Filtre de Canny

de contours Marche d'escalier Rampe Source : Gonzalez and Woods. Digital Image Processing 3ed. Prentice-Hall, 2008. Toit 6 Contour avec un peu de bruit… 7 Deux types pour le filtrage spatial  Filtres passe-bas  Atténue le bruit et les détails (basses fréquences)  lissage  Filtres passe-haut  CVIPTools : Utilities>Filter>Specify a filter Accentue les détails et les contours (hautes fréquences)  accentuation 8 …ou beaucoup de bruit 9 Dérivée d’une image La première dérivée

du travail consistera en un pré- Mouna Essabbah 7 M2 IPCC-Image Confrontation entre modèles et données réelles pour la structure spatiale des molécules d’ADN par le biais de la réalité augmentée traitement qui va nous permettre de filtrer et de lisser l’image. Ceci nous amène à un meilleur traitement (qui comportera une détection de primitives : contours, coins). I-4- Contenu des chapitres Outre cette introduction qui fait office de présentation du contexte général, le mémoire

résultats___________________________________________________ __ 4 3. Travail réalisé ____________________________________________________________ 5 3.1 Prétraitement ____________________________________________________________ ___ 5 3.1.1 Filtre Médian ____________________________________________________________ _________ 5 3.1.2 Algorithme de Nagao et al. __________________________________________________________ 5 3.2 Segmentation________________________________________________

Christian TAPSOBA Plan 2  Introduction  SEGMENTATION Segmentation par région Segmentation par contours  FILTRAGE Généralités Filtres linéaires Filtres non linéaires  Démo  Références bibliographiques  Conclusion 3 Plan Introduction SEGMENTATION Segmentation par région Segmentation par contours FILTRAGE Généralités Filtres linéaires Filtres non linéaires Références bibliographiques Conclusion 4 Introduction Traitement d’image : une discipline de l'informatique et des

extr´ma locaux du gradient. Une premi`re approche consiste donc e e `: a 1. calculer la norme du gradient en tous point de l’image, 2. s´lectionner les pixels ` l’aide d’un seuil fix´ a priori pour la e a e norme du gradient. Le gradient d’une image filtr´e : e ∇I ￿ (x, y) = ∇(I(x, y)∗h(x, y)) = ∇I(x, y)∗h(x, y) = I(x, y)∗∇h(x, y). pbl : ne permet pas de diff´rencier efficacement les points de e contour du bruit. Elise Arnaud elise.arnaud@imag.fr M2P UFR IMA Elise Arnaud elise.arnaud@imag.fr

une infirmière stagiaire… 137825 z Qu’avez-vous pensé du rôle en le lisant? Je me suis dit que, Nina, c’était moi! Je suis allée au casting sans crainte, tellement j’étais persuadée que j’étais le personnage. Elle a de l’empathie. Elle n’a pas de filtre quand elle parle, elle fonce, elle est positive ! Il faut que le soleil soit là et que personne ne se mette entre soleil et elle. Comme moi ! Et je suis autant mère poule avec mon fils de 12 ans que Nina avec sa fille. Avis de décès z Avez-vous

tournai et me retournai sans pouvoir dormir de longtemps. Tandis que je glissais dans une légère somnolence, presque sur le point de tomber dans les bras de Morphée, j’entendis un pas pesant sonner dans le corridor et je vis un rai de lumière filtrer sous la porte. Dieu me préserve, pensai-je, ce doit être le harponneur, ce diable vendeur de têtes. Mais je demeurai étendu sans bouger, résolu à ne pas piper mot qu’on ne m’eût adressé la parole. La chandelle dans une main, ladite tête de Nouvelle-Zélande