Déconvolution d'Amplitude - Réhaussement Spectral / Amplitude Deconvolution - Spectral Enhancement

La déconvolution d'amplitude va consister à élargir la bande passante du signal image.
On va essentiellement regonfler les hautes fréquences spatiales pour faire apparaître les détails fins.
Le risque avec cette méthode est de faire ressortir les effets de trame et de chevron du tissu qu'on a enlevé avec le filtrage FK (voir chapitre Filtrage Spatial).
Pour éviter ce problème, on a mis au point une procédure qui consiste tout d’abord à diviser le module spectral par sa valeur maximale de manière à le normer entre 0 et 1 et ensuite à modifier le module du spectre en le multipliant par un polynôme dont l’équation est donnée ici :

Si A est l’amplitude de l’échantillon du module du spectre à traiter, l’amplitude modifiée AA aura pour valeur :

AA = [(1-A)^p _* (1-(1-A)^p]     ,0 < A < 1

Dans cette équation, p est un paramètre de valeur positive qui sert d’exposant. Sa valeur dépend du seuil que l’on veut donner aux échantillons à ramener à zéro. Pour des pics de grande amplitude relative, la valeur de p peut varier de 3 à 10 ou même 30. Voici sur la figure ci-dessous la courbe de gain pour p = 6.

Exemples de résultats après déconvolution d'amplitude (photo Enrié 1931):

Egalisation Dynamique (norme quadratique L2) / Dynamic Equalization

Grâce au procédé "d'égalisation dynamique" nous pouvons corriger les différences de luminosité entre les fils de lin, ainsi que les altérations chromatiques de l'image; mais nous pouvons aussi filtrer les bandes et stries verticales et horizontales, qui cachent certains