Dans la première phase de l'analyse, les couleurs de l'image sont analysées et quantifiées. Elles sont utilisées pour différencier les objets de leur arrière-plan. Les débris peuvent être filtrés par différentes méthodes (voir tableau ci-dessous). Dans la deuxième phase d'analyse, des mesures sont effectuées sur les objets détectés et sur l'image entière (ou la région analysée de celle-ci). Celles-ci se répartissent en trois catégories.

• 1) Mesures globales liées à la région analysée telles que la surface totale et en pourcentage occupé par les objets et leurs mesures morphologiques moyennes (surface, longueur, largeur...). L'agrégation des couleurs fait également partie de ce groupe.
• 2) Mesures morphologiques individuelles telles que surface, longueur, largeur, périmètre et coefficient de forme.
• 3) Zone en fonction de la couleur, NDVI ou Color Index. Pour chaque objet et la région analysée, vous obtenez la zone occupée par les couleurs d'intérêt et leurs groupes. Cela inclut également des informations sur la couleur dominante. Les objets peuvent également être classés en fonction du contenu couleur en fonction des critères que vous choisissez.

L'histogramme au-dessus de l'image peut afficher la surface par classe ou groupe de couleurs et la distribution de fréquence des objets en fonction d'une mesure morphologique (Ex : nombre d'objets d'une certaine surface ou gamme de longueur).
Une image couleur 24 bits à analyser. Elle peut contenir des millions de couleurs. De telles images sont facilement obtenues avec des caméras numériques et des scanners.	Avant d'analyser les images, vous devez apprendre à WinCAM quelles couleurs font partie des objets (herbe, fruits, maladie ou régions saines) et lesquelles sont l'arrière-plan (sol) simplement en cliquant dessus dans l'image et en donnant des noms à ces groupes que nous appelons "classes de couleur". Dans la première phase de l'analyse, WinCAM classe les pixels de l'image dans l'une de ces classes. Le résultat de cette classification peut être affiché et enregistré dans des fichiers.	Les classes de couleurs peuvent être regroupées. Le groupe peut recevoir un nom et les données de mesure de surface peuvent être obtenues par classe ou groupe de couleurs. Dans l'exemple ci-dessus, le groupe Herbe est composé de quatre couleurs vertes et le sol de deux couleurs brunes.  La classification en groupes peut également être affichée et enregistrée dans des fichiers. Il peut y avoir jusqu'à trois groupes et chacun peut avoir jusqu'à douze classes de couleurs.	Exemple de classes de couleurs pour analyser l'image de couverture du sol à gauche.
Les pixels sont classés en fonction de leur couleur (Teinte, Saturation et Intensité qui équivaut à Teinte, Valeur et Chroma utilisée dans le système de classification des couleurs Munsell). Un facteur de tolérance pour chacun de ces composants permet d'inclure plus ou moins de couleurs dans chaque classe.

WinCAM NDVI peut être utilisé pour quantifier l'uniformité de cuisson des toasts (tranches de pain).	L'image des classes de couleur. Il montre dans quelle classe de couleur chaque pixel a été classé.	Classes et groupes de couleurs définis pour analyser a cuisson des toasts.

Note: Vous pouvez obtenir des informations interactives sur les objets analysés en cliquant dessus dans l'image ou consulter les fichiers de données pour plus de détails. Les données de mesures sont enregistrées dans des fichiers texte qui peuvent être lus par de nombreux programmes (comme Excel).

Lorsque vous classez des sols ou des plantes en comparant leur couleur à un ensemble imprimé de couleurs de référence telles que les cartes de couleurs de sol Munsell ou la carte de couleurs de tissus végétaux Munsell, vous faites ce que nous appelons une classification absolue. Lorsque vous classez des couleurs végétales sans comparaison avec une référence externe, simplement en les comparant, vous faites ce que nous appelons une analyse de couleur relative. WinCAM NDVI fonctionne de cette dernière manière. Il classe les couleurs sur une base relative de ce qui est contenu dans une image. Il est possible dans WinCAM NDVI d'émuler une analyse de couleur absolue en incluant dans chaque image des couleurs de référence (comme un sous-ensemble des échantillons Munsell). Dans ce cas, les couleurs des objets à analyser sont comparées à ces échantillons de couleurs de référence. Cela fonctionnera tant que le nombre d'échantillons de couleur de référence ne dépasse pas la limite de 36 fixée dans WinCAM NDVI.

