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De nombreuses images (ou photos) sont prises selon des éclairages variés. La couleur
et l'intensité de l'éclairage ont une forte influence sur le rendu visuel de l'image.
Ces variations d'éclairages posent problème lors de l'acquisition et du traitement
de l'image. Les appareils photos ou les caméras videos ont beaucoup de mal à rendre
compte des variations couleurs dans les zones peu illuminées. Malgrés l'utilisation
d'un flash, beaucoup de détails disparaissent lors de la prise de vue. De plus l'oeil
humain à la capacité de s'adapter aux changements d'éclairages. Par exemple, si votre
main est éclairée par un spot vert, vous percevrez encore la couleur originale de votre
peau. Cette adaptation n'est pas aussi performante pour un appareil photo ou une caméra,
c'est pourquoi l'image acquise n'est pas similaire à ce que vous avez vu.
Pour améliorer le rendu visuel d'une image lorsque les conditions d'éclairage
ne sont pas satisfaisantes, on utilise des algorithmes de normalisation couleur qui
font partis des algorithmes de retouche d'image.
Il s'agit simplement de transformer les valeurs numériques de l'image.
Cette technique appelée Multiscale Retinex with Color Restoration (MSRCR) est un algorithme de
retouche proposé par Rahman [rahman96a],[rahman96b] et utilisé dans le domaine de l'imagerie et
particulièrement dans le domaine médical.
L'approche s'inspire de la perception visuelle humaine et de la fonction rétinienne d'Edwin Land.
Cette fonction et plus particulièrement sa forme générale est similaire à une différence de
gaussienne (DOG (Difference of Gaussian)) proche du Laplacien
(sommes des dérivées secondes de la gaussienne).
Via l'opération de filtrage, l'idée consiste à caractériser l'information lumineuse d'un point
à partir de son intensité et celles de ses voisins (la taille du voisinage dépend du support
de la gaussienne). En effet, une mesure utilisant l'information du voisinage spatial est nécessaire
pour distinguer, par exemple, un point noir éclairé par une lumière blanche d'un point blanc faiblement
éclairé. L'utilisation d'un Laplacien permet de
caractériser cette différence et
possède la propriété d'isotropie.
Rahman dans [rahman96b], explique que la MSR a tendance à désaturer les couleurs des images.
Pour éviter ce problème on applique une technique de restauration de la couleur (CR).
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