Source Pinterest
Sigma = 7 et alpha = 2
Pour le réchauffement, le sript commence par prendre la photo de départ et passe un filtre gaussien avec un sigma de 7 dessus. Ensuite cette image filtrée est soustraite à l'image de départ afin de ne garder que les détails de la photo originale. Finalement, le sript fait l'addition de l'image de départ et de l'image représentant les détails de l'image. Ce dernier est multiplié par un facteur alpha qui est de 2 dans les deux photos suivantes.
Armure de chevalier du 16th siècle
Source Pinterest
Sigma = 7 et alpha = 2
Premier ministre Honoré Mercier
Source wikimedia.org
Sigma = 7 et alpha = 2
Les deux accentuations ont bien marchée. En effet, des les deux cas on peux voir très bien que les détails des deux photos sont beaucoup plus visible. Dans la premières photos, les contours de l'armure et le pourtour des dorures sont beaucoup plus accentuée. Par contre, l'image entière semble plus brillante, cela est du au fait que dans les maniplations du programme, cela pouvais saturer des pixels en les faisant dépasser 1.0. Ces pixels étaient donc clipé à 1.0 plutôt que d'ajuster l'image au complet ce qui aurait rendu l'image beaucoup plus sombre. Dans la deuxième photo, l'accentuation est encore plus visible du fait de la basse qualité de cette photo du début du siècle. En effet, le visage du premier ministre se démarque mieux de l'arrière plan mais l'élément le plus parlant est le col de fourrure dont les poils se discerne beaucoup plus facilement. Par contre, due à la nature ancienne de la photo, l'accentuation de la photo a aussi accentué le bruit poivre et sel de la photo. Un simple filtre médian devrais résoudre ce problème.
Pour cette partie, le code commence par prendre les deux photos et, après les avoir mise en ton de gris, les alignes une par rapport à l'autre grâce au code fourni par le professeur. Ensuite, les deux images sont passées au filtre gaussien avec chacune un sigma propre. L'image en basses fréquences est laissée tel quel alors que pour créer l'image en hautes fréquences l'image filtrée est soustraite à l'image de départ. Les deux sont ensuites mise ensemble pour créer l'image finale.
Photos de Albert Einstein et Marilyn Monroe
Les deux images ont été mise ensemble avec un sigma de 12 pour Einstein et de 7 pour Marilyn.
L'image hybride fonctionne plutôt bien, en effet, Marilyn est très bien visible de près et Einstein se devine très bien lorsque l'image est loin ou petite.
Photos d'un grand requin blanc et d'un sous-marin de classe Virginia
Requin: source: wikimedia.org sigma = 2
Submarine: source: nationalinterest.org sigma = 8
Cette image hybride est beaucoup moins réussi. En effet, les reflets de l'eau sur la peau du requin cache le sous-marin, le rendant peu visible. Mais de reste qu'en même visible de très loin ou très petit.
Photos du Bon et du Truand
Le Bon: source: Sporcle sigma = 15
Le Truand: source: nationalinterest.org sigma = 5
Même si les deux sujet ont chacun une position différente, le résultat final est plutôt bien réussi et a l'effet souhaité.
Photos d'un oiseau et d'un C-130 Hercules
Hercules: source: Cell Code sigma = 10
Oiseau: source: Poesia Transatlâtica sigma = 8
L'effet de l'hybridation des deux images est assez réussi. Par contre, l'alignement des ailes est plus ou moins bien réussie.
Photos du seigneur Darth Vader et de Anakin Skywalker
Anakin: source: Fikrisinema sigma = 12
Darth Vader: source: sigma = 7
Cette image hybride est probablement le résultat dont je suis le plus satisfait. En effet, l'image a tous les effets escomptés et en plus l'alignement ne pourrais être mieux fait. C'est ppourquoi j'ai décidé de prendre ce résultat pour faire l'analyse spectrale.
Pour commencer, regardons les spectres des images de base. Anakin se trouve à gauche et Darth Vader à gauche.
Ces deux spectres ne sont encore très normaux. On peut voir que dans le spectre de Vader, il y a plus de "lignes" droite que dans celui d'Anakin. Ce qui correspond aux deux images.
Maintenant passons au mêmes images mais une fois filtrée. Anakin, qui a été filtré avec un filtre passe-bas se trouve à gauche alors que Vader qui a reçu un filtre passe-haut se trouve à droite.
