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Cours de Morphologie Mathématique

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Academic year: 2022

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Texte intégral

(1)

Cours de morphologie mathématique

Antoine MANZANERA – ENSTA/LEI

Télécom SudParis – IMA 4502

(2)

Cours n°5 : Morphologie numérique / base et filtrage

(1) Du cadre ensembliste au cadre fonctionnel

(2) Implantation des opérateurs de base en niveaux de gris (3) Opérateurs dérivés et composés en niveaux de gris (4) Filtrage morphologique

(5) Invariance par changement de contraste et E.D.P.

(3)

Cours n°5 : Morphologie numérique / base et filtrage

(1) Du cadre ensembliste au cadre fonctionnel

(2) Implantation des opérateurs de base en niveaux de gris (3) Opérateurs dérivés et composés en niveaux de gris (4) Filtrage morphologique

(5) Invariance par changement de contraste et E.D.P.

(4)

Du cadre ensembliste au cadre fonctionnel

R R

n

f :

( ) ( )

inf )

)(

( f x f y g y x

y n

g

  

R

 ( ) ( ) 

sup )

)(

( f x f y g y x

y n

g

  

R

On se place à présent dans le cadre des fonctions :

La dilatation et l’érosion fonctionnelles sont respectivement définies par :

g f

g

f

 

 )

 (

g f

g

f

 

 )

 (

fonction structurante à support compact

f

g

f

  f

g

(5)

Du cadre ensembliste au cadre fonctionnel

f

 

 

( ) ( )

inf

) (

) ( inf

) (

) ( inf

) )(

(

x y g y

f

x y

g y

f

x y g y

f x

f

x n

K y

K x y g y

R

Soit K le support de g

x Kx

) )(

( f x

g

g

(6)

Du cadre ensembliste au cadre fonctionnel

f

g

 

 

( ) ( )

sup

) (

) ( sup

) (

) ( sup )

)(

(

x y

g y

f

x y

g y

f

x y

g y

f x

f

x n

K y

K x y y g

R

Soit K le support de g

x Kx

) )(

(f x

g

(7)

Du cadre ensembliste au cadre fonctionnel

( , ) / ( )

)

( f x t t f x

SG   R

n

R

A toute fonction f on associe son sous-graphe :

g

f

) ( f SG

(8)

Du cadre ensembliste au cadre fonctionnel

Interprétation ensembliste :

 

( ) ( )

) ( )

(

) (

) (

f SG f

SG

f SG f

SG

g SG g

g SG g

δ ε

g g  

fonctionnel ensembliste

!

) (g

SG SG(g)

) ( g SG

(9)

Cas des éléments structurants plans

Élément structurant plan = fonction structurante nulle sur un

support compact K SG(g)

L’expression algébrique des opérateurs de base devient :

 

( )

inf

) ( inf

) )(

(

y f

y f x

f

x n

K y

K x y g y

R

( )

sup )

)(

( f x f y

Kx

y

g

ex:

f g

) (f

g

) (f

g

(10)

Propriétés des opérateurs de base dans le cadre fonctionnel

Identiques au cas ensembliste, en remplaçant :

) ' ( )

( '

) ' ( )

( '

f f

f f

f f

f f

g g

g g

) ( )

(

' f ' f

g

g  

g

g f f

f f

g

g

 ) (

) (

: ) ( Supp

Si Og

) ' ( )

( )

' (

) ' ( )

( )

' (

f f

f f

f f

f f

g g

g

g g

g

) ' ( )

( )

' (

) ( )

( )

(

) ( )

( )

(

' '

' '

f f

f f

f f

f

f f

f

g g

g

g g

g g

g g

g g

) ( )

( )

(

) ( )

( )

(

' '

' '

f f

f

f f

f

g g

g g

g g

g g

' )

( )

'

( f f f

f  

g

 

g

  

( ( ) )

( )

( ( ) )

'

) ( '

' '

f f

f f

g g

g

g g

g

g g

(11)

  X

MAX

Application aux images numériques

B

Le treillis est l’ensemble des fonctions de

Z

2 dans

Z

X

élément structurant plan

ensemble

  X

MIN

(12)

Cours n°5 : Morphologie numérique / base et filtrage

(1) Du cadre ensembliste au cadre fonctionnel

(2) Implantation des opérateurs de base en niveaux de gris

(3) Opérateurs dérivés et composés en niveaux de gris (4) Filtrage morphologique

(5) Invariance par changement de contraste et E.D.P.

