Ajouter un bruit gaussien à une image

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22/03/2008, 16h39
SmileSoft

Ajouter un bruit gaussien à une image

Salut:)

je travail avec c++ Builder 6, et cherche un code pour bruiter une image bmp par un bruit gaussien, est ce que vous pouvez m'aider

Merci d'avance:)
23/03/2008, 14h18
Invité

Citation:

Envoyé par SmileSoft

Salut:)

je travail avec c++ Builder 6, et cherche un code pour bruiter une image bmp par un bruit gaussien, est ce que vous pouvez m'aider

Merci d'avance:)

L'image que tu lis finit dans un tableau dont le format est lié à celui de ton image (en noir et blanc, tu n'auras qu'une composante, en RGB, trois).

Chaque composante varie de 0 à max (max = 255 dans la plupart des cas)

Il te faut un générateur de nombres aléatoires qui te produise des nombres aléatoires selon une loi gaussienne (je ne sais pas ce que produit le générateur par défaut).

Ensuite pour chaque pixel, il faut générer un bruit d'amplitude A (A = 20 par exemple). Tu auras dont un bruit B de allant de -20 à 20.

A chaque composante de chaque pixel, tu ajoutes ce bruit (en écrétant à [0..255]) et tu sauvegardes la nouvelle image ainsi obtenue.

Sinon il y a la solution d'utiliser la librairie CImg de l'Inria qui contient des fonctions déjà codées pour le traitement des images...
24/03/2008, 12h23
SmileSoft

ajouter un bruit gaussien à une image

Salut kaji :),

Citation:

Envoyé par Kaji

L'image que tu lis finit dans un tableau dont le format est lié à celui de ton image (en noir et blanc, tu n'auras qu'une composante, en RGB, trois).

Chaque composante varie de 0 à max (max = 255 dans la plupart des cas)

Il te faut un générateur de nombres aléatoires qui te produise des nombres aléatoires selon une loi gaussienne (je ne sais pas ce que produit le générateur par défaut).

Ensuite pour chaque pixel, il faut générer un bruit d'amplitude A (A = 20 par exemple). Tu auras dont un bruit B de allant de -20 à 20.

A chaque composante de chaque pixel, tu ajoutes ce bruit (en écrétant à [0..255]) et tu sauvegardes la nouvelle image ainsi obtenue.

Sinon il y a la solution d'utiliser la librairie CImg de l'Inria qui contient des fonctions déjà codées pour le traitement des images...

Merci pour ta réponse, tu ma donné une idée pour commencer, maintenant je trouve une difficulté pour la formule de la loi de gausse qui est f(x)=exp[-1/2((x-m)/écart type))²]/[écart type(sqrt(2pi)], j'aimerai bien que quelqu'un m'explique cette formule dans le cadre du géneration d'un bruit gaussien afin de bruiter une image.
merci d'avace :)

Citation:

Envoyé par SmileSoft

[...]maintenant je trouve une difficulté pour la formule de la loi de gausse qui est f(x)=exp[-1/2((x-m)/écart type))²]/[écart type(sqrt(2pi)], j'aimerai bien que quelqu'un m'explique cette formule dans le cadre du géneration d'un bruit gaussien afin de bruiter une image.
merci d'avace :)

Ta courbe f(x) est la fameuse "courbe en cloche" de Gauss, aussi appelée "Loi Normale". Tu peux la voir ici http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_normale

Déjà il faut savoir ce que te donne le générateur de nombres aléatoires de C++...
Je ne savais pas non plus et j'ai écrit un petit programme qui tire 100000 nombres de 0 à 100 et je compte le nombre dans le tableau tabNbSorties, le nombre de sorties. Par exemple, si le 50 et tiré une première fois, tabNbSorties[50] vaut 1. Si il sort une seconde fois, tabNbSorties[50] vaudra 2, etc.
A la fin j'enregistre tous les compteurs du tableau tabNbSorties dans un fichier texte au format lisible par Scilab (il est gratuit). Il suffit de copier-coller le texte "y = [4 5 6 ... 7 5 4]; bar(y);" dans Scilab et tu obtiens un magnifique histogramme !

