Le but de cette activité est de recontruire une image en couleur à partir de trois images filtrées. Les canaux des trois images filtrées sont rouges, verts et bleus. Les images doivent être alignées entre les canaux le mieux possible. Les étapes pour arriver à ce résultat sont présentées dans la suite.
La somme des différances au carré est utilisé dans une boucle pour trouver le meilleur allignement possible. Pour obtenir une valeur de SDC plus adéquate, j'ai enlever 5% de l'image en bordure puisque qu'il y a plusieurs abérations sur les cotés. J'ai complété les bordures de l'image par un cadre noir pour avoir les mêmes dimensions que l'image originale. La fenêtre de l'alignement est de [-15, 15]. Voici des résulats pour les images de plus petites dimensions:
00106v.jpg G->B=(4,1) R->B=(9,0), 00757v.jpg G->B=(2,3) R->B=(5,5), 00888v.jpg G->B=(6,1) R->B=(12,0)
00889v.jpg G->B=(2,2) R->B=(4,3), 00907v.jpg G->B=(2,0) R->B=(5,-1), 01031v.jpg G->B=(1,1) R->B=(4,2)
00018v.jpg G->B=(6,3) R->B=(14,5), 00166v.jpg G->B=(2,2) R->B=(12,4), 00240v.jpg G->B=(6,0) R->B=(15,0)
01880v.jpg G->B=(6,2) R->B=(14,4), 01657v.jpg G->B=(5,1) R->B=(12,1)
Si la même technique est utilisée sur de grosses images avec de plus grands décalages dans certain cas, le résultat n'est pas obtimal puisque l'alignement peut être plus grand que la fenêtre. Si on agrandit trop la fenêtre, le calcul devient lent. Pour obtenir de bons résultats, il faut sous échantillonner l'image pour chercher le meilleur alignement, ensuite on augmente la grosseur de l'image et on ajuste l'allignement et ainsi de suite. Voici les résultats obtenus avec cette technique sur de grosses images:
00029u.tif G->B=(45,16) R->B=(108,37), 00087u.tif G->B=(55,45) R->B=(127,64), 00128u.tif G->B=(40,28) R->B=(60,43)
00737u.tif G->B=(15,6) R->B=(57,15), 00892u.tif G->B=(18,2) R->B=(48,5), 01043u.tif G->B=(-19,10) R->B=(10,18)
00001u.tif G->B=(43,4) R->B=(114,-7), 00620u.tif G->B=(64,14) R->B=(144,17), 00822u.jpg G->B=(67,28) R->B=(148,37)
01047u.tif G->B=(27,22) R->B=(84,39), 01060u.tif G->B=(5,13) R->B=(69,28)
On peut encore voir des imperfections entre la bordure du cadre et l'image. Ces mauvaises couleurs sont plus prononcées quand il y a un gros décalage entre les cannaux, car le cadre n'est pas assez gros pour le décalage
Je test aussi mon algorithme sur 3 images auxquelles j'extrais les cannaux R, G et B. Voici les résultats de la reconstitution de ces images :
botte.jpg G->B=(13,12) R->B=(18,42)
mac.jpg G->B=(-16,-61) R->B=(2,-45)
hall.jpg G->B=(33,9) R->B=(16,-112)
La plupart des images semblent bien alignés. Par contre, à cause de la manière dont j'ai fais le cadre noir, une partie de l'image est perdue. La prochaine étape serait d'apliquer des techniques pour améliorer la qualité de l'image, comme enlever les taches ou améliorer les couleurs.