TP1: Colorisation de l'Empire Russe

Résumé

Le premier travail pratique de photogrammétrie algorithmique porte sur l'alignement des trois canaux de couleur
dans le but de coloriser une image en noir et blanc. Il s'agit d'un exercice de base qui m'a permis de me familiariser
avec la manipulation d'image ainsi que les différent paramètres pouvant être modifier pour améliorer l'aspect d'une
photo. Voici donc mes résultats d'alignement des 3 canaux de couleur en utilisant une approche à une seule échelle et
une approche à échelles multiples ainsi que quelque améliorations du point de vue du contraste, du recadrage et du ''white balance''.

Approche à une seule échelle

Pour effectuer l'alignement des 3 canaux de couleur j'ai utilisé le canal bleu comme référence. Je compare le 50% central du canal
bleu avec le 50% central des 2 autre canaux en utilisant la sommes des différence en carré. L'échantillon comparé avec le centre du
canal bleu est déplacé de telle sorte que toutes les possibilité dans un carré de +/- 15 pixels sont gardés en mémoire. L'erreur
minimum est ensuite déterminé et la translation associé est appliqué sur les canaux rouge et vert pour obtenir le résultat final.
On a ici les images alignées ainsi que la translation appliqué sur le canal rouge (Tr) et vert (Tv). Il s'agit de translation matlab
donc Tr= [9 ,-1] signifie que le canal rouge a été déplacé de 9 pixels vers le bas et 1 pixel vers la gauche.


Tr= [9 ,-1] Tv= [4 ,1]

Tr= [5 ,5] Tv= [2 ,3]

Tr= [12 ,1] Tv= [6 ,1]

Tr= [4 ,3] Tv= [1 ,2]

Tr= [6 ,0] Tv= [2 ,0]

Tr= [13 ,-1] Tv= [1 ,-1]

Tr= [4 ,2] Tv= [1 ,1]

Tr= [12 ,1] Tv= [5 ,1]

Tr= [14 ,4] Tv= [6 ,2]

Approche à échelles multiples

Pour l'approche pyramidale l'image est redimensionnée successivement à 1/8, 1/4, 1/2 et 1. Pour chaque échelle Tv et Tr sont déterminés et doublé pour être utilisé à l'échelle supérieure. Toutes les possibilités dans un carré de +/- 5 sont testées. Au final J'obtiens les images et les translations suivante Translation à échelle 1, cliquez pour observer à échelle 1.


Tr= [91 ,38] Tv= [38 ,19]

Tr= [108 ,57] Tv= [48 ,40]

Tr= [52 ,37] Tv= [35 ,25]

Tr= [86 ,32] Tv= [42 ,6]

Tr= [49 ,14] Tv= [15 ,5]

Tr= [124 ,34] Tv= [57 ,25]

Tr= [43 ,5] Tv= [16 ,3]

Tr= [11 ,19] Tv= [-15 ,10]

Tr= [71 ,33] Tv= [24 ,19]

Modifications d'images

J'ai appliqué des algorithmes de base pour prendre avantage de la pleine plage dynamique du contraste sur les images suivantes. Je me suis ensuite servis de l'hypothèse de monde gris pour effectuer un équilibrage des couleurs. Mes résultats sont présentés ici comme suis: [image aligné], [image aligné, contraste ajusté], [image aligné, contrast ajusté et couleurs ajusté]. On constate que ces méthodes ne sont pas adaptées à toutes les images. L'hypothèse du monde gris ne fonctionne pas sur une image trop jaune par exemple. On remarque cependant qu'en général, l'ajustement du contraste fait ressortir les détails et réduit l'effet d'éblouissement. L'équilibrage de couleur ramène ensuite la couleur dans les images rendu grise par l'ajustement de contraste.

Basse résolution

Haute résolution

Finalement, voici les résultats de mes algorithmes appliquées à des images prises à l'aide de mon téléphone cellulaire:

Ces images exposent des faiblesses dans l'ajustement du contraste et le white balance par l'hypothèse du monde gris. Dans le cas où la scène est très claire (comme avec les 2 premières images) il serait sage d'utiliser une autre manière d'ajuster le contraste. On remarque aussi que la technique d'alignement ne tient pas compte des objets en mouvement (photo 2). Comme ma main était dans une position différent pour chacun des canaux de couleur les couleur de ma main sont séparé sur l'image final résultant en un effet fantôme