(13)

Implantation des opérateurs en niveaux de gris

L’implantation de l’érosion par calcul de la fonction distance n’est valable que pour les opérateurs ensemblistes. Existe-t-il des algorithmes pour le calcul de l’érosion en niveaux de gris, dont la complexité soit indépendante de la taille de l’élément structurant ?

OUI ! Dans le cas d’élément structurant 1D (segment), nous détaillons ci-dessous l’algorithme de Van Herk :

Soit X une image 1D à valeurs numériques :

Soit B un segment de taille K (K = 2p +1). Supposons qu’on souhaite calculer l’érosion de X par B.

On « partitionne » X en segment de taille K :

L’algorithme de Van Herk comprend 3 phases :

(14)

Van Herk / extrema récursifs par blocs

X =

E1 =

E2 =

for (i = 0; i < W ; i++) if (i % K == 0)

E1[i] = X[i];

else

E1[i] = min(E1[i-1],X[i]);

Phase (1) :

for (i = W-1; i > 0 ; i--) if (i % K == 0)

E2[i] = X[i];

else

E2[i] = min(E2[i+1],X[i]);

Phase (2) :

Rq : les calculs de E1 et de E2 sont indépendants et peuvent être réalisés en parallèle.

(15)

Van Herk / Calcul érosion/dilatation

X =

E1 =

E2 =

E =

for (i = 0; i < W ; i++)

E[i] = min(E1[i+K/2],E2[i-K/2]);

Phase (3) :

(16)

Van Herk / Conclusion

 Complexité : 3 min/max quelque soit la longueur de l’élément structurant.

Adapté à un calcul séquentiel, mais compatible avec un parallélisme de données.

Adaptable à des éléments structurants rectilignes de n’importe quelle orientation.

[Van Herk 92]

(17)

Cours n°5 : Morphologie numérique / base et filtrage

(1) Du cadre ensembliste au cadre fonctionnel

(2) Implantation des opérateurs de base en niveaux de gris (3) Opérateurs dérivés et composés en niveaux de gris (4) Filtrage morphologique

(5) Invariance par changement de contraste et E.D.P.

(18)

Premiers opérateurs par différence

) ( )

( )

( x   x   x

Opérateur par différence :

) (

\ ) ( )

(X  XX

 (f )  ( f )(f )

Cas ensembliste Cas fonctionnel

  x

x  

y

 ( )

Gradient extérieur

x x

 ( )

f g

) (x g

y

x x

 ( )

Gradient intérieur

) ( )

( x  

y

x

f g

)

(x

g

y

(19)

Premiers opérateurs par différence

2 2

I I

) , ( )

, (

2 2

v I u v

I u

I

Rq : dans le cas de fonctions deR2dansR, en prenant pour élément structurant une boule euclidienne centrée sur l’origine, le gradient morphologique et le laplacien morphologique tendent respectivement vers le module du gradient et le laplacien euclidiens lorsqu’ils sont définis, quand le rayon de la boule tend vers zéro :

Laplacien morphologique

f g

)

y

(x

) ( )

( xg

y

x

  ( x )  g

y

( x )

Gradient morphologique

f g

(symétrisée)

  x

x  

y

 ( )  ( x )  

y

( x )

)

(x

g

my

(20)

Gradients et laplacien : images numériques

X

B

 

X gB

 

x gB

 

x

B

 

X

 

X

 

X

gBm B B

 

X

B

 

X X

 

X

gB B

 

X

B

 

X

 

X X

gB B

(21)

Gradients et laplacien : images numériques

B

X g

m

  X   X

(22)

Augmentation de contraste morphologique

) ( f

g

) ( f

g

f g

) ( f

g

Le filtre rehausseur de contraste est défini par :

g(f) =g(f) si (g(f)-f )<( f-g(f))

g(f) =g(f) si (g(f)-f )>( f-g(f))

f

g

( f ) )

( f

g

g

( f )

erodé dilaté

image originale image rehaussée

(23)

Ouvertures et fermetures morphologiques

Problème Min/Max : étant donné YE, BE, trouver le plus petit X E tel que :

Y  

B

( X )

X

1

X

2

X

3

B    

 

32

1

X X X Y

B B B

l’ouverture morphologique de X par B.