Mon programme (C++ standard)
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 #include <stdlib.h> #include <iostream> #include <fstream> using namespace std; // // Renvoie un nombre aléatoire entre nMin et nMax // int getNbAleatoire(int nMin, int nMax) { return (int)(nMin + ((float) rand() / RAND_MAX * (nMax - nMin + 1))); }// getNbAleatoire int main(int argc, char *argv[]) { int nAmorce = 2;// amorce (vaut 1 par défaut) srand(nAmorce); const int ncMin = 0; const int ncMax = 99; const int ncTirages = 100000; // Raz du tableau de comptage int tabNbSorties[ ncMax + 1]; for (int nI = ncMin; nI <= ncMax; ++nI ) { tabNbSorties[ nI ] = 0; } // Tirages et enregistrements for (int nI = 1; nI <= ncTirages; ++ nI) { int nbAleat = getNbAleatoire( ncMin, ncMax ); tabNbSorties[ nbAleat ]++; } // Enregistrement de l'histogramme ofstream f_out; f_out.open("histo.txt", ios::out ); f_out << "y = ["; for (int nI = ncMin; nI <= ncMax; ++nI ) { f_out << tabNbSorties[ nI ] << " "; } f_out << "]; bar(y);"; f_out.close(); // fin system("PAUSE"); return EXIT_SUCCESS; }// main
En sortie, j'obtiens le tableau suivant par exemple :
Code:

1 2 y = [1059 1037 976 937 1006 1023 990 983 1023 1034 1010 1008 982 1019 944 1011 1005 951 960 1050 1049 981 973 1024 1003 1008 976 917 1047 976 1014 1041 967 1011 943 928 1019 1050 1029 998 1009 975 960 1050 992 992 1044 1014 1000 1053 964 947 993 950 1055 1017 1000 1047 985 1018 1012 1028 1029 1018 973 1024 1012 1027 1009 1005 1026 991 968 966 960 987 938 935 963 1017 1058 1057 965 1007 1007 954 1021 1013 978 1039 1010 986 975 984 1000 999 996 1053 972 1009 ]; bar(y);
Et là, on voit grâce à Scilab que l'histogramme est à peu-près plat.

Et donc tu peux te servir du générateur de nombres aléatoires standard pour générer des valeurs de "x".

Préalablement, tu calcules un histogramme (un tableau, donc) y = f(x) qui suive ta loi nomale Par exemple de x = 0 à x = 20 avec un maxi en x = 10 (y = f(10) = 20 par exemple) (La "cloche est centrée en x = 10 avec un mini en x = 0 et x = 20).
Ensuite, pour chaque pixel, tu génères un nombre aléatoire x entre 0 et 20. Le bruit correspondant vaut B = y = f(x) et tu l'ajoutes aux composantes de ton pixel. Ecrétage éventuel à [0 .. 255], et le tour est joué.

Eventuellement, tu calcules B = y - 10 pour avoir un bruit de -10 à 10...

27/03/2008, 11h02
SmileSoft

Ajouter un bruit gaussien à une image
Salut kaji :)

Résumant se que j'ai compris:
- Je doit calculer un tableau histogramme selon la loi de gauss "cloche de gauss", donc j'aurai un tableau H allant du min jusqu'au max , je procède comme tu a fait dans ton code:
  Code:
  
  1 2 3 4 5 Renvoie un nombre aléatoire entre nMin et nMax // int getNbAleatoire(int nMin, int nMax) { return (int)(nMin + ((float) rand() / RAND_MAX * (nMax - nMin + 1))); }// getNbAleatoire
  sauf pour la formule retournée j'utilise celle de gauss.
- Pour chaque pixel Générer un nombre aléatoire x entre min et max par le générateur de builder; et trouver le bruit B correspondant dans le tableau H[x] tel que B=H[x]
- En fin ajouter ce bruit B aux composantes de chaque pixel.
Est ce que j'ai bien compris là?

Merci d'avance :)
28/03/2008, 11h50
ToTo13

Bonjour,

si tu regardes parmi les plugins d'ImageJ, tu en trouveras un qui fait ce que tu demandes. Le code est disponible :)
28/03/2008, 14h26
SmileSoft

Ajouter un bruit gaussien à une image

Salut ToTo13 :)

Citation:

Envoyé par ToTo13

Bonjour,

si tu regardes parmi les plugins d'ImageJ, tu en trouveras un qui fait ce que tu demandes. Le code est disponible :)

Je voie que ImageJ concerne java; rappelant que je travaille avec c++ builder, ainsi que ma question été sur l'algorithme à suivre pour faire l'ajout d'un bruit gaussien à une image

Dans les discussions précédentes, kaji ma proposé une solution

Citation:

..Déjà il faut savoir ce que te donne le générateur de nombres aléatoires de C++...
Je ne savais pas non plus et j'ai écrit un petit programme qui tire 100000 nombres de 0 à 100 et je compte le nombre dans le tableau tabNbSorties, le nombre de sorties. Par exe........

j'ai résumé après ce que j'ai retenu

Citation:

Résumant se que j'ai compris:

* Je doit calculer un tableau histogramme selon la loi de gauss "cloche de gauss", donc j'aurai un tableau H allant du min jusqu'au max , je pr..........