Dans l'image filtré d'Anakin on peut voir qu'il ne reste que les basses fréquences et il manque les hautes alor que dans l'image filtrée de Vader, c'est l'inverse: ils manquent les basses fréquences alors que les hautes sont présentes. Cela est raccord avec le fait que l'image d'Anakin a reçu un filtre basse-bas et Darth vader un filtre passe haut. On remarque dans celui d'Anakin qu'il y a une erreur d'affichage, malheureusement je n'ai pas eu le temps de le régler mais cela ne semble pas causer de trouble sur le résultat final.
Finalement, regardons le spectre de l'image hybride finale
Dans l'image finale, on remarque que le spectre semble être l'addition des deux spectres précédent. En effet, les hautes fréquences de l'image hybride ressemble à celles de l'image de Vader alors que les basses fréquences de l'image hybride ressemble à celles de l'image d'Anakin. Bien entendu il y a une zone où les deux spectres se chevauchent. Cela vient confirmer que les images hybrides est bien l'addition des hautes fréquences d'une image avec les basses fréquences d'une autre image.
Pour ce bonus, j'ai pris différentes paires d'image qui représente divers évolutions: dans le temps, physiquement, d'émotions, des étapes dans un processus ou encore un morphage entre différents objets.
Évolution d'émotion de Anakin Skywalker
Anakin souriant: source: blog.usejournal.com sigma = 5
Anakin dégouté: source: youtube.com sigma = 15
Le morphage est deux expressions est tout de même bien réussie, quoique, dû à l'angle de prise de vue, les deux visages ne sont pas très bien alignées.
Évolution entre deux étapes du lancement de la fusée Saturn V
Fusée sur le pas de tir: source: pinterest sigma = 3
Fusée qui décolle: source: galipedia sigma = 15
L'effet est très bien réussi malgrés le fait que l'arrière plan de la fusée sur le pas de tir peux rendre la photo basse résolution assez difficile à voir.
Évolution de Link jeune à Link adulte
Link jeune: source: RankedBoost sigma = 3
Fusée qui décolle: source: imagenesmi.com sigma = 8
L'effet de l'hybridation des deux images n'est pas très bien réussie. En effet, même si on peut voir l'une ou l'autre des images tout dépendant de la distance de l'observateur, l'alignement étant mauvais, cela rend l'image pas très réussie.
Jacque Plante et un masque de hockey
Jacque Plante: source: Notre histoire Canadiens sigma = 2
Masque de hockey: source: meilleureimage.eu sigma = 5
L'effet est présent et les deux images se voient plus ou bien selon la distance de l'observateur.
L'image d'un furellène et d'un ballon de soccer ensembles
Fullerène: source: wikipédia sigma = 5
Ballon de soccer: source: Baden Sport sigma = 10
L'effet de l'hybridation est bien présent et, de plus, l'alignement des deux images faits en sortes que l'on voient bien la resemblance entre la structure moléculaire du fullerène et un simple ballon de soccer.
Images qui ont été hybridé en gardant la couleur de chacune des images. Pour y arriver, la fonction align_images a été modifié pour que l'alignement se fait sur le canal rouge et ensuite les mêmes changements sont fais sur les deux autres canaux. Le reste est identique que le reste des images précédentes. Chaque image est présentée avec sa version en tons de gris.
Un chêne et une pousse
Chêne: source: Farm and Dairy sigma = 15
Pousse: source: PicsWe sigma = 8
Pikachu surpris et pikachu triste
Surpris: source: Pinterest sigma = 5
Triste: source: youtube sigma = 10
Deux grenades
Fruit: source: Washington Post sigma = 3
Arme: source: CGTrader sigma = 8
Un melon d'eau et Pluton
Melon: source: Walmart Canada sigma = 18
Pluton: source: Wikipédia sigma = 10
Un morse et une baleine
Morse: source: allkunne.no sigma = 6
Baleine: source: BREATHING SPACES sigma = 12
Pour chacune des images, on remarque que la couleur améliore l'effet de l'image en basse fréquence. En effet, permet de mieux voir l'image basse fréquence lorsque l'on regarde l'image hybride de loin. Même si sur certaines images hautes fréquences il est encore possible de voir un peu de la couleur de l'image de départ, celle des grenades est un bon exemple, les parties haute résolution des images hybrides ont tendances à perdent leur couleur dans le processus.
Dans cette partie, il sagit d'images hybrides à partir de photographies que j'ai pris personnellement.