 

X

 

X B

B

B X

X B B

B      

( ) On note :

 

X

 

X B

B

B X

X B B

B       

( ) et son dual :

B Y

B

( Y )  

C’est le dilaté de Y par le transposé de B:

REPONSE :

(24)

Propriétés algébriques des ouvertures et fermetures

y

x

B

( x )  

B

( y ) ) ( )

( x

B

y

B

 

CROISSANCE

) ( x x  

B

x

B

( x ) 

y x y

xB( ) B( )

B y

y

B ( )

(x)

xB B EXTENSIVITE

L’ouverture est anti-extensive : La fermeture est

extensive :

dém: Dans la propriété d’adjonction :

donne donne et

) (y x B

) (x y B

B

( x )

B

( x )

B

 

 

B

( x )

B

( x )

B

 

 

B(x)

x B

B(x)

B

B B E

BB id

B B B E

B id

B B B B

B B B

B

B B B B

B B B B

BB

IDEMPOTENCE

dém:

donc

et donc

et donc

) ' ( )

(x x

y B B ) (y x B

 

( ')

( ') ' )

( )

(

x x

x

x y

x

B B B

B B B

PROPRIETE MIN/MAX Soient x, x’, et y

tels que : et

alors

(25)

Ouvertures et fermetures : ensembles et fonctions

f g

) (f

g

) (f

g

) ( X

B

X

B

C’est le lieu géométrique des points de Bz tels que

Bz est inclus dans X

(26)

Ouvertures et fermetures : images binaires

B

X

B

  X

B

  X

• l’ouverture élimine les petites composantes, et ouvre les petits isthmes.

• la fermeture bouche les petites trous, et ferme les petits détroits.

(27)

Ouvertures et fermetures : images numériques

B

 

 

 

 

X

B

 

X

B

(28)

Opérateurs obtenus par différence d’ouvertures et fermetures

) ( )

( )

( x   x   x

Opérateur par différence :

  x

x  

y

 ( )

Top-hat conjugué

x x

 ( )

f g

x x

 ( )

Top-hat

) ( )

( x  

y

x

f g

Top-hat g Rolling ball g

(29)

Top Hat : images numériques

X

 

X

B

B

 

X

B B

 

X

 

X

B B

 

X X B

 

X ~B

 

X B

 

X X

(30)

Top Hat : images numériques

B

X

 

X

BB

 

X

 

X

B~B

 

X

(31)

Cours n°5 : Morphologie numérique / base et filtrage

(1) Du cadre ensembliste au cadre fonctionnel

(2) Implantation des opérateurs de base en niveaux de gris (3) Opérateurs dérivés et composés en niveaux de gris (4) Filtrage morphologique

(5) Invariance par changement de contraste et E.D.P.

(32)

L’approche morphologique du filtrage

En morphologie mathématique, filtrer, c’est simplifier l’image en supprimant certaines structures géométriques (en général implicitement définies par un ou plusieurs éléments structurants).

Le filtre morphologique simplifie l’image en préservant la structure, mais il perd en général de l’information ( Croissance).

Le filtre morphologique est stable et possède une classe d’invariance connue ( Idempotence).

En traitement linéaire des images, filtrer, c’est éliminer certaines composantes fréquentielles des images.

Filtrage = Convolution

(33)

Rappel : ouvertures et fermetures morphologiques

l’ouverture morphologique de X par B.

 

X

 

X B

B

B X

X B B

B      

( )

la fermeture morphologique de X par B.

 

X

 

X B

B

B X

X B B

B       

( )

y

x

B

( x )  

B

( y ) ) ( )

( x

B

y

B

 

CROISSANCE

B

( x )

B

( x )

B

 

 

B

( x )

B

( x )

B

 

 

IDEMPOTENCE

) ( x x  

B

x

B

( x ) 

EXTENSIVITE L’ouverture est anti-extensive : La fermeture est

extensive :

B

X

B

 

X

B

 

X

(34)

Filtres morphologiques

) ( )

( x y

y

x

Un filtre morphologique

   

est un opérateur

croissant

et idempotent

( x )

:

( x )

Ouv /Ferm algébriques

ouv / ferm morphologiques

Filtres

morphologiques

Combinaisons sup/inf

sup d’ouv / inf de ferm

Granulométries

filtres alternés séquentiels

Opérateurs géodésiques

ouv / ferm par reconstruction

nivellements

On peut construire différentes familles de filtres morphologiques à partir des filtres de base, l’ouverture et la fermeture morphologiques :

(35)

Ouvertures et fermetures algébriques

Les ouvertures et fermetures algébriques généralisent les ouvertures et fermetures morphologiques.