Et j'ai demandé est ce q j'ai bien compris l'algorithme?:(

j'ai cherché sur le forum et j'ai pas trouvé, merci ToTo de me donné un lien précis ou de m'expliquer le procédé.

Merci d'avance :)
28/03/2008, 17h37
Matthieu Brucher

http://matthieu-brucher.developpez.c.../boost/random/
28/03/2008, 17h39
ToTo13

Bonjour,

Citation:

Envoyé par SmileSoft

Je voie que ImageJ concerne java; rappelant que je travaille avec c++ builder, ainsi que ma question été sur l'algorithme à suivre pour faire l'ajout d'un bruit gaussien à une image

je sais lire merci... mais la partie d'ajout du bruit ressemble plus à du C que du Java.
Voilà ce que l'on trouve en cherchant "Gaussian" ou "Noise" dans la page.
28/03/2008, 22h28
SmileSoft

Ajouter un bruit gaussien à une image

Salut :)

Citation:

Envoyé par ToTo13

Bonjour,

je sais lire merci... mais la partie d'ajout du bruit ressemble plus à du C que du Java.
Voilà ce que l'on trouve en cherchant "Gaussian" ou "Noise" dans la page.

désolez ToTo si j'ai mal exprimé la dernière foi :oops:, j'ai téléchargé le code contenu dans le lien que tu ma donné, mais j'arrive pas à lire, car j'ai pas le compilateur java sur mon pc, Est ce que tu peut me le donner sous format texte ici dans le forum??

Merci d'avance :)
30/03/2008, 01h06
Invité
Citation:
Envoyé par SmileSoft

Résumant se que j'ai compris:

Je doit calculer un tableau histogramme selon la loi de gauss "cloche de gauss", donc j'aurai un tableau H allant du min jusqu'au max
Oui, c'est ça, tu remplis un tableau

Code:

float tabH[100];//par exemple

Avec tabH[0], la première valeur de ta courbe en cloche, tabH[49], le maxi (20 par exemple) et tabH[99], la dernière valeur.

Citation:

Envoyé par SmileSoft

Pour chaque pixel Générer un nombre aléatoire x entre min et max par le générateur de builder; et trouver le bruit B correspondant dans le tableau H[x] tel que B=H[x][/LIST]

Pour chaque pixel, tu tires un nombre aléatoire x dans l'intervalle [0, 99] (la taille de ton histogramme) et le bruit gaussien aléatoire correspondant sera B = tabH[x].
Citation:
Envoyé par SmileSoft

En fin ajouter ce bruit B aux composantes de chaque pixel.
Exactement. A chaque pixel, tu tires un "x" et tu calcules le bruit correspondant par B = tabH[x] que tu ajoutes à chaque composante du pixel (en écrêtant à la bonne plage souvent [0 .. 255])
30/03/2008, 12h19
Matthieu Brucher

Enfin, il y a tout de même largement mieux pour générer un nombre aléatoire selon une gaussienne ! cf mon tutoriel, et si tu dois vraiment le réaliser par toi-même cherche du côté de la transformation de Box-Muller !
31/03/2008, 00h49
Invité
Citation:

Envoyé par Matthieu Brucher

Enfin, il y a tout de même largement mieux pour générer un nombre aléatoire selon une gaussienne ! cf mon tutoriel

Lequel ? Je ne l'ai pas trouvé dans tes pages... Il faut utiliser la librairie Boost ?

Citation:

Envoyé par Matthieu Brucher

, et si tu dois vraiment le réaliser par toi-même cherche du côté de la transformation de Box-Muller !