Le jeux de société Catan et son extension Villes et Chevaliers
Catan: sigma = 8
Extension: sigma = 18
Une bouteille de whisky et une de bière
Whisky: sigma = 10
Bière: sigma = 5
Un dictionnaire et un roman
Dictionnaire: sigma = 10
Roman: sigma = 5
Une souris d'ordinateur et une boîte de mouchoir
:Boite de mouchoir: sigma = 10
Souris: sigma = 5
Un pot de beurre d'arachide et une boîte de conserve de sirop d'érable
Beurre d'arachide: sigma = 10
Sirop d'érable: sigma = 5
Pour cette partie du travail, le code a bien accompli son travail et le résultat marche plutôt bien puisque l'effet escompté est présent. J'aimerais noter le pot de beurre d'arachide et le sirop d'érable dont l'effet est à mon avis le plus réussi ainsi que boîte de mouchoir qui donne un côté zebré à la souris d'ordinateur.
Cette partie consiste à créer deux piles, une gaussienne et l'autre laplacienne. Pour la pile gaussienne, il s'agit de passer plusieurs filtre gaussien sur l'image de départ en augmentant de plus en plus la constante sigma du filtre. Quant a la pile laplacienne, elle consiste à prendre une des images de la piles gaussienne et d'ensuite y soustraire l'image suivante dans cette même pile. Le processus est semblable à l'extraction des détails de la partie 0 du travail.
Pour ces deux piles, les sigmas utilisée sont: 0, 2, 4, 6, 8, 10. Les images sont aussi placées dans cet ordres. Pour les images de la pile laplacienne, un facteur 0.25 a été ajouté à chaque pixel des images afin de mieux voir l'image en tant que tel.
Pile gaussienne
Dans cette pile, on voit bien que à mesure que le sigma augmente, la partie haute fréquence disparait pour ne laisser que la partie basse fréquence. Cette pile est pratique pour montrer l'image qui a été intégrée seulement en basse fréquence.
Pile laplacienne
Dans cette pile, la partie basse fréquence a presque entièrement disparue, ne laissant que la partie haute fréquence et plus en avance dans les images plus l'image basse fréquence refait surface. Cette pile est pratique pour montrer l'image qui a été intégrée en haute fréquence.
Comme pour Lincoln et Gala, les sigmas utilisée sont: 0, 2, 4, 6, 8, 10. Les images sont aussi placées dans cet ordres. De plus, un facteur de 0.25 a été rajouté afin de rendre plus lisible les images de pile laplacienne.
Pile gaussienne
Tout comme la pile gaussienne de Lincoln et Gala, cette pile est pratique pour montrer la partie basse fréquence de l'image puisque plus en avance dans la pile, plus la partie haute fréquence s'estompte pour ne laisser que la partie basse fréquence.
Pile laplacienne
Comme dans la pile laplacienne de Lincoln et Gala, cette partie est parfaite pour montrer la partie haute fréquence de l'image puisque a partie basse fréquence disparait de l'image pour ne laisser que la partie haute fréquence.
Pour cette partie, un mélange des deux technique précédente a été utilisé. En fait, on commence par avoir les deux images que l'on veut mélanger ainsi qu'un masque qui délimite la partie d'une des images que l'on veut garder pour la mélanger à l'autre. Ensuite, les deux images, et accessoirement le masque aussi, sont alignées pour que la partie à mélanger sois à la bonne place sur la deuxième image. Ensuite, les piles gaussienne et laplacienne sont faite sur les deux images et le masque. Finalement, pour chaque niveau de la pile laplacienne et le dernier niveau de la pile gaussienne, la première image est multipliée avec le masque et l'inverse du masque est multiplié avec la deuxième image. Cela donne donc une pile d'image qui sont alors toute aditionnée pour donner l'image finale. Un exemple plus visuel sera donné plus bas dans le texte. Chaque paire d'image sera montrée avec le masque. Les sigmas varient toujours par bond de 2.
La pomme et l'orange
Comme le masque, contrairement à tous les autres, est régulier (puisqu'il sépare en deux l'image), la création d'un masque se fait automatiquement dans le code en se servant des dimensions de l'image de départ. Les sigmas de la pile allait de 2 à 8.
ce qui donne comme résultat:
On peut voir que le code a bien marché. En effet, on peut voir que quoique l'on sait que l'image est coupée au milieu, il est impossible de dire où se situe le joint entre les deux images précisément.
Cette partie du code est un peu différent que le code avec un masque régulier. Premièrement, le masque est fait préalablement dans paint et il a les mêmes dimensions que la première image. Deuxièmement, la première image et le masque est ajuster à la deuxième image. Puis le code est appliqué comme expliqué plus haut.
