentals of Medical Image Segmentation », dans Handbook of Medical Image Processing and Analysis, Elsevier, 1999 (ISBN 9780123739049, DOI 10.1016/b978-012373904-9.50013-1, lire en ligne), p. 73–90

[3] Wan Azani Mustafa et Mohamed Mydin M. Abdul Kader, « Binarization of Document Images: A Comprehensive Review », Journal of Physics: Conference Series, vol. 1019,‎ juin 2018, p. 012023 (ISSN 1742-6588 et 1742-6596, DOI 10.1088/1742-6596/1019/1/012023, lire en ligne, consulté le 23 février 2019)

[4] Nobuyuki Otsu, « A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms », IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 9, n^o 1,‎ janvier 1979, p. 62–66 (ISSN 0018-9472 et 2168-2909, DOI 10.1109/TSMC.1979.4310076, lire en ligne, consulté le 24 février 2019)

[5] Niblack, Wayne., An introduction to digital image processing, Prentice-Hall International, 1986 (ISBN 0-13-480674-3 et 9780134806747, OCLC 13395925, lire en ligne)

[6] (en) John Bernsen, « Dynamic thresholding of gray-level images » (article de conférence), Eighth International Conference on Pattern Recognition. Proceedings,‎ 1986, p. 1251-1255 (level_images)

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