Sur Wikipédia, par exemple ?
D'après ce que j'ai compris, avec cette méthode, les nombres aléatoires "selon un gaussienne" se calculent par paire (z0 et z1) à partir de deux nombres aléatoires "linéaires" (x et y)

Algo simplifié :
- tirer x et y
- calculer s = x^2 + y^2
- z0 = x . sqr{-2.log(s)/s};//(forme cartésienne)
- z1 = y . sqr{-2.log(s)/s}
Pour chaque nombre aléatoire, il faut calculer des carrés, des racines carrées, des logarithmes, des multiplications... Et dans la forme polaire, c'est plus compliqué, il y a des calculs de cosinus !!

Il me semble que cette méthode n'est intéressante que pour la résolution des équations différentielles...
Dans notre cas, je ne vois vraiment pas l'intérêt... (à part pour perdre du temps et faire un code compliqué...)
31/03/2008, 07h52
Matthieu Brucher

1) oui, celui dont j'ai donné le lien plus haut, et oui, ça utilise Boost.

2) Tu peux t'amuser avec un histogramme cumulé, mais tu dois le parcourir et si tu veux un peu de précision, Box-Muller sera largement plus avantageux.
31/03/2008, 08h33
Invité

Citation:

Envoyé par Matthieu Brucher

1) oui, celui dont j'ai donné le lien plus haut, et oui, ça utilise Boost.

Oui, ça-y-est, j'ai trouvé, il faut aller dans http://matthieu-brucher.developpez.c.../boost/random/, puis "Distributions" dans "Autres distributions", choisir : normal_distribution.
Et il les calcule comment ses nombres aléatoires à distribution Gaussienne, Boost ? Si ça se trouve, il fait ce que je propose... :D

Citation:

Envoyé par Matthieu Brucher

2) Tu peux t'amuser avec un histogramme cumulé, mais tu dois le parcourir et si tu veux un peu de précision, Box-Muller sera largement plus avantageux.

Je propose un histogramme non cumulé et simplement un accès direct au nième élément... Plus simple, tu meurs ! :D
C'est vrai que la méthode Box-Muller est plus précise et moins consommatrice en mémoire (pour plus de précision avec ma méthode, prendre un histogramme plus grand, ou faire une interpolation entre tabH[i] et tabH[i+1] [ça coûte 2 multiplications, une somme et une division]).
Ceci dit, pour ajouter du bruit aux pixels d'une image il faut nécessairement des entiers... et donc un résultat discrétisé moins précis d'un résultat continu... La précision n'est donc pas ici un argument prépondérant.
De plus avec Box-Muller, il faut calculer des carrés, des racines carrées, des logarithmes, des multiplications à chacun des nombreux pixels d'une image... j'ai peur que ce soit beaucoup plus lent.

Mais en tous cas, je ne connaissais pas Box-Muller, ça peut servir, merci.;)
31/03/2008, 09h10
Matthieu Brucher

Une transformation Box-Muller, on se demande pourquoi ;)

Un histogramme non cumulé ne te servira à rien, il te faut un histogramme cumulé pour générer tes nombres. A moins que je n'ai pas compris ta méthode, il n'y a aucune chance pour que ton code fasse ce que tu crois (parole de statisticien).
31/03/2008, 10h10
Invité

Citation:

Envoyé par Matthieu Brucher

A moins que je n'ai pas compris ta méthode.

Je crois que c'est le cas ! :roll:
31/03/2008, 10h25
Matthieu Brucher

Citation:

Envoyé par Kaji

Je crois que c'est le cas ! :roll:

J'ai relu ce que tu penses à faire, je te rassure tout de suite, ça ne fait pas du tout une courbe gaussienne ;) (ou plus précisément, ça ressemble à une gaussienne dans le bouillard)

Si tu veux générer une loi aléatoire à partir d'une loi uniforme, tu DOIS partir de p(x<X) et non d(x=X). Une fois que tu as ce tableau, tu peux générer un nombre aléatoire entre 0 et 1 et prendre l'indice correspondant à cette valeur dans ton tableau cumulé. A partir de cet indice, tu as ton nombre aléatoire selon une transformation linéaire. C'est la SEULE solution pour générer n'importe quelle loi de manière acceptable (trace donc l'histogramme final d'une génération avec ton algorithme). De cette manière, tu répartis de manière uniforme (et correctement) les échantillons.

Dans ton exemple, au milieu du tableau, tu génères le nombre 20 le plus grand nombre de fois. Un bruit dans une image, c'est de moyenne nulle.

