Réchauffement
Le but de cette partie est de pouvoir accentuer les détails d'une image en meetant en valeur les hautes fréquences de l'image.
Pour cela nous avons filtré l'image originale avec un filtre gaussien pour obtenir une image des basses fréquences.
Nous avons ensuite soustrait à l'image originale les basses fréquences pour obtenir les hautes fréquences.
Enfin nous avons additionné l'image originale avec l'image des hautes fréquences pour avoir notre résultat.
Images hybrides
Une image hybride est une image où l'on peut voir deux résultats différents suivant notre distance
par rapport à l'image. Pour cela il faut combiner les basses fréquances d'une image avec les hautes fréquences
d'une autre. De près nous verrons les hautes fréquences alors que de loin les basses fréquences.
Analysons le hibou-chat dans le domaine fréquentiel.
Transformée de chat.jpg
Transformée de hibou.jpg
Basses fréquences de chat.jpg
Hautes fréquences de hibou.jpg
Transformée de hibou_chat.jpg
On remarque bien que le résultat fréquentiel du hibou-chat est bien la somme du passe-bas chat et du passe-haut hibou.
Piles gaussiennes et laplaciennes
Cette partie a pour but de décomposer une image à différents niveaux grâce à un filtre gaussien er un filtre laplacien.
A chaque itération on multiplie les paramètres des filtres par 2.
(Le contraste sur les piles laplaciennes a été augmenté pour plus de visibilité)
On peut appliquer cet algorithme pour obtenir à chaque itération une image deux fois plus petite.
L'avantage est que l'on économise de la mémoire mais cela au détriment de la qualité de l'image.
Mélange multirésolution
Cette partie consiste à créer grâce aux piles vues précédemment des images où l'on a ajouté un élément d'une autre image. Pour cela on utilise un masque binaire pour délimiter l'élément à ajouter. On applique ensuite un filtre gaussien à ce masque.
(Photos prises a Saguenay)
(Pigeon pris en photo a New York qu'on retrouve à Québec)
Illustration du procédé
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