WinCAM NDVI peut calculer six indices de végétation fréquemment utilisés dans l'évaluation de la santé/du stress en agriculture et en foresterie (NDVI, ENDVI, EVI2, MSAVI, WDRVI, Green Chlorophyll)et vous pouvez également définir les vôtres.

- Le NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)est l'un de ces indices spectraux prédéfinis. C'est une mesure de la santé et de la quantité des plantes. Il est calculé à partir d'images qui ont des données NIR (Near InfraRed) dans l'un de ses canaux et des données visibles (bleu ou rouge) dans un autre. Ces images peuvent provenir de caméras multispectrales aériennes ou terrestres. L'indice met en évidence la forte réflectance des plantes vertes saines dans le NIR (due aux cellules mésophyle diffusant la lumière à cette longueur d'onde) par rapport à la faible réflectance dans le visible (due à la forte absorption de la chlorophylle). La végétation sèche ou inactive, le sol, les roches et l'eau ne présentent pas ce comportement spectral. Les images et les données NDVI peuvent être analysées de manière interactive ou par lots (sans supervision de l'opérateur) à partir d'images multispectrales stockées dans un dossier.

- Vous pouvez également définir votre propre index spectral (couleur) comme un mélange de canaux d'image RGB (Red, Green, Blue) ou HIS (Hue, Saturation, Intensity) ou le rapport de deux de ces mélanges. Le Greenness est un exemple d'indice spectral personnalisé que vous pouvez définir. Il quantifie la quantité de vert dans une image couleur standard. C'est un indice qui a des valeurs positives lorsque le vert est présent et nul ou négatif lorsqu'il ne l'est pas. Il est fréquemment utilisé dans l'analyse de la couverture végétale du sol. Les images et données Spectral (color) indices peuvent également être analysées de manière interactive ou par lots (sans la supervision d'un opérateur).

WinCAM NDVI peut calculer les indices spectraux pour l'ensemble de l'image, une région de celle-ci ou par objets. Il peut également utiliser les valeurs d'index pour les classer selon différents critères d'acceptation/rejet. Les données d'index sont disponibles pour ces 3 types d'analyse à l'écran et dans des fichiers de données (texte) et sont également disponibles sous forme visuelle sous forme d'image d'index avec des niveaux de gris représentant la force de l'index. Ces images peuvent être enregistrées pour analyse ou importées dans différents programmes à des fins multiples (génération de rapports, ...).

WinCAM NDVI peut être utilisé comme profilomètre pour analyser les niveaux de gris (intensités lumineuses) ou les variations de couleur le long des chemins tracés sur l’image par l'opérateur. Les profils de niveaux de gris peuvent être enregistrés dans des fichiers de données tandis que les données des profils de couleur sont enregistrées sous forme de résumé de leur contenu de couleur (longueur en unités et pourcentage de la longueur totale du chemin par couleur). Le profilomètre peut également être utilisé pour mesurer manuellement ou semi-automatiquement les dimensions d'objets en cliquant dessus dans l'image.

Il est possible de calibrer WinCAM NDVI pour qu'il effectue des mesures en valeurs de réflectance ou simplement pour équilibrer les canaux de couleur. Le premier est fait en utilisant des cibles à plusieurs étapes de réflectance connues et le second avec un seul objet blanc. Les deux sont disponibles pour le spectre visible et NIR. La calibration par rapport à des normes connues vous permet de comparer les données d'analyse entre les images acquises avec différentes caméras ou réglages de caméra (donc différentes intensités d'éclairage pour la même réflectance).