|
L'image adaptative fait référence à une technique de traitement d'image dans laquelle des algorithmes ou des méthodes spécifiques sont appliqués pour modifier ou améliorer l'image selon certains critères ou conditions. Le terme « adaptatif » implique que les opérations de traitement d'image s'ajustent sur la base des valeurs de pixels locales ou d'autres caractéristiques de l'image. Voici quelques exemples courants de techniques de traitement d’image adaptatif :
Seuil adaptatif : Cette technique ajuste dynamiquement la valeur seuil utilisée pour la binarisation en fonction des caractéristiques locales de l'image, telles que l'intensité ou la texture des pixels voisins. Il vise à obtenir une segmentation ou une séparation optimale des objets dans l’image.
Égalisation adaptative de l'histogramme : L'égalisation adaptative de l'histogramme (AHE) est une technique d'amélioration de l'image qui modifie le contraste d'une image en appliquant une égalisation de l'histogramme à de petites zones localisées de l'image. Cela permet d'améliorer les détails de l'image tout en préservant les variations de contraste locales.
Débruitage adaptatif : Les algorithmes de débruitage adaptatif utilisent des statistiques d'image localisées pour supprimer le bruit d'une image. Ces algorithmes analysent le voisinage local de chaque pixel et appliquent des opérations de débruitage basées sur les caractéristiques de bruit estimées.
Affûtage adaptatif : Les techniques de netteté adaptative améliorent la netteté de l’image en mettant l’accent sur les bords et les détails de régions spécifiques de l’image tout en préservant les zones lisses. Ils ajustent dynamiquement les paramètres de netteté en fonction des propriétés locales de l'image, telles que la texture ou la densité des bords.
Filtrage adaptatif : Les filtres adaptatifs, tels que le filtre Wiener ou le filtre Kalman, utilisent les informations d'image locales pour estimer le bruit sous-jacent dans l'image. Ils appliquent ensuite un filtrage pixel par pixel pour réduire le bruit tout en conservant les détails de l'image.
Ces techniques de traitement d'image adaptatives sont conçues pour être flexibles et sensibles au contexte, permettant des améliorations ou des modifications d'image plus précises et localisées. Ils sont souvent utilisés dans diverses applications, notamment l’imagerie médicale, la télédétection, la détection d’objets, la restauration d’images, etc.
|
