Cours et Travaux Pratiques – Télédétection Marine I & II Par Benzouaï S. 52
Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique,
Ecole Nationale Supérieure des Sciences de la Mer et de l’Aménagement
du Littoral, Télédétection marine I, II.
I.7 Filtrage spatiale des images (Spatial filtering)
I.7.1 Introduction
Le filtrage spatiale d’une image satellitaire est une méthode de traitement d’image (image
processing) qui relève des méthodes dites du voisinage. Contrairement aux méthodes de
rehaussement d’images (voir cours précédent), le filtrage se base sur le voisinage, c’est-à-dire
que, le pixel de l’image « sortie » est calculé sur la base de son homologue dans l’image
« entrée » et de son voisinage. Le voisinage diffère d’un filtre à un autre. Le filtre est appelé
aussi filtre de convolution.
Le filtrage spatial met en évidence les détails géométriques (structures linéaires et contours)
dans une image.
Exemple : routes, pistes, contours de parcelles, trait de côte, etc.
I.7.2 Définition
Le filtrage a pour objectif le rehaussement des détails géométriques dans une image. Il se fait
par l’application d’un filtre de convolution F(m,n) linéaire ou non linéaire dont:
- La dimension est variable, finie ou infinie ;
- Généralement le nombre de lignes et égal au nombre de colonnes et est un nombre impair
(exemple : 3*3, 5*5, 7*7);
- Les coefficients (poids) dits « kernel » sont affectés à chaque pixel de la fenêtre;
- L’image filtrée est obtenue par le déplacement de cette fenêtre sur tous les pixels de
l’image ligne par ligne et colonne par colonne. Le calcul commence par le pixel (2,2)
jusqu’au pixel (n-1,m-1) sachant que n est le nombre de colonne alors que m est le nombre
de lignes de l’image en entré. Ceci permet d’éviter les données manquantes car à la
position (1,1), le filtre dépasse les limites de l’image.
Figure I-24 : Principe du filtrage
𝐼′(𝑖, 𝑗) = ∑ ∑ 𝐼(𝑚, 𝑛)𝐹(𝑚, 𝑛)
𝑁
𝑛=1
𝑀
𝑚=1