{"id":7409,"date":"2018-12-07T08:18:50","date_gmt":"2018-12-07T07:18:50","guid":{"rendered":"http:\/\/www.sigterritoires.fr\/?p=7409"},"modified":"2018-12-07T08:18:55","modified_gmt":"2018-12-07T07:18:55","slug":"tutoriel-classification-dimages-avec-qgis-2-3-les-filtres-spatiaux","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/tutoriel-classification-dimages-avec-qgis-2-3-les-filtres-spatiaux\/","title":{"rendered":"Tutoriel classification d’images avec QGis: 2.3- Les filtres spatiaux"},"content":{"rendered":"\n

Les filtres spatiaux<\/strong> repr\u00e9sentent une autre m\u00e9thode de traitement num\u00e9rique utilis\u00e9es pour le rehaussement d’une image. Ces filtres sont con\u00e7us de fa\u00e7on \u00e0 faire ressortir ou \u00e0 supprimer des caract\u00e9ristiques sp\u00e9cifiques d’une image en se basant sur leur fr\u00e9quence spatiale<\/strong>. La fr\u00e9quence spatiale est li\u00e9e au concept de texture. Elle fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 la fr\u00e9quence de variation des diff\u00e9rents tons qui apparaissent dans une image. Les r\u00e9gions d’une image o\u00f9 la texture est \u00ab\u00a0rugueuse\u00a0\u00bb sont les r\u00e9gions o\u00f9 les changements dans les tons sont abrupts; ces r\u00e9gions ont une fr\u00e9quence spatiale \u00e9lev\u00e9e. Les r\u00e9gions \u00ab\u00a0lisses\u00a0\u00bb ont une variation des tons qui est plus graduelle sur plusieurs pixels; ces r\u00e9gions ont une fr\u00e9quence spatiale faible. La m\u00e9thode de filtrage spatial consiste \u00e0 d\u00e9placer une \u00ab\u00a0fen\u00eatre\u00a0\u00bb d’une dimension de quelques pixels (ex. : 3 sur 3, 5 sur 5, etc.) au-dessus de chaque pixel de l’image. On applique alors un traitement math\u00e9matique utilisant les valeurs des pixels sous la fen\u00eatre et on remplace la valeur du pixel central par le r\u00e9sultat obtenu. La fen\u00eatre est d\u00e9plac\u00e9e le long des colonnes et des lignes de l’image, un pixel \u00e0 la fois, r\u00e9p\u00e9tant le calcul jusqu’\u00e0 ce que l’image enti\u00e8re ait \u00e9t\u00e9 filtr\u00e9e. En modifiant le calcul effectu\u00e9 \u00e0 l’int\u00e9rieur de la fen\u00eatre, il est possible de rehausser ou de supprimer diff\u00e9rents types de caract\u00e9ristiques pr\u00e9sents dans une image.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Un filtre passe-bas<\/strong> est con\u00e7u afin de mettre en \u00e9vidence les r\u00e9gions assez grandes et homog\u00e8nes ayant des pixels d’intensit\u00e9 similaire. Ce filtre r\u00e9duit les plus petits d\u00e9tails d’une image. Il est donc utilis\u00e9 pour lisser une image. Les filtres moyenneur et m\u00e9dian, souvent utilis\u00e9s avec les images radars , sont des exemples de filtre passe-bas. Les filtres passe-haut<\/strong> font le contraire : ils sont utilis\u00e9s pour raviver les petits d\u00e9tails d’une image. Un filtre passe-haut peut par exemple se d\u00e9finir en appliquant premi\u00e8rement un filtre passe-bas \u00e0 une image pour ensuite soustraire le r\u00e9sultat de l’image originale, ce qui produit une nouvelle image dans laquelle les d\u00e9tails ayant une fr\u00e9quence spatiale \u00e9lev\u00e9e sont rehauss\u00e9s. Les filtres directionnels ou les filtres d\u00e9tectant les contours sont utilis\u00e9s pour rehausser les caract\u00e9ristiques lin\u00e9aires d’une image comme les routes ou les limites des champs. Ces filtres peuvent aussi \u00eatre con\u00e7us pour rehausser des caract\u00e9ristiques ayant une certaine orientation dans l’image.<\/p>\n\n\n\n

