Le traitement d’images médicales : principes, principales applications et perspectives
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Transformations pixel à pixel
Les transformations pixel à pixel utilisent normalement une table de transcodage (Look Up Table ou LUT). Pour une image 8 bits, la table de transcodage
a 256 valeurs. La LUT peut être utilisée pour afficher une image différemment
sur un moniteur, en changeant la distribution des valeurs des pixels en une
distribution différente sans pour autant changer les valeurs enregistrées sur le
disque. Dans cette table, l’indice ou adresse correspond à la valeur du pixel dans
l’image d’origine, et la valeur contenue à cette adresse est la valeur affichée du
pixel dans l’image.
L’histogramme d’une image ayant une dynamique inférieure à la dynamique
disponible (256 valeurs dans cet exemple) peut être étiré de manière que l’image
affichée présente un meilleur contraste.
Égalisation d’histogramme
Une méthode courante d’amélioration dans le domaine spatial est l’égalisation d’histogramme. Dans cette opération généralement effectuée automatiquement, on essaie de transformer l’histogramme de l’image d’origine en un
histogramme plat, uniforme, dit égalisé, dans lequel chaque valeur de pixel est
représentée le même nombre de fois dans l’image résultat. L’image résultat a en
général une apparence améliorée (fig. 4).
Fig. 4 – Image d’origine et image après égalisation d’histogramme (source http://barre.nom.
fr/medical/samples/).
5.3.2 Filtrage dans le domaine spatial
Dans le paragraphe précédent, les pixels étaient considérés de manière
indépendante, sans tenir compte des pixels voisins. Nous allons aborder ici un
ensemble de traitements qui tiennent compte du voisinage immédiat des pixels
traités. Ces traitements réalisent deux types de filtres : ceux qui utilisent l’opération de convolution spatiale, et les filtres de rang.
Convolution spatiale
La convolution d’images est une opération qui peut être effectuée dans le
domaine spatial avec des matrices de convolution, appelées aussi noyaux de
convolution (fig. 5). Elle peut aussi être réalisée dans le domaine fréquentiel
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Transformations pixel à pixel
Les transformations pixel à pixel utilisent normalement une table de transcodage (Look Up Table ou LUT). Pour une image 8 bits, la table de transcodage
a 256 valeurs. La LUT peut être utilisée pour afficher une image différemment
sur un moniteur, en changeant la distribution des valeurs des pixels en une
distribution différente sans pour autant changer les valeurs enregistrées sur le
disque. Dans cette table, l’indice ou adresse correspond à la valeur du pixel dans
l’image d’origine, et la valeur contenue à cette adresse est la valeur affichée du
pixel dans l’image.
L’histogramme d’une image ayant une dynamique inférieure à la dynamique
disponible (256 valeurs dans cet exemple) peut être étiré de manière que l’image
affichée présente un meilleur contraste.
Égalisation d’histogramme
Une méthode courante d’amélioration dans le domaine spatial est l’égalisation d’histogramme. Dans cette opération généralement effectuée automatiquement, on essaie de transformer l’histogramme de l’image d’origine en un
histogramme plat, uniforme, dit égalisé, dans lequel chaque valeur de pixel est
représentée le même nombre de fois dans l’image résultat. L’image résultat a en
général une apparence améliorée (fig. 4).
Fig. 4 – Image d’origine et image après égalisation d’histogramme (source http://barre.nom.
fr/medical/samples/).
5.3.2 Filtrage dans le domaine spatial
Dans le paragraphe précédent, les pixels étaient considérés de manière
indépendante, sans tenir compte des pixels voisins. Nous allons aborder ici un
ensemble de traitements qui tiennent compte du voisinage immédiat des pixels
traités. Ces traitements réalisent deux types de filtres : ceux qui utilisent l’opération de convolution spatiale, et les filtres de rang.
Convolution spatiale
La convolution d’images est une opération qui peut être effectuée dans le
domaine spatial avec des matrices de convolution, appelées aussi noyaux de
convolution (fig. 5). Elle peut aussi être réalisée dans le domaine fréquentiel