• Une ouverture algébrique est un filtre morphologique anti-extensif.

• Une fermeture algébrique est un filtre morphologique extensif.

PROPRIETE • Un sup d’ouvertures morphologiques est une ouverture algébrique

• Un inf de fermetures morphologiques est une fermeture algébrique ex :

Image originale Ouverture morpholoqique Ouverture morpholoqique Ouverture algébrique par

(36)

Granulométries

L’analyse granulométrique est l’étude de la taille des objets fondée sur le principe du tamisage : sélection des objets par un ensemble de tamis de différentes tailles.

  

N

ex2 : Ouvertures par une

suite croissante de boules discrètes

  

R

ex1 :

Ouvertures par des boules euclidiennes de rayon 

Formellement, une granulométrie peut être définie par une famille d’ouvertures :

 

0 telle que :

' '

'

'

0      

 

 

(37)

Granulométrie et anti-granulométrie

granulométrie

anti-granulométrie

La famille des opérateurs duaux (fermetures de taille croissante) est une anti-granulométrie :

(38)

Fonction de distribution granulométrique

Soit

m

une mesure bornée sur un treillis

E

(aire, intégrale…)

Pour

xE

, on note

x

(resp.

x

-) l’image de

x

par l’opérateur de granulométrie (resp.d’anti-granulométrie) d’indice .

) (

) 1 (

) (

x0

Fx x

m

 

m

la fonction de distribution sur x de la granulométrie

On note

 

) ( Fx

(39)

Spectre granulométrique

) ( ' )

( 

x

x

F

f

Le spectre granulométrique est la dérivée de la fonction de distribution granulométrique :

) (

fx

(40)

L’analyse granulométrique

Etude quantitative des images par la mesure de la contribution de chaque composante à l’image globale :

) (fx

Morphologie mathématique :

Analyse granulométrique Composantes = famille de boules

Historiquement : une des premières application de la morphologie mathématique était l’étude quantitative des sols poreux par analyse granulométrique de coupes microscopiques.

Traitement linéaire :

Transformée de Fourier

Composantes = sinusoïdes complexes

u v

Ln(||F(u,v)||)

(41)

Construction des filtres alternés

  



L’ensemble des filtres sur un treillis complet

E

forme un treillis

Théorème

Matheron 1988

 

 

 ,

Soient tels que

• De plus, on a l’équivalence :











     

dem : (1) filtres (idempotence) :





















   







 







 

 





(2) ordres :

(3) plus petit majorant :



 







soit  un filtre tel que et alors

(4) équivalence :

























• L’ensemble ci-contre est un sous-treillis de

 :

(42)

Exemple de filtres alternés

I

élément structurant

On prend :

  

(ouverture morphologique)

  

(fermeture morphologique)

  



(43)

Filtres alternés séquentiels

 

0

Soit une granulométrie, et

*

0

l’anti-granulométrie associée

Alors les opérateurs suivants :

1 1 2

... 

2

  

1 1 2

... 

2

  

sont des filtres, dits filtres alternés séquentiels associés à la granulométrie

 

0

Propriétés d’absorption :

  '

'

'

'

'

  

mais

'

 

'

mais

'

 

'

(44)

Filtres alternés séquentiels : démonstration des propriétés

Filtre morphologique (idempotence) :

et

donc

et d’où

Propriétés d’absorption :

) (

' 

'

  

'

  

' ' '

' ' '

'

(*)  

 

 

 

'

 

 

 

' ' '

' ' '

'

(*)  

 

 

 

'

 

 

 

        

  ' 

' '

' '

' '

1 1 2 2 1

1 2 2 1

1 2 2 1

1 2

2

... ... ...

...                        

1 1 2 2 1

1 2 2 1

1 2 2 1

1 2

2

... ... ...

...                        

   

'' '' 11 11



22 22 11 11

' 2 2 1 1

'

...

...

...

...

...

2 2 1 1



' ' 1 1



2 2 1 1

'

...

...

...

               

(45)

Application à la réduction du bruit

Les filtres alternés séquentiels conduisent à une bonne réduction du bruit grâce à une élimination progressive des pics et des creux de faible surface.

