Lien vers l’outil : http://www.geotests.net/test/simplification/laplacian.html?l=fr
Dans la série d’idées issues du travail de thèse (2013) sur l’utilisation de méthodes esthétiques pour la cartographie thématique, on trouve les outils concernant l’utilisation de coordinations de couleurs (détection/visualisation et construction, qui ont fait l’objet de développements dans le présent carnet).
On y évoque aussi l’idée d’une simplification visuelle de l’image (notamment cartographique) par l’atténuation d’un des éléments principaux de la complexité visuelle : les éléments fins contrastés (Cf. cet article ou celui-ci). On pense, entre autres, aux contours noirs sur fond clair des objets de la carte, dont la prégnance visuelle est inutilement forte (notamment avec les réglages par défaut de certains logiciels).
Pour essayer de mettre en œuvre cette simplification avec un outil accessible, c’est-à-dire facilement et rapidement utilisable, selon l’habitude ici, on a donc développé un prototype basé sur une idée simple : il existe des filtres automatiques de détection des contours, on peut donc essayer de produire des images où ils seraient atténués, par soustraction / combinaison de pixels.
Restait à trouver le bon filtre et la bonne méthode de développement, pour produire un outil web fonctionnel, qui réponde assez vite pour une utilisation simple.
Les filtres disponibles
Le filtrage linéaire d’une image raster, composée de pixels, consiste à créer une nouvelle image dont les valeurs de pixels sont issues d’un calcul. Ce calcul croise les valeurs de l’image d’origine avec une petite matrice, appelée noyau ou masque de convolution. (Cf. la synthèse de la Wikipedia pour un aperçu général du traitement d’image par filtres linéaires). Les filtres les plus connus sont ceux de flou (gaussien), de renforcement, de débruitage ou de détection de lignes.
La série de filtres pertinents pour la détection des contours forme une petite liste, dans laquelle les plus prometteurs sont ceux dits Laplaciens ou dérivés, utilisant des masques de convolution dont les valeurs forment une sorte d’entonnoir (ou chapeau mexicain à l’envers) :
Le fonctionnement de ces filtres peut être grossièrement résumé en disant que les fortes différences entre un pixel et son entourage, potentiel indice d’un contour intéressant à détecter, vont être isolées (par exagération extrême des différences).
Différents filtres ont été testés, pour n’en garder que deux, le filtre Laplacien évoqué ci-dessus, amélioré en un filtre Laplacien de Gaussienne (LoG) et la différence de gaussiennes (DoG). Ce dernier type de filtre est en fait une approximation du premier, plus rapide à calculer mais d’un fonctionnement légèrement différent, qui peut être complémentaire. Il se base sur le calcul de la différence entre deux flous gaussiens de portée variable (pour repérer les zones de l’image où le changement de couleur est brusque).
Les deux types de filtres se basent donc sur la convolution de l’image, que l’on peut paramétrer selon plusieurs éléments :
- la taille du masque : 3×3, 5×5 ou 7×7 pixels de côté ;
- la forme de la courbe en entonnoir, réglée par le paramètre Sigma.
A ces deux éléments, on ajoute des traitements annexes :
- un flou gaussien préalable de l’image source, pour éventuellement la lisser un peu ;
- un flou gaussien du résultat du filtre de détection des contours, avant combinaison, idem.
La différence entre les deux filtres tient à la finalité du paramètre nommé “facteur” dans l’outil :
- pour le filtre LoG : coefficient multiplicateur de la pointe du masque ;
- pour la DoG : écart entre les sigmas des deux gaussiennes dont on fait la différence.
La combinaison des images
Une fois le filtre calculé, il faut le combiner avec l’image d’origine pour réaliser l’atténuation des contours recherchée. Cette combinaison, ou mode de fusion, peut être réalisée selon différents calculs, pour atténuer les contours ou, au contraire, les isoler pour les visualiser.
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| Image d’origine (source) | Contours fortement atténués |
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| Contours visualisés | Contours légèrement atténués |
Pour aider à l’utilisation de l’outil, les paramètres de filtrage et de combinaison pour produire ces différents résultats ont été regroupés dans des “préréglages”, que l’on peut ensuite raffiner de manière interactive.
Conseils d’utilisation
Les filtres utilisés sont assez sensibles à la taille des images et à l’épaisseur moyenne des contours. Selon l’image source, il faut donc faire varier les valeurs des paramètres, notamment de taille du masque (grande image -> grand masque) et le facteur de force de la courbe (ou de différence de gaussiennes).
Évaluation de l’outil
Reste maintenant à tester l’outil sur diverses images, pour vérifier son fonctionnement et estimer son efficacité à en simplifier la lecture, à en atténuer la complexité visuelle.
Pour ce faire, une enquête en ligne va être conçue, mais en attendant, n’hésitez pas à tester et à nous faire remonter tout souci d’utilisation ou remarque, merci d’avance !
Détails techniques de fonctionnement
L’outil fonctionne sur le principe habituel d’une page Web, les calculs sont réalisés par des fonctions Javascript. Il utilise la bibliothèque de fonctions “Canvas filters” développée par Ilmari Heikkinen (sous licence MIT). Le code source (dans la page html) contient d’autres filtres et plusieurs types de paramètres fonctionnels. Ils n’ont pas été utilisés dans la version finale de l’interface pour la garder assez simple.
Lorsque vous traitez une image de votre disque dur, elle n’est pas mise en ligne sur le site de l’outil, les traitements se font localement, sur votre ordinateur.
D’autres billets pourront être rédigés pour expliquer plus en détail le fonctionnement des traitements, si cela s’avère utile.