Zoom in Java
David Leroux
Section Microtechnique
Semester Project, February 2001
I - Introduction
« Redimensionner les images », voilà une opération bien banale dans le monde du traitement des images. Pourtant, cette opération n’est de loin pas aussi simple qu’elle peut paraître.
En effet, redimensionner une image pour des opérations qui ne demandent pas trop de précisions, cela peut en effet suffire de rechercher une version redimensionné rapidement trouver. Imaginons maintenant qu’une opération chirurgicale très délicate sur un patient dépende du résultat du zoom d’une partie du corps de celui-ci. Il devient alors essentiel de ne pas commettre d’erreurs, ou du moins, de minimiser ces dernières le plus possible car zoomer une image est très souvent accompagné de divers artefacts qui viennent se glisser à l'intérieurs des images redimensionnées si on n'y prend pas suffisamment garde.
Comme le montre cet exemple, les différences typiques entre l'image résultat et l'image originale après une transformation tel qu'un redimensionnement sont principalement au nombre de quatre.
Deux méthodes de redimensionnement d'images
A - Méthode standard de redimensionnement
Approche intuitive: Dans un premier temps, il s'agit de convertir le signal discret f(k) (ici, les valeurs des pixels de l'image considérée) en un signal continu f(x).
Cette méthode de redimensionnement peut être décomposée de la façon suivante:
1/ Interpolation
2/ Transformation affine
3/ Ré-échantillonnage en nombres entiers
B - Méthode de la projection
Approche intuitive: "Une fois le signal continu redimensionné s(x/a+b) du signal discret s(k) obtenu à l'aide d'une méthode d'interpolation (on utilisera de préférence une bspline de degré 3), il s'agit de trouver sa meilleur approximation (x/a+b) dans le sens des moindres carrés."
Conclusion
Les résultats obtenus par cette nouvelle méthode montrent clairement son grand intérêt par rapport à la méthode standard. Il est évident que le temps de calcul est plus important, compte tenu de l'impressionnant algorithme mathématique sur lequel est basé la méthode, mais le gain de qualité en vaut la peine. En effet, un tel outil intéressera sans aucun doutes, entre autres, le domaine médical où la qualité des images obtenues est primordiale.