détection de nuages dans le ciel avec matlab

[invited1cfc771]

Bonjour,

Dans le cadre d'une étude de traitement d'image avec matlab, je voudrais trouver des techniques efficaces permettant de détecter des nuages dans le ciel (de nuit).

Le problème est que ces nuages peuvent se présenter sous diverses formes et de plus, étant données que les photos du ciel sont prises de nuit, la méthode de détection doit etre tres précise.

(je comptais travailler en HSV car apparemment le snuages présentent un certaine ombre ...)
Je voudrais ensuite pouvoir calculer l'espace (%) qu'occupe ces nuages dans le ciel.

Merci de me renseigner sur les techniques les plus adéquates et le processus de traitement préalable (je me perds un peu avec les nombreuses techniques).
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[argusazure]

Oula! si toutes les images sont prisent à la même heure, pourquoi pas, mais si c'est du 24h/24h...
Essai voir un classificateur du type isodata pour classifier tes pixels en "nuage" ou "non nuage". Avec un peu de morpho par la suite, pour unifier un peu les zones.

[invited1cfc771]

est ce que tu peux mieux me décrire ce type de classificateur (isodata) et comment il procède pour me classer mes pixels.
Merci d'avance.

[invited1cfc771]

Est-ce que quelqu'un aurait plus d'information concernant la détection de nuages qui se base sur l'ombre des nuages?
Merci d'avance.

[A voir en vidéo sur Futura]

[argusazure]

Finalement, "un k plus proches voisins" est peut-être plus adapté.
En gros tu as un espace à 3 dimensions si 3 variables caractérisent une forme. H, S et V par exemple. Tu as une liste d'échantilllons de triplets (H,S,V) pour la classe nuage et une liste de triplets (H,S,V) pour la classe non nuage. Tu mets tout ça dans ton espace à 3 dimensions.

Quand tu as un triplet (H,S,V) dont tu ne connais pas la classe, tu vas regarder si le triplet le plus proche est de la classe nuage ou non nuage.
On peut généralier "le plus proche" par "les k plus proches".

[invited1cfc771]

Merci pour ton aide! Je vais éssayer cette méthode des k_ppv!

J'aurais aimé savoir s'il existait une méthode de filtrage permettant de débruiter une image sans affecter les contours.

Merci d'avance.

[argusazure]

J'aurais aimé savoir s'il existait une méthode de filtrage permettant de débruiter une image sans affecter les contours.

Tu peux essayer un filtre médian qui a l'avantage de ne pas généré de nouvelles valeurs pour l'image. Il va supprimer le bruit de type impultionnel.

Tu peux aussi essayer un filtre conditionnel gaussien, qui sera appliqué uniquement sur les zones uniformes. Soit ngI1 le niveau de gris du pixel I considéré et ngI2 le niveau de gris obtenu en applicant le filtre gaussien sur I.
Tu remplaces ngI1 par ngI2 si |ngI2-ngI1|<seuil
Voila caro!

[invited1cfc771]

Bonjour,

j'ai des photos du ciel de nuit et lorsque j'effectue une égalisation de l'histogramme, au lieu d'obtenir un fond du ciel sombre et bien certaines zones apparaissent lumineuses ce qui me fausse ma segmentation.
Je prends des photos avec un reflex et j'ai deux types de photos: des photos avec des nuages et d'autres sans (etoiles peuvent aparaitre). Le but c'est de détecter les nuages et, quand on travaille en luminance, le problème de la non uniformité de la luminosité pose problème. (j'ai fait des 'darks' et 'flats' ).

Avez-vous des pistes pour résoudre ces problèmes?

Merci d'avance.