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Questions and Answers
Quelle approche concerne les techniques qui traitent le niveau de gris et s'attachent aux voisinages?
Quelle approche concerne les techniques qui traitent le niveau de gris et s'attachent aux voisinages?
- Filtrage linéaire
- Filtrage spatial (correct)
- Filtrage fréquentiel
- Filtrage non linéaire
Quelle transformation T dépend du voisinage du pixel p(x , y )?
Quelle transformation T dépend du voisinage du pixel p(x , y )?
- Si V (p) est grand, les techniques utilisent les pixels voisins
- g(x , y ) = T [f (x , y )] (correct)
- Les valeurs des coefficients déterminent la classe du filtre
- T devient une transformation de l’intensité s = T (r ) : traitement ponctuel
Quel est le principe du filtrage linéaire?
Quel est le principe du filtrage linéaire?
- Remplacer le niveau d’un pixel par une combinaison linéaire des niveaux des pixels voisins (correct)
- Transformer l’intensité s = T (r ) de manière ponctuelle
- Utiliser des masques pondérés par des coefficients
- Appliquer un opérateur linéaire sur les pixels voisins
Quelle formule représente la convolution de f par h?
Quelle formule représente la convolution de f par h?
Quelles caractéristiques déterminent l'effet du filtre?
Quelles caractéristiques déterminent l'effet du filtre?
Quelle est l'opération fondamentale en traitement d'images selon le texte?
Quelle est l'opération fondamentale en traitement d'images selon le texte?
Quelle est la caractéristique du bruit impulsionnel selon le texte?
Quelle est la caractéristique du bruit impulsionnel selon le texte?
Quelle hypothèse fondamentale est nécessaire pour la réduction du bruit selon le texte?
Quelle hypothèse fondamentale est nécessaire pour la réduction du bruit selon le texte?
Comment est caractérisé le bruit gaussien d'après le texte?
Comment est caractérisé le bruit gaussien d'après le texte?
Quel est l'objectif principal du filtrage d'images selon le texte?
Quel est l'objectif principal du filtrage d'images selon le texte?
Study Notes
Techniques de traitement des niveaux de gris
- Approche axée sur les techniques qui intègrent les niveaux de gris et considèrent les voisinages des pixels.
Transformation dépendant du voisinage
- La transformation T dépend de l'environnement du pixel p(x, y), influençant son traitement.
Principe du filtrage linéaire
- Le filtrage linéaire consiste à appliquer une convolution entre l'image et un noyau pour moduler les intensités de pixels.
Convolution de f par h
- La formule de convolution de f par h est généralement exprimée comme ( (f * h)(x, y) = \sum_{m=-\infty}^{\infty} \sum_{n=-\infty}^{\infty} f(m, n) h(x-m, y-n) ).
Caractéristiques déterminant l'effet du filtre
- L'effet d'un filtre dépend de sa taille, de son type (passe-bas, passe-haut), et de la forme de son noyau.
Opération fondamentale en traitement d'images
- L'opération fondamentale en traitement d'images est la convolution, qui permet d'appliquer divers effets.
Caractéristique du bruit impulsionnel
- Le bruit impulsionnel se manifeste par des variations soudaines et de forte amplitude dans l'intensité des pixels, entraînant des artefacts.
Hypothèse pour la réduction du bruit
- Une hypothèse essentielle pour la réduction du bruit est que le bruit est indépendant du signal d'origine, permettant ainsi des techniques de filtrage efficaces.
Caractérisation du bruit gaussien
- Le bruit gaussien se caractérise par une distribution normale, avec une moyenne nulle et une certaine variance, affectant l'image de manière aléatoire.
Objectif principal du filtrage d'images
- L'objectif principal du filtrage d'images est d'améliorer la qualité visuelle en réduisant le bruit et en préservant les détails essentiels.
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Description
This quiz covers the fundamental concepts of filtering and convolution in image processing. It introduces the reasons for filtering an image, such as reducing noise, detecting image contours, and eliminating high frequencies. The quiz also delves into the definition of noise as a random parasitic phenomenon with diverse origins.
