Discussion :

[Kalmos2]

Bonjour à tous, je suis en train de développer grâce à ImageJ entre autre, un processus afin de détecter des trainées lumineuses dans le ciel (dans mon cas des météores). Mon problème est que j'ai des images où mon météore est très lumineux dans ce cas là, je n'ai pas de problème, je fais un seuillage automatique et j'arrive à m'en sortir avec ma trainée.

• Voici un exemple d'image au départ :
  
• Après seuillage Auto (Algo : Moments) :
  
• Après Analyse des particules :
  

Donc là c'est mon cas idéal bien sûr. Mais on sait bien que la vie n'est pas aussi clémente

Donc il m'arrive d'avoir une image où on ne voit de base strictement rien pratiquement.

Tel qu'ici :

Si on joue sur l'histogramme en l'étirant, au mieux j'obtiens ça :

Mais je ne peux pas seuiller correctement pour avoir une image binaire correct et faire une analyse de particule qui me permette de récupérer ma trainée.


C'est pour ca que je me demandais si vous auriez des idées sur comment je pourrais faire pour récupérer intelligemment ma trainée où si j'ai atteins la limite de la vision par ordinateur et que seul un oeil humain peut le distinguer.

Je préciserai que mon image de départ est en niveau de gris et que pour ma trainée peu visible à la fin, la valeur de mes pixels est le même que le bruit ambiant autour.

J'avais également pensé à faire une soustraction de mon image par rapport à celle d'avant mais le problème est que mon bruit n'est pas constant et il varie, ce qui fait que la soustraction ne donne rien de bon à exploiter non plus.


Voilà voilà, je suis preneur de toute suggestion.

Merci d'avance

[pseudocode]

Sur ton image étiré/égalisé, ton bruit à l'air impulsionnel.

Un petit filtrage de Nagao (ou tout autre filtre basé sur la variance) ou alors un filtrage médian devrait te débarrasser du bruit.

[Kalmos2]

Bien vue pour le filtre median, en effet ca me débarasse de mon bruit. Malheuresement ce qu'il reste à la fin de ce traitement n'est pas assez gros et en forme d'ellipse pour que mon traitement après le considère comme une trainée, pour lui ca ressemble plus à une étoile ^^.

Je vais tester le filtrage de Nagao (que je ne connaissais pas d'ailleurs) pour voir ce que ca donne, on sait jamais.

Merci du coup de main en tout cas.

[pseudocode]

Bien vue pour le filtre median, en effet ca me débarasse de mon bruit. Malheuresement ce qu'il reste à la fin de ce traitement n'est pas assez gros et en forme d'ellipse pour que mon traitement après le considère comme une trainée, pour lui ca ressemble plus à une étoile ^^.

Tu dois pouvoir assez facilement filtrer les "vrais" étoiles de ton image originale, puisqu'elle sont bien visibles.

[/QUOTE]Je vais tester le filtrage de Nagao (que je ne connaissais pas d'ailleurs) pour voir ce que ca donne, on sait jamais.[/QUOTE]

Nagao donnera le meme genre d'image.

[edfed]

soustraire les images pour detecter les nuances. une sorte de dérivation, à l'echelle du pixel.
ce qui enleve les etoiles, et ne laisse que ce qui est transitoire.

le meme genre de filtre peut ete appliqué au traitement d'images issues de capteurs de webcam, pour obtenir une image sans pixels morts.

[PadawanDuDelphi]

Allo,

Je penses aussi tu dois pouvoir utiliser les opérateurs morphologique pour supprimer les petites particules et ne garder que les trainées lumineuses. Une ouverture avec les 4 plus proches voisins sur l'image brute non-filtrée :



A+.