Cours et Travaux Pratiques – Télédétection Marine I & II Par Benzouaï S. 54
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.7.3.1 Lissage par la moyenne:
L’image peut contenir un bruit aléatoire. Ce bruit est appelé « Speckle » et peut être enlevé
ou réduit par le lissage ou le filtrage passe-bas. Le lissage d’une image se fait par un filtre
uniforme défini par:
t(m,n) = 1/MN pour tout m,n
La réponse du filtre n’est alors que la moyenne des valeurs radiométriques des pixels:
𝑟(𝑖, 𝑗) =
1
𝑀𝑁
∑
∑
𝜑(𝑚, 𝑛)
𝑁
𝑛=1
𝑀
𝑚=1
Ce filtre a pour conséquence de moyenner les grandes valeurs (hautes fréquences), les
contours auront alors tendance à disparaître.
Pour contourner cet inconvénient, il est conseiller de fixer un seuil T:
Q(𝑖, 𝑗) =
1
𝑀𝑁
∑
∑
𝜑(𝑚, 𝑛)
𝑁
𝑛=1
𝑀
𝑚=1
Si
|𝜑(𝑖, 𝑗) − 𝑄(𝑖, 𝑗)| < 𝑇 alors r(i,j)=Q(i,j) (il n’y a pas de contour)
Sinon:
r(i,j)=𝜑(𝑖, 𝑗) (il y’a un contour => pas de calcul de la moyenne)
Exemples de filtres par la moyenne:
I.7.3.2 Lissage d’une image par le filtre médian:
Les inconvénients du lissage avec seuillage sont l’augmentation du temps de calcul et la
détermination du bon seuil T.
Le filtre médian est une alternative à cette technique. Ce filtre affecte à la valeur centrale du
filtre la valeur médiane des valeurs couvertes par le filtre.
Exemple:
La médiane des valeurs suivantes est : 6
4 – 6 – 3 – 7 – 9 – 2 – 1 – 8 – 8
=>
1-2 -3-4-6-7-8-8 -9
Le filtre médian n’est pas une fonction linéaire des valeurs radiométriques de l’image et donc
n’est pas un produit de convolution.