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Filtre d’expansion Exemple d’image d’origine 2 5 9 4 7 3 0 1 2 Expansion Densité maximum Le pixel le plus lumineux (densité maximale) des neuf pixels est identifié et le pixel central est ajusté à cette valeur maximale.

A background pixel is ¯rst statistically modelled by two Gaussian distributions.

966026 Zoom Ecran Grand angle 16 M 8 x 6,80 cm 28 mm Pixel Zoom 99e Ecran Etui SD 4Go Coloris Mode panorama 360° Focale équi.

966026 Zoom Ecran Grand angle 16 M 8 x 6,80 cm 28 mm Pixel Zoom 99e Ecran Etui SD 4Go Coloris Mode panorama 360° Focale équi.

18 pixels Pixel 1 pouce = 2,54 cm.

Codage RVB d'une image numérique ► Quelle est la taille d'une image de définition 1069 x 678 codée sur 1 bit par pixel (noir et blanc) en bits ?

capteurs •Les reflex numériques grand public actuels, facilement accessible à l’amateur (car multi-usages ☺) et un capteur CCD bien connu… Appareil Effective Captor Capteur pixels pixels Canon D30 3,1 3,3 APS-C Canon 300D 6,3 6,3 APS-C Canon 10D 6,3 6,3 APS-C Canon 350D 8 8,2 APS-C Canon 20D 8,2 8,5 APS-C Canon 30D 8,2 8,5 APS-C Canon 400D 10,1 10,5 APS-C 10,1 10,7 APS-H Canon 1D - MIII (*) Sony Alpha 10,2 10,8 CCD 12,7 13,3 Full Frame Canon 5D (*) KAF-0400 0,375 0,375 CCD KAF-1600 1,5 1,5 CCD (Mpix) (*) amateur fortuné… (Mpix) h l 15 15 15 15 15 15 15 18,7 15,8 24 6,9 13,8 22,5 22,5 22,5 22,5 22,5 22,5 22,5 28,7 23,6 36 4,6 9,2 (mm) (mm) Pixel size Pixel size (Effective) (Captor) 10,19 9,88 7,15 7,15 7,15 7,15 6,34 6,27 6,27 6,15 6,27 6,15 5,65 5,54 7,12 6,92 5,90 5,74 8,05 7,87 8,98 8,98 8,98 8,98 (µm) (µm) Un peu de théorie :

Pixel :

On ouvre maintenant Pixel Rejection (1), et on choisit les paramètres suivants :

-Si un pixel noir se retrouve avec seulement un voisin ou avec 4 voisins ou plus, il meurt et devient blanc.

  Pour   chaque   pixel,   on   a   une   valeur   de   luminance   de   chacune   des   trois   couleurs…  par  sysbnthèse  additive  on  obtient  toute  les  couleurs  du  cercle  chromatique.

PRINCIPES GÉNÉRAUX 1−1 Principes généraux du dispositif CCD (pixel) et du traitement d’image Applications courantes de systèmes de vision industrielle Les systèmes de vision industrielle sont conçus pour capturer et évaluer les cibles sous deux dimensions, ce qui les rend très utiles dans le cadre des opérations d’inspection automatisées jadis réalisées par l’œil humain.

Dossier Presentation KidPixel reduce3 Addresse — Email — 12 rue de strasbourg info@kidpixel.fr 26000 - Valence Telephone — 06 67 00 23 83 Site Web — www.kidpixel.fr En collaboration avec — Envato - Paradygm KID 3 PIXEL De l’animation 2D ou 3D, du compositing à l’habillage télévisuel, autant de terrains d’expression graphique.

Dossier Presentation KidPixel 2017 reduce Addresse — Email — 12 rue de strasbourg info@kidpixel.fr 26000 - Valence Telephone — 06 67 00 23 83 Site Web — www.kidpixel.fr En collaboration avec — Envato - Paradygm En collaboration avec — Envato - Paradygm KID 3 PIXEL De l’animation 2D ou 3D, du compositing à l’habillage télévisuel, autant de terrains d’expression graphique.

Chaque pixel peut donc être retoucher indépendamment et contient ses propres informations de couleur et d’emplacement.

The study of this resolution and of the sea clutter associated enables us to understand the pixel repartition.

