Seuillage d'image

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Image originale avant seuillage (image en niveau de gris).
Image binaire après seuillage (en noir et blanc).

Le seuillage d'image est une technique simple de binarisation d'image[1], elle consiste à transformer une image en niveau de gris en une image dont les valeurs de pixels ne peuvent avoir que la valeur 1 ou 0. On parle alors d'une image binaire ou image en noir et blanc.

Seuillage global[modifier | modifier le code]

Soit une image de dimension , étant la valeur d'intensité d'un pixel de la ligne et la colonne , le seuillage global[2] ou simple d'images consiste à fixer un seuil , à partir duquel tout pixel ayant une intensité supérieure ou égale au seuil se voit attribuer la valeur 255 et le reste des pixels sera à 0. L'image binaire est obtenue par la formule suivante :

Exemple d'un seuillage global[modifier | modifier le code]

Le seuillage d'image remplace un à un les pixels d'une image à l'aide d'une valeur seuil fixée (par exemple ). Ainsi, si un pixel a une valeur supérieure ou égale au seuil (par exemple 150), il prendra la valeur 255 (blanc), et si sa valeur est inférieure (par exemple 100), il prendra la valeur 0 (noir).

Méthode de seuillage d'image[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] :

Références[modifier | modifier le code]

  1. Senthilkumaran N et Vaithegi S, « Image Segmentation By Using Thresholding Techniques For Medical Images », Computer Science & Engineering: An International Journal, vol. 6, no 1,‎ , 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, (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,‎ , 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, no 1,‎ , 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, (ISBN 0134806743 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,‎ , 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, (ISBN 978-3-662-46538-7)
  • (en) Rafael Gonzalez, Digital image processing, Upper Saddle River, N.J, Prentice Hall, (ISBN 978-0201180756)