Original Application directe

du filtre alterné 4 4

   

(46)

Application à la réduction du bruit

Application directe du filtre alterné 5 5

   

…en 1d :

Original f(x)

Bruit (x)

Somme f(x)+(x)

(47)

Espace d’échelle morphologique

Une granulométrie induit un espace d’échelle (scale-space), qui fournit une représentation des images à différents niveaux de détail.

(48)

Cours n°5 : Morphologie numérique / base et filtrage

(1) Du cadre ensembliste au cadre fonctionnel

(2) Implantation des opérateurs de base en niveaux de gris (3) Opérateurs dérivés et composés en niveaux de gris (4) Filtrage morphologique

(5) Invariance par changement de contraste et E.D.P.

(49)

( )

)

( h

supp( )

SG f SG

i

 

g i

x f x i

f

SG

i

( )   R

n

/ ( ) 

Opérations sur les ensembles de niveau

Par définition, la dilatation (resp. l’érosion) fonctionnelle par un élément structurant plan g peut être calculée à partir des dilatations (resp. érosions) des sections du sous-graphe (ensembles de niveau) par le support de g.

) ( f SG f



i

f SG f

SG

i

i

R

) ( )

(

f

) (f SGi i

) ( )

( h h f

SG   

g



i

h SG h

SG

i

i

R

) ( )

(

h SG(h)

) (h SGi

ii

g

(50)

Invariance par changement de contraste

Une conséquence de la propriété précédente est l’invariance par changement de contraste : les opérateurs morphologiques commutent avec les anamorphoses, c’est-à-dire les transformations croissantes des niveaux de gris :

f f a

f

f a

  f

   f a f

a     

a f

(51)

Morphologie mathématique et EDP

Une transformation invariante par contraste (i.e. une transformation morphologique) doit respecter les relations d’inclusion (= ordre) des ensembles de niveau. On montre que cela correspond à un déplacement de lignes de niveau (i.e. frontière des ensembles de niveau) dans la direction de leur courbure, et proportionnellement au module du gradient. Exprimé en termes d’équations aux dérivées partielles (EDP), cela se traduit par une équation de la forme :

) ), ( G(curv I t t I

I

2 2

32

2

2 2

I div I )

( curv

y x

x yy y

x xy y

xx

I I

I I I I I I

I I

x Ix I

y Iy I

2 2

x Ixx I

2 2

y Iyy I

x y

Ixy I

2

Avec :

où l’on note

courbe isophote de valeur I(z)

 ( )

curv 1

z I

La courbure de I au point z est égale à l’inverse du rayon du cercle osculateur à la courbe isophote enz, c’est-à-dire à la courbe de niveau :

II(z) ={(x,y) /I(x,y) = I(z)}

z

L’intérêt du formalisme EDP est de fournir un cadre rigoureux aux transformations utilisant des éléments structurants infinitésimaux, mais également de généraliser les filtres (espaces d’échelles) morphologiques.

et avec G(x,y)continue et croissante par rapport à x.

Dilatation : G(x,y) = 1; I

t

I

Erosion : G(x,y) = -1; I

t

I

(52)

Espace d’échelle, EDP et filtrage morphologique

) ( curv I t I

I

L’une des équations de diffusion invariante par changement de contraste la plus simple dans le formalisme EDP est la diffusion par courbure moyenne : (G(x,y) = x)

courbe isophote de valeur I(z)

 ( ) curv

1 z I

z

) ), ( G(curv I t t I

I

Le filtrage morphologique peut être exprimé dans le formalisme des Equations aux Dérivées Partielles (EDP). Ici la simplification progressive de l’image se traduit par un phénomène de diffusion. Le respect du principe d’invariance par changement de contraste implique la contrainte suivante sur la forme de l’équation :

avec G(x,y)continue et croissante par rapport à x. t = 0

t = 20 t = 100

t = 5

(53)

Morphologie numérique – Conclusion

A RETENIR POUR CE COURS :

• Passage de la morphologie binaire à la morphologie numérique et préservation des propriétés du treillis ensembliste au treillis fonctionnel.

• Comportement des opérateurs de base et composés avec des éléments structurants plans.

• Différence d’implantation pour les opérateurs binaires et numériques.

• Filtrage morphologiques : propriétés de base, granulométries et filtres alternés séquentiels.

• E.D.P. : principe d’unification Morphologie / Traitement linéaire.

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