Plus sérieusement, pour calculer les indices dans ton tableau, je te souhaite bon courage (pour calculer l'intégrale par morceau de la loi gaussienne).
31/03/2008, 10h41
Invité

Citation:

Envoyé par Matthieu Brucher

J'ai relu ce que tu penses.

Au secours ! On lit dans mon cerveau !! 8O :lol:

Visiblement, tu as rien compris Matthieu ... :cry:
Par contre, SmileSoft, si.
Et comme mes messages lui étaient destinés, et que c'est lui qui a le problème, c'est l'essentiel... ;)
31/03/2008, 10h50
Matthieu Brucher

Citation:

Envoyé par Kaji

Visiblement, tu as rien compris Matthieu ... :cry:
Par contre, SmileSoft, si.
Et comme mes messages lui étaient destinés, et que c'est lui qui a le problème, c'est l'essentiel... ;)

Si, si, j'ai très bien compris, et je maintiens ce que je dis.
Si tu veux un bruit gaussien optimum, tu dois passer par la fonction F(x<X), et plus précisément par F^-1(x<X). Si après les algos de débruitage ne fonctionnent pas, on saura d'où ça vient ;)
31/03/2008, 11h05
reptils

Citation:

Envoyé par Kaji

...
Mais en tous cas, je ne connaissais pas Box-Muller, ça peut servir, merci.;)

C'est la base pour passer d'un loi uniforme à normale! il faut toujours l'avoir à l'esprit... un pc ne sais pas générer de base des nombres aléatoires sur une loi normale.
31/03/2008, 11h07
Invité

Citation:

Envoyé par Matthieu Brucher

Si, si, j'ai très bien compris, et je maintiens ce que je dis.

Bien sûr, tu as raison, c'est toi le plus fort...;)

Citation:

Envoyé par Matthieu Brucher

Si après les algos de débruitage ne fonctionnent pas, on saura d'où ça vient ;)

Effectivement ! :lol::king:
31/03/2008, 11h10
Matthieu Brucher

Citation:

Envoyé par Kaji

Bien sûr, tu as raison, c'est toi le plus fort...;)

Au moins les personnes qui veulent me faire confiance peuvent vérifier en cherchant sur Internet ou en vérifiant ma formation...
31/03/2008, 13h20
Invité

Citation:

Envoyé par Matthieu Brucher

Au moins les personnes qui veulent me faire confiance peuvent vérifier en cherchant sur Internet ou en vérifiant ma formation...

Tu sais, Matthieu, que Claude Allègre a une très bonne formation et qu'il émet des doutes sur le réchauffement climatique ? ;)

Blague à part, la référence pour moi en calcul numérique, c'est Numerical Recipes www.nr.com

Et justement, ils ont traité le problème des nombres aléatoires selon une Gaussienne.

J'ai même trouvé sur le site de Pierre Chatelier une implémentation de l'algo de Numerical Recipes.
http://ktd.club.fr/programmation/cpp-random.php. Il y a même ses tests avec.

Je pense que tu (SmileSoft) devrait le tester et l'utiliser... (avec son autorisation) ;)

Sinon il y a une implémentation toute faite de l'algo de Box-Muller.

En performance, le classement des algos devrait donner ceci :
1) Numerical Recipes (de loin !!)
2) Le mien 8-) ;)
3) Box-Muller

Bon bruitage... ;)
31/03/2008, 13h33
Matthieu Brucher

Faut juste une licence pour utiliser le code des NR (et quand je vois le code fourni, c'est parfois...)...

Maintenant, si tu veux vraiment classer le code, la vitesse ne veut rien dire dans ce cas, ce qui est primordial, c'est la qualité de la génération aléatoire, et là ton code est bien loin derrière Box-Muller ou la solution des NR.

Salut Kaji et Matthieu :)

je vous remercie pour cette riche discussion ;)

je travaille maintenant sur une autre méthode, j'ai trouvé ce que donne le générateur des nombre aléatoires de c++ builder, et j'ai pensé à une petite solution qui parait simple.

