Le traitement d’images médicales : principes, principales applications et perspectives
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Pour accentuer ou pour atténuer une bande de fréquence, les basses
fréquences ou les hautes fréquences, on peut procéder au filtrage de l’image
par convolution spatiale. Seuls changent les coefficients du masque de convolution utilisé.
Filtrage spatial passe-bas
Un filtre spatial passe-bas atténue ou supprime l’information sur les
contours contenue dans les hautes fréquences de l’image, et préserve l’information contenue dans les basses fréquences.
Généralement les coefficients du masque utilisé sont tous égaux à 1, et le résultat
est divisé par la somme des coefficients (par 9 pour un masque de taille 3 x 3).
Ce filtre est dit moyenneur : il effectue la moyenne des pixels contenus dans le
voisinage immédiat du pixel traité (fig. 7). Il permet d’atténuer le bruit dans les
zones homogènes mais a pour effet de lisser les contours de l’image qui devient
plus floue.
Fig. 7 – Filtre gaussien : masque, image d’origine et image filtrée.
Une alternative au filtre moyenneur est le
r
filtre gaussien (fig. 7). Ses coefficients
sont calculés à partir d’une fonction gaussienne 2D ; ils sont moins grands en
périphérie du noyau et de ce fait, le filtre gaussien dégrade moins les contours
de l’image.
Fig. 6 – Filtre moyenneur : masque, image d’origine (source : phil.cdc.gov/phil/home.asp), et
image filtrée.
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Pour accentuer ou pour atténuer une bande de fréquence, les basses
fréquences ou les hautes fréquences, on peut procéder au filtrage de l’image
par convolution spatiale. Seuls changent les coefficients du masque de convolution utilisé.
Filtrage spatial passe-bas
Un filtre spatial passe-bas atténue ou supprime l’information sur les
contours contenue dans les hautes fréquences de l’image, et préserve l’information contenue dans les basses fréquences.
Généralement les coefficients du masque utilisé sont tous égaux à 1, et le résultat
est divisé par la somme des coefficients (par 9 pour un masque de taille 3 x 3).
Ce filtre est dit moyenneur : il effectue la moyenne des pixels contenus dans le
voisinage immédiat du pixel traité (fig. 7). Il permet d’atténuer le bruit dans les
zones homogènes mais a pour effet de lisser les contours de l’image qui devient
plus floue.
Fig. 7 – Filtre gaussien : masque, image d’origine et image filtrée.
Une alternative au filtre moyenneur est le
r
filtre gaussien (fig. 7). Ses coefficients
sont calculés à partir d’une fonction gaussienne 2D ; ils sont moins grands en
périphérie du noyau et de ce fait, le filtre gaussien dégrade moins les contours
de l’image.
Fig. 6 – Filtre moyenneur : masque, image d’origine (source : phil.cdc.gov/phil/home.asp), et
image filtrée.