Traitement d’images numériques : Des rendus exploitables

Le traitement d’image numérique est une technologie avancée permettant de manipuler des images numériques avec des logiciels informatiques.

C’est un sous-domaine du traitement de signal se concentrant principalement sur les images.

Le traitement d’image numérique permet à l’utilisateur de prendre l’image numérique en tant qu’entrée et d’y appliquer les différents algorithmes de traitement d’image pour générer des résultats.

Ces algorithmes peuvent varier d’une image à l’autre selon le rendu d’image souhaité.

Adobe Photoshop est le logiciel le plus populaire en matière de traitement d’images numériques en termes d’édition et de manipulation.

Par ailleurs, il existe également le traitement d’image en Python.

Python étant un langage de programmation permettant de manipuler les images numériques via des algorithmes de traitement d’images.

Python est un langage de programmation scientifique disponible gratuitement offrant de nombreux outils de pointe dans son écosystème. 

Les 3 phases principales constituant le traitement d’image numérique sont :

• L’importation d’image en utilisant l’outil d’acquisition d’images
• Le traitement et la manipulation d’images
• Le changement des résultats issus des rapports d’analyse des images

Les types d’images en traitement d’images numériques

Une image est une palette de valeurs numériques en 2D appelés pixels.

Ces pixels portent une valeur qui indique la quantité de lumière pour ce même pixel.

La valeur portée par le pixel représente les informations quant à l’intensité présente dans l’image.

La valeur 0 représente la couleur noire et la valeur 1 la couleur blanche.

Par ailleurs, les images se caractérisent également par deux types :

• Les images en niveaux de gris se déclinant à travers la palette de noir et de blanc
• Les images RGB pour Rouge, vert et bleu, portent toutes les couleurs dérivées de ces couleurs primaires. Chaque pixel d’une image colorée porte une valeur de 16 ou 24 bits. Ces dernières valeurs sont également divisées en 3 valeurs correspondant à celles des valeurs RGB. La combinaison RGB forme de manière exacte la couleur du pixel.

Les différentes étapes de traitement des images numériques

Voici les étapes fondamentales en traitement d’images numériques :

• L’acquisition d’image : Cette étape implique un traitement préliminaire tel que la mise à l’échelle, … Cela peut être aussi simple que de disposer d’une image au format digital 
• L’amélioration de l’image : Il s’agit là d’utiliser des techniques permettant de mettre en évidence des détails en atténuant et en accentuant certains éléments selon l’intérêt et ce en opérant sur la luminosité, le contraste, …
• La restauration d’image : Cette étape fait partie de celle liée à l’amélioration de l’apparence d’une image. La restauration d’image est dite objective dans le sens où les techniques de restauration tendent à se baser sur des modèles probabilistes ou mathématiques quant à la correction de la dégradation de l’image. Cette étape est souvent réalisée via le traitement d’image en Matlab qui est une plateforme de traitement numérique et de programmation pour l’analyse de données
• Le traitement des couleurs : Le traitement des couleurs est une étape prenant de plus en plus d’importance étant donné l’augmentation significative de l’usage des images digitales sur Internet. Cela peut inclure la modélisation et le traitement des couleurs des images digitales. Le traitement des couleurs est par ailleurs subjectif 
• Le traitement des ondulations et des résolutions : Le fondement de la représentation d’image en des degrés de résolution variés, est rendu possible par les ondulations. Dans ce type de traitement d’images numériques, les images sont subdivisés en de plus petites zones pour compresser les données et être présentées de manière pyramidale
• La compression : Les techniques de compression réduisent l’espace de stockage requis pour une image et la bande passante nécessaire à sa transmission. Cette technique est particulièrement utilisée sur Internet 
• Le traitement morphologique : Il consiste en l’extraction des composants utiles à la représentation à la description d’une forme
• La description et la représentation : Ces étapes suivent presque toujours le résultat d’une segmentation. Ce résultat représente habituellement des données brutes de pixels qui peuvent constituer ou les limites d’une zone ou tous les points de cette même zone
• L’identification de l’objet : Il s’agit du processus consistant à attribuer une étiquette à l’image en se basant sur ce qu’elle représente.

Les applications du traitement d’images numériques

Le traitement d’images numériques trouve différents usages dans le monde réel.

Les médias sociaux

Des techniques de traitement d’images numériques telles que le filtrage en traitement d’image, sont appliquées pour l’amélioration et l’embellissement des images sur les médias sociaux.

L’imagerie médicale

Les techniques de traitement d’images numériques sont appliquées aux différents types d’imageries médicales telles que l’imagerie aux rayons X, les scanners, … 

En améliorant la qualité des images numériques issues de l’imagerie médicale, le traitement d’image numérique permet d’effectuer des diagnostics plus précis.

La vision par ordinateur

La vision par ordinateur représente l’une des applications les plus intéressantes et les plus utiles en matière de traitement d’images numériques.

En effet, la vision par ordinateur permet à la machine de :

• Identifier les objets 
• Traiter l’environnement dans son ensemble.

De manière plus concrète, le traitement d’image numérique dans le domaine de la vision par ordinateur s’applique de manière pertinente pour les voitures autonomes, les drones, … puisqu’il permet de :

• Détecter les obstacles
• Reconnaître les parcours 
• Comprendre l’environnement

L’identification de modèles

L’identification de modèles en traitement d’images numériques implique l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique.

Le traitement d’image est en effet utilisé pour découvrir des aspects et des modèles variés dans une image donnée.

C’est ainsi que l’identification de modèles peut par exemple être utilisée dans la reconnaissance de signatures, …

Le traitement vidéo

Les vidéos consistent essentiellement en un mouvement rapide d’images.

Il existe des techniques de traitement d’images numériques variées en matière de traitement vidéo.

Il est question de méthodes de traitement telles que :

• La suppression du bruit
• La stabilisation d’image 
• La conversion de fréquence d’image
• L’amélioration des détails, …

De manière générale, le traitement d’image numérique est un ensemble de techniques aidant à :

• Améliorer les informations digitales stockées sur des supports physiques ou dans le Cloud
• Rendre exploitable des images automatisées
• Optimiser les images pour un stockage et une transmission de données améliorés