Bonjour à tous,
 
Voila j essaye d analyser la netteté d une image à l'aide de matlab. je sais qu il existe deux methode l une basée sur l'analyse spectrale et l autre basée sur l'analyse de l'histograme ; j ai donc decidée de faire une etude comparant les deux.
 
J avoue avoir du mal a cerné la direction a prendre. Donc idées, suggestions ou des sites intéressant je suis preneur.
 
Merci d avance
 
Gen_Patton

Hum. Voici mon raisonnement :
 
"Image pas nette => Image floue <=> Image sans hautes fréquences"
donc comme (a => b) => (/a => /b), on a :
"Image avec des hautes fréquences => Image nette"
 
Après, il reste à définir à partir de quand tu as des hautes fréquences ; disons que tu dois pouvoir comparer une image par rapport à la même qui est floutée, mais après c'est à mon avis impossible pour deux images prises au hasard. Par exemple, un damier flou aura toujours plus de hautes fréquences qu'un carré uni pas flou.

Cette question m'intéresse aussi, mais moi non plus, je n'ai pas de solution pour le moment. Mais cela ne fait pas longtemps que je cherche.
 
Il faut peut-être, en premier lieu, diviser le problème en définissant plusieurs types de netteté :
 
- flou : quand les couleurs se fondent trop les unes avec les autres, quand il n'y a que trop rarement des changements brutaux entre les couleurs de deux pixels adjacents,
 
- contraste insuffisant : quand les couleurs sont pales et proches du gris,
remède possible avec la formule color = 128 + Contrast * (old color - 128),
 
- pluie de grains : quand il y a des petits grains saleté,
 
- trop de carrés : quand l'image est pixelisée, elle présente des carrés qu'il est sans doute possible d'arrondir, ou d'adoucir.
 
Il y a peut-être d'autres types.  
Ensuite il faut trouver des idées pour traiter chaque problème.
Ce sujet a sans douté été traité plusieurs fois. J'ai trouvé plusieurs articles sur le traitement des images comme par exemple la série de Christian Graus, http://www.codeproject.com/cs/medi [...] ters11.asp mais il utilise essentiellement des matrices pour faire des filtres plutôt que des études statistiques avec des histogrammes.

ok merci pour toutes ces idées, je vais me lancer a corps perdu dans ces nouvelles directions  
 
J'ai aussi demandé de l'aide à un ami a mon père qui a fait pas mal de travail sur les images, il va me filer des feuilles la-dessus ; des que je l'ai, je les scans et je les post.
 
Merci
 
Tchuss

Salut,
 
voila les documents que j ai recu
 
http://www.ephec.b-powers.org/EPHE [...] er0001.JPG
 
et  
 
http://www.ephec.b-powers.org/EPHE [...] er0002.JPG
 
donc je vais crois que je prendre une methode de chaque et essayer de les mettre sous matlab et en francais
 
here we goooo  
 
Tchuss
 
Gen_Patton
 

Re,
 
pour ceux que ca intéresse , voila ce que j ai reussi a pondre pour l analyse avec l histogramme
 
 
%--------------------------------------%
% Récupération des images %
N = imread('milflou.jpg');
figure;
imshow(N);title('Image chargée');
 
% transforme les images en niveaux de gris %
N1=RGB2GRAY(N);
figure;
imshow(N1);title('Image en noir et blanc');
taille=size(N1);
 
H1=imhist(N1);
figure,imhist(N1);title('histogramme de l''image en niveaux de gris');
 
%niveau moyen de gris%
T1=mean(H1);  
T2=mean(N1);
ligne=0;
ligne=double(ligne);
for k=1:taille;
    ligne=N1(k,: );
    moy(1,k)=mean(ligne);
end;
T3=mean(moy);
 
 
% taille de l histogramme %
% A = niveau de gris (256) %
% B = nombre de fois que le niveau apparait dans l'image %
[A,B]=size(H1);
 
F=0;G=0;R=0;
for m=1:A;
    if m>T3
        G=(H1(m,1));
        G=G*m;
        F=F+G;
    else  
        R=R+1;
    end;
end;
 
F
 
%------------------------------------%
 
si vous avez des remarques ou si ca vous intéresse no problemo
 
Tchuss
 
Gen_Patton