NOTIONS DE TRAITEMENT D'IMAGE

(A teneur allégée en mathématiques ! )

Jean-Marie Cavanihac

Une des premières choses que j'ai remarquée sur la liste de discussion 'Microscopies', a été la présence d'amateurs astronomes qui appliquaient aux images microscopiques des méthodes de traitement informatique qu' ils avaient l'habitude d'utiliser pour améliorer les images d'objets célestes. De sorte que des mots comme "mosaïque" " moyennage", "compositage", flat field … peuvent paraître ésotériques à des microscopistes ayant une expérience classique de l' image directe. Cette approche venant d'un autre domaine de l'optique, est particulièrement enrichissante et représente un plus pour notre liste .

Il m'a semblé utile, en me mettant à la place de ces microscopistes conventionnels (j'y suis en fait, car je n'ai jamais pratiqué l'astronomie, par contre j'ai pratiqué le traitement du signal ! ) de faire un peu le point des possibilités de traitement avec quelques rappels de notions de base .

Tout d'abord il y a un principe écrit en lettres d'or dans le traitement du signal qui dit 'Garbage in, Garbage out ' ce que l'on peut traduire par : 'si vous videz des poubelles dans votre système de traitement vous en ressortirez des poubelles'.

Donc il nous faut d'abord obtenir en microscopie la meilleure image (signal) possible en optimisant le réglage de l'éclairage, du contraste etc … ce que ne peuvent pas faire nos amis astronomes qui n'ont aucun moyen d' influer sur les turbulences atmosphériques , les nuages, et autres perturbations célestes, avant d'envisager son traitement numérique. N'oublions jamais qu'un traitement d'image ne peut apporter d'information là ou il n'y en a pas !

Je ne détaillerai pas les diverses fonctions classiques de votre éditeur d'image favori : réglage contraste , lumière, correction gamma , étirement d'histogramme * (encore que …). Mais des fonctions un peu plus sophistiquées permettant d'enrichir l'image ou de supprimer certains de ses défauts. Nos amis astronomes chevronnés vont penser que j'enfonce des portes ouvertes, mais ceux qui débutent en microscopie voire en traitement d' image pourront ainsi gagner du temps en utilisant les bonnes fonctions et en connaissant aussi leurs limites.

(Je vous préviens tout de suite que le 'traitement d'image' que l'on voit dans les films d'espionnage où le héros arrive à lire la plaque d'une voiture sur une seule image satellite floue, relève de la science fiction !…)

* Pour ne pas alourdir l'article et pour démontrer l'utilité de l'étirement d'histogramme (stretch) cliquer ici.

Donc nous avons obtenu une image en optimisant au mieux ses conditions de prise de vue mais pour des raisons diverses : sujet mobile donc temps de pose court, champ d'éclairement non homogène au bord d'une goutte d'eau, sujet épais et illumination insuffisante…. nous souhaitons l'améliorer électroniquement

  Passons en revue les défauts principaux : le champ d'éclairement n'est pas homogène : cela arrive souvent aux faibles grossissement d'autant plus, si on éclaire à l'aide d'une LED, même avec diffuseur et on obtient une image comme celle ci à gauche : (dans ce cas c'était voulu pour pouvoir examiner par transparence ce foraminifère )  
 


Deux solutions possibles : la première : créer un masque (au centre ) ou calque négatif à partir de votre éditeur d'image que l'on superpose à l'image et appliquer à travers celui ci l'augmentation de brillance, qui n'éclairera qu' à travers les parties claires du masque (précisément celles qui sont sombres dans votre image d'origine ) . notez que ce traitement peut se faire n'importe quand à postériori et permet de corriger d'anciennes images.


Mais comme vous êtes prévenu , vous avez ' prévu le coup ' et avant de vous lancer dans votre séquence d'image vous avez réalisée un FLAT FIELD (littéralement champ plat ou uniforme ) qui n'est autre que l'image de votre champ de travail dans les MEMES conditions de prise de vue et focalisation - et donc avec ses défauts - mais SANS le sujet dans le champ. Ensuite grâce à des logiciels de traitement d'image spatiales comme IRIS, VEGA , ASTROSTACK ou encore K3CCDtools, vous pouvez soustraire électroniquement ce FLAT FIELD (qui représente le défaut seul ) de vos images possédant le sujet ET le défaut. Je ne vous fais pas un dessin : (SUJET+DEFAUT) - DEFAUT = SUJET (bon d'accord, c'est de l'algèbre et j'ai promis qu'on ne ferait pas beaucoup de maths !) . Bien entendu il faut avoir pris la précaution de faire le FLAT FIELD avant et d'en refaire d'autres si on change d'objectif!

Deuxième défaut : on travaille à fort grossissement, l'éclairage est un peu juste, ou le temps de pose court et on obtient une image comme celle ci contre . Il s'agit juste d'un papier d'alu collé sur une lame pour bien montrer la transition noir blanc . Que constate-t-on ? au lieu d'avoir du noir pur et du blanc pur, on a des points gris dans le noir et dans le blanc :.



Et l'on retrouve notre vieil ami (?) : le BRUIT : il s'agit du bruit électronique du capteur CCD, qui a un niveau constant mais lorsque le signal utile (la lumière) diminue, le CCD compense en augmentant son amplification (Gain) et augmente aussi la contribution du bruit : le rapport signal/bruit (S/N ratio) se dégrade.

Si on essaye de filtrer l'image (avec le filtre adoucir ou soft) on améliore l'aspect général MAIS on perd aussi les fins détails : c'est tout à fait comme lorsque vous voulez atténuer les chrachotis et sifflements d'une station radio lointaine, vous atténuez les fréquences aiguës sur votre chaîne Hi FI mais le message perd en lisibilité. Que faire pour l'image ? Hé bien, tirer partie de la nature du bruit : il s'agit d'un phénomène dit "quantique" ce qui traduit le fait que les charges électriques se déplacent par paquets et non pas sous une forme continue et cela de manière ALEATOIRE . Le bruit dans les composants électroniques est proportionnel à leur température (ce qui explique que les caméras à haute sensibilité lumineuse doivent être refroidies par effet PELTIER )

 


Voici ce qu'un oscilloscope montrerait sur une ligne du signal vidéo correspondant à cette image de l'image. ( les anciens électroniciens disaient : ' il y a de l'herbe' ! )


Tout le monde a vu (entendu) du ' bruit' électronique : c'est l'image (son) de la TV ressemblant à la neige lorsqu'il n'y a plus d'émission : le contrôle automatique du gain, augmente l'amplification pour essayer de retrouver le signal (l'émission) et amplifie fortement le bruit. Il s'agit là d'un bruit dit 'blanc' car il contient toutes les fréquences (par analogie avec la lumière blanche qui contient toutes les couleurs )


Le caractère aléatoire du bruit va nous permettre de l'éliminer sachant que sur un intervalle de temps suffisant, le bruit prend n'importe quelle valeur en plus ou moins en un point de l'image alors que le signal (correspondant à l'image utile) reste constant en ce point.
(on suppose le sujet fixe bien entendu ! )


SUITE PAGE 2 POUR VOIR LE RESULTAT