1, 4, 8, 16, 24 ou 32 (ici 0x18 soit 24 bits), la méthode de compression sur quatre octets, ici 0  image non compressée, la taille totale de l’image en octets sur quatre octets, ici 0x00024EF0 soit 151 280 octets, la résolution horizontale en pixel/mètre sur quatre octets, la résolution verticale en pixel/mètre sur quatre octets, le nombre de couleurs dans l’image :

Seam Carving Thibaud COGNAT                               SEAM CARVING Projet de Traitement d’Image 4AI08 Thibaud COGNAT Janvier-Mars 2016           Thibaud COGNAT     TABLE DES MATIÈRES   Problématique Motivations et limites du projet Introduction Fonctions Matlab créées Principe Méthode Matrice énergie Chemins de pixels Suppression ou duplication d’un chemin Suppression Duplication Affichage Présentation des résultats Conclusion Bibliographie   1    Thibaud COGNAT     Problématique     Comment interagir avec une image pour modifier ses dimensions et ses proportions  sans en affecter son visuel ?      Motivations et limites du projet J’ai  choisi  de  travailler  sur  la  modification  d’images  car  j’ai toujours été intéressé par  la  manipulation  et  la  retouche  de  photos,  tout  en  ayant un rendu aussi naturel que possible.  Il  me  semblait  pertinent  d’observer  ce  type  de  modifications  apportées  de  manière  automatique  à  l’aide  de  modifications  sur  les  pixels  de  l’images,  et  ainsi  sur  sa  matrice  représentative.  L’étude  de  la  relativité  d’utilité  des  zones  importantes  d’une  image  à  ce  traitement  ayant piqué ma curiosité, je me suis vite  penché sur ce sujet et j’ai   alors choisi de  me lancer dans l’implémentation d’un traitement de Seam Carving.    Au  cour  de  mes  recherches  sur  le  sujet,  et  plus  tard  tout   au  long   de  mon  travail  dessus,   je  me  suis  aperçu  qu’il  existait  certaines  limites  à  cette  méthode.  Par  exemple,  le  principe  même  repose  sur  le  fait  que  dans  une  image,  certaines  zones  sont  plus  ou  moins  représentatives  d’une  information  utile,   et,  si  l’on  désirait diminuer la largeur d’une image,  le  Seam  Carving  supprimerait  les  zones  moins  pertinentes  afin   de  conserver  les  zones  importantes  et  ne  pas  déformer  l’information.  Or,  il  arrive  un  moment  où   le  programme  n’a  d’autre  moyen  que  de  supprimer  des  informations  utiles.  En  effet,  l’efficacité  de  ce  type  d’algorithme sera ainsi soumise au type d’image prise en entrée.  De  plus,  cette  méthode   nécessitant  une  analyse  matricielle  poussée,  son  temps  d’exécution  est  relativement  long, par rapport à un redimensionnement classique. J’ai eu, au  long  de  mon   travail  sur  ce  sujet,  à  modifier  mon  algorithme  afin d’en accélérer la vitesse de  calcul,   mais  je  me  suis,  au  bout  d’un  moment,  retrouvé  face  aux  limites  des  fonctions  utilisées.    2    Thibaud COGNAT     Introduction     Bon  nombre  de  personnes   se  sont un jour retrouvées confrontées au problème posé  ici : comment diminuer seulement la largeur ou la hauteur d’une image sans la déformer ?     Il  existe  plusieurs  méthodes  techniques   pour  y  parvenir.  L’une  d’elles,  automatisée,  qui  s’applique  par  un  traitement  matriciel  sur  l’image  originale  est   appelé   Seam  Carving.  Il  s’agit  d’une  technique  inventée  en  2007  par  Shai  Avidan  et   Ariel  Shamir.  Le  principe  est   d’analyser  l’image  pixel  par  pixel  par  un  traitement  automatique  et  de   définir  les  pixels  qui  changeraient  le  moins  l’information  de  l’image  s’ils  venaient  à  être  supprimés,  pour  ensuite   les modifier.  Un  recadrage  standard  d’une  image   selon  l’axe  x  par  exemple,  effectue  une  approximation  sur  les  pixels  de  chaque  ligne  sur  l’intégralité  de  l’image.  A  l’échelle  d’une  image,  cette  modification  représente  une  “écrasement”  de  l’image  en  largeur.

TAILLE La taille du crayon sera à 1 lorsque vous devrez faire vos pixel arts, ainsi vous obtiendrez ce résultat OPACITE Plus l'opacité sera basse et moins le pixel sera visible.

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    Pour  chaque  pixel  projette  un  faisceau  lumineux  composé  de  plusieurs  longueurs   d’onde.