Le rehaussement d’images est essentiellement un processus qui permet de faciliter l’interpr\u00e9tation visuelle d’une image. Dans certains cas (comme lors d’un filtrage passe-bas), le r\u00e9sultat peut para\u00eetre d\u00e9cevant mais il permet toutefois \u00e0 l’interpr\u00e8te de discerner les \u00e9l\u00e9ments de basse fr\u00e9quence spatiale parmi le fouillis des hautes fr\u00e9quences de l’image. Les rehaussements sont souvent appliqu\u00e9s pour des raisons sp\u00e9cifiques. Ainsi, pour une image donn\u00e9e, ils pourront \u00eatre forts diff\u00e9rents s’il s’agit d’applications diff\u00e9rentes.<\/p>\n\n\n\n

Contrairement au rehaussement dont nous avons parl\u00e9, le filtrage peut se faire de deux mani\u00e8res diff\u00e9rentes: en modifiant la visualisation de l’image ou en modifiant les valeurs de l’image elle-m\u00eame. Si vous d\u00e9cidez d’appliquer d\u00e9finitivement le filtrage pour travailler \u00e0 la classification sur l’image modifi\u00e9e, vous devrez cr\u00e9er une nouvelle image en sortie du processus de filtrage.<\/p>\n\n\n\n

Filtrage avec QGis<\/h2>\n\n\n\n

Vous disposez d’un outil de traitement dans la biblioth\u00e8que SAGA Gis pour effectuer le filtrage d’images SAGA -> Raster Filter -> Simple Filter<\/em><\/strong>:
<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n
\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Les filtres disponibles concernent trois grands types de filtres:<\/p>\n\n\n\n

Les filtres passe-bas (Smooth)<\/h4>\n\n\n\n

Les filtres de lissage (passe-bas) lissent les donn\u00e9es en r\u00e9duisant les variations locales et en supprimant le bruit. Le filtre passe-bas calcule la valeur moyenne (moyenne) pour chaque pixel voisin. L\u2019effet est que la moyenne des valeurs hautes et basses de chaque voisin sera r\u00e9duite, ce qui r\u00e9duira les valeurs extr\u00eames des donn\u00e9es.
<\/p>\n\n\n\n

Les filtres passe-haut (Sharpen)
<\/h4>\n\n\n\n

Le filtre Nettet\u00e9 (sharpeningt) accentue la diff\u00e9rence comparative des valeurs avec ses voisins. Un filtre passe-haut calcule la statistique de somme focale pour chaque cellule de l’entr\u00e9e \u00e0 l’aide d’un voisinage pond\u00e9r\u00e9 du noyau. Il met en \u00e9vidence les limites entre les caract\u00e9ristiques (par exemple, lorsqu’un plan d’eau rencontre la for\u00eat), accentuant ainsi les contours entre les objets. Le filtre passe-haut est appel\u00e9 filtre d’am\u00e9lioration des contours. Le noyau du filtre passe-haut identifie les cellules \u00e0 utiliser dans le voisinage et leur poids <\/p>\n\n\n\n


Filtres de d\u00e9tection de bord (Edge)
<\/h4>\n\n\n\n

Le troisi\u00e8me des filtres concerne la d\u00e9tection de bords des objets g\u00e9ographiques.<\/p>\n\n\n\n

Voici un exemple de l’application de chacun de ces filtres sur une image:<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
Image d’origine sans filtrage<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"\"<\/a>
Image avec filtrage \u00ab\u00a0smooth\u00a0\u00bb<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n


<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
Image avec filtrage \u00ab\u00a0sharpen\u00a0\u00bb<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"\"<\/a>
Image avec filtrage \u00ab\u00a0Edges\u00a0\u00bb<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

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