Supposant que j'ai une image que je vais lui ajouter un bruit B avec le sigma=0.2 alors:
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 int i,x,y=0; float B; randomize(); for( i=0;i<Form1->Image1->Picture->Width;i++)// parcours des ligne de l'image. { for(int j=0;j<Form1->Image1->Picture->Height;j++) // parcours des colonnes de l'image. { x=rand()%20; y=rand()%20; B=exp(-(x*x+y*y)/(2*0.2*0.2)); //l'ajout du bruit Form1->Image1->Canvas->Pixels[i][j]=Form1->Image1->Canvas->Pixels[i][j]+B; } } }
Remarque: j'ai utilisé la formule de gauss à 2 dimension (pour image)
f(x,y)=exp( - (x*x+y*y) / (2*sigma*sigma))

Est ce que je suis dans le bon sens?

Je trouve une difficulté pour le sigma:
Est ce qu'il doit être calculé ?
ou c'est un paramètre que l'user va entrer?

Merci d'avance :)

31/03/2008, 21h23
Matthieu Brucher

Euh... B n'est pas un bruit gaussien...
31/03/2008, 21h34
reptils

mais c'est quoi cette horreur 8O
01/04/2008, 21h23
SmileSoft

Salut Mathieu!! :)

Citation:

Envoyé par Matthieu Brucher

Euh... B n'est pas un bruit gaussien...

Merci de m'expliquer pourquoi ce B n'est pas un bruit?

Merci d'avance :)
01/04/2008, 21h29
Matthieu Brucher

C'est un bruit, mais pas gaussien (fais le calcul par toi-même, il n'est même pas de moyenne nulle)
01/04/2008, 21h55
reptils

Box muller c'est quant meme pas compliqué !!!

salut :)

j'ai essayé un autre code, là j'utilise une image couleur (rgb):

Code:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
 
void __fastcall TForm1::Button2Click(TObject *Sender)
{
int B;
int amplitude=50;
randomize();
int r,v,b=0;
for(int i=0;i<Form1->Image1->Picture->Width;i++)
  {
    for(int j=0;j<Form1->Image1->Picture->Height;j++)
    {
     B=(char )( RandG( 0.0,0.3 ) * amplitude );
      // RandG génère des nombre aléatoir selon la loi de gauss.
     // l'ajout du bruit B à chaque composantes R, G et B de l'image
    r=GetRValue(Image1->Canvas->Pixels[i][j])+B;
    v=GetGValue(Image1->Canvas->Pixels[i][j])+B;
    b=GetBValue(Image1->Canvas->Pixels[i][j])+B;
    Form1->Image1->Canvas->Pixels[i][j]=RGB(r,v,b);
    }
  }
 
}

sachant que la fonction RandG est le générateur des nombres aléatoires gaussien de c++ builder.

Est ce que B est un bruit gaussien ?

Merci d'avance :)

01/04/2008, 22h17
Matthieu Brucher

Dans ce cas, oui. En revanche, je ne connais pas la qualité du générateur sous-jacent, ça peut marcher dans ce cas et si tu le réutilises avec des outils plus complexes planter dans un problème statistique.
05/04/2008, 15h03
Invité

Salut SmileSoft,

Désolé pour le retard... félicitations pour ton code... Je ne connaissais pas la fonction RandG de Builder...

Citation:

Envoyé par SmileSoft

Est ce que B est un bruit gaussien ?

D'après la doc BCB, oui...
Pour en être sûr, il faudrait effectuer un petit test et tracer l'histogramme de répartition...

Par contre, j'ai l'impression que tu as oublié dans ton code d'écrêter les valeurs des composantes de tes pixels.
Je ne sais pas quel est la plage de valeurs, mais si c'est du [0..255], et que tu as des pixels blancs [255, 255, 255] auxquels tu ajoutes du bruit, ces pixels vont peut-être se retrouver noirs !! ;)
14/04/2008, 16h37
SmileSoft

Salut kaji :)
Jai pas compris ce que voulez vous dire par:

Citation:

Envoyé par Kaji

Par contre, j'ai l'impression que tu as oublié dans ton code d'écrêter les valeurs des composantes de tes pixels.
Je ne sais pas quel est la plage de valeurs, mais si c'est du [0..255], et que tu as des pixels blancs [255, 255, 255] auxquels tu ajoutes du bruit, ces pixels vont peut-être se retrouver noirs !! ;)

Merci d'avance :)
18/04/2008, 05h54
b_reda31

Bonjour à vous,
Je pense que ce que Kaji veut dire c'est qu'on ajoutant la valeur B (le nombre aléatoire généré)à chaque composante (R,V,B),Il serait possible que les nouvelles valeurs des composantes (R,V,B)dépassent 255!!
Ce qui donnerai des résultats pas trés attendus!:aie: