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Informatique médicale, e-Santé
comme nous le verrons dans le prochain paragraphe. Un noyau de convolution
est une matrice, souvent de taille 3 x 3, qui contient souvent des coefficients
entiers (fig. 6). On combine les coefficients avec les pixels de l’image d’origine
de la manière suivante :
– le noyau est centré sur un pixel de l’image d’origine ;
– on multiplie les pixels p i de l’image par les coefficients w i du masque qui
leur correspondent ;
– on additionne les résultats, et on divise le total par la somme des coefficients du masque ;
– pour préserver l’image d’origine, on écrit le résultat final dans une autre
image à l’emplacement correspondant au pixel d’origine.
Cette opération est effectuée sur tous les pixels de l’image d’origine en parcourant celle-ci de gauche à droite et de haut en bas. Plus la taille du filtre est
grande (5 x 5, 7 x 7,…), plus son effet est important.
Le principe de la convolution spatiale est tout à fait général. Des objectifs aussi
différents que le filtrage du bruit ou la détection de contours peuvent être
atteints en choisissant des coefficients appropriés du noyau de convolution.
Filtrage spatial par convolution
L’information contenue dans une image peut être caractérisée par le
concept de fréquence spatiale. Les zones homogènes de l’image où les variations de niveaux de gris sont faibles traduisent des fréquences spatiales basses.
A contrario, les zones où existent des variations rapides de niveaux gris, des
contours ou du bruit, contiennent de hautes fréquences spatiales.
Fig. 5 – Principe de la convolution spatiale.
Informatique médicale, e-Santé
comme nous le verrons dans le prochain paragraphe. Un noyau de convolution
est une matrice, souvent de taille 3 x 3, qui contient souvent des coefficients
entiers (fig. 6). On combine les coefficients avec les pixels de l’image d’origine
de la manière suivante :
– le noyau est centré sur un pixel de l’image d’origine ;
– on multiplie les pixels p i de l’image par les coefficients w i du masque qui
leur correspondent ;
– on additionne les résultats, et on divise le total par la somme des coefficients du masque ;
– pour préserver l’image d’origine, on écrit le résultat final dans une autre
image à l’emplacement correspondant au pixel d’origine.
Cette opération est effectuée sur tous les pixels de l’image d’origine en parcourant celle-ci de gauche à droite et de haut en bas. Plus la taille du filtre est
grande (5 x 5, 7 x 7,…), plus son effet est important.
Le principe de la convolution spatiale est tout à fait général. Des objectifs aussi
différents que le filtrage du bruit ou la détection de contours peuvent être
atteints en choisissant des coefficients appropriés du noyau de convolution.
Filtrage spatial par convolution
L’information contenue dans une image peut être caractérisée par le
concept de fréquence spatiale. Les zones homogènes de l’image où les variations de niveaux de gris sont faibles traduisent des fréquences spatiales basses.
A contrario, les zones où existent des variations rapides de niveaux gris, des
contours ou du bruit, contiennent de hautes fréquences spatiales.
Fig. 5 – Principe de la convolution spatiale.