Willem Dafoe sur un T-800
Les sigmas varie de 2 à 30. Sources: CollegueHumor(dafoe) & Fredzone(terminator)
Un Gyapaète barbu sur un pigeon
Les sigmas varie de 2 à 40. Sources: HBW Alive(Gyapète) & The Canadian Encyclopedia(pigeon)
Un dauphin sur une tomate
Les sigmas varie de 2 à 30. Sources: Cosmos Magazine(dauphin) & youtube(tomate)
En général, on peut voir que les mélanges des photos on bien marché, Willem Dafoe et le Terminator étant ma meilleure réussite ce sera ce mélange qui sera étudié plus en profondeur plus bas dans le texte. Pour les deux oiseaux, un problème d'arrière fond fait en sorte qu'un halo s'est formé autour de la tête du gypaète car l'arrière fond de ce dernier est beaucoup plus sombre que celui du pigeon. J'ai essayé de diminué l'effet en augmentant le nombre d'image dans la pile mais quoique cela marche, il ne permet pas de l'éliminer complètement. Pour le dauphin et la tomate, un problème semblable est survenu quoique moins important car l'arrière est complètement blanc.
Il s'agit du même principe qu'à la section précédente mais cette fois-ci les images de base ont été prise par moi avec mon téléphone intelligent.
Mes deux mains
Les sigmas varie de 2 à 14
Deux livres de cours
Les sigmas varie de 2 à 14
Pour le mélange de mes deux mains, quoique plutôt réussit, la différence d'éclairage entre les deux permettes de mieux voir le joint entre les deux surtout que les parties de l'image (ma peau) on environ la même texture. Malheureusement, j'ai dû garder le nombre d'images dans la pile relativement bas par contrainte technique, ce qui aurait pu adoucir le joint, car mon ordinateur prenait déjà beaucoup de temps pour exécuter le code. Pour le mélange des livres, la résultat est réussi pour le fond de la couverture alors que le lettrage des deux livres rendent évident le joint entre les deux.
Pour illustré le procédé, les images des piles (des sigmas de 2 à 8) seront illustrés. En premier il y aura les images de la dernière images de la piles gaussiennes des deux images ansi que leur addition. En suite, il y aura l'entièreté de la piles laplacienne des deux images et de leur addition. Finalement il y aura le images finale ainsique leur addition. L'illustration des deux images se fait une fois que le masque a été appliquée. Pour les images de la piles laplacienne, un facteur de 0.5 a été ajouté afin de rendre les images plus visibles.
Dernières images de la piles gaussiennes
Pile laplacienne
Images finales
Dans les précédentes images, on peut voir clairement que a tous les niveaux le mélange fonctionne car le masque suit la fréquence des images.
Afin de faire le mélange d'images en couleur, le même procédé a été utilisé mais cette fois-ci à la différence que chaque transformations sont effectuées sur tout les canaux en même temps et qu'à la fin les multiplication et les additions sont faites sur chacun des canaux indépendament. Chaque images couleurs est présentée avec sa version en ton de gris.
La pomme et l'orange
Les sigmas vont de 2 à 10
Willem Dafoe et le T-800
Les sigmas vont de 2 à 30
Le Gyapète barbu et le Pigeon
Les sigmas vont de 2 à 40
Le dauphin et la tomate
Les sigmas vont de 30
Les deux mains
Les sigmas vont de 2 à 30
En général, l'ajout de la couleur dans le mélange a permis d'améliorer le mélange entre les deux images. En effet, l'image couleur adoucit encore plus le joint et rend encore plus difficile l'identification précise du joint. C'est nottament le cas de la pomme et de l'orange, de Willem Dafoe et du T-800 ainsi que des mains. Par contre, cela a apporté d'autre problèmes: dans le cas des deux oiseaux l'ajout de la couleur n'as eu pratiquement aucun effet puisque les deux photos étaient déjà assez grise au départ dans les endroits qui forment le joint du mélange. Pour le dauphin et la tomate, l'apport de la couleur a eu un double effet. En premier lieu, on peut voir que dans le mélange, le rouge de la tomate s'est mélangé au dauphin ce qui a permis un meilleurs mélange des deux images. Par contre, le bleu de l'eau à gauche de la tête du dauphin est aussi devenus visible, ce qui a eu pour effet de rendre le joint entre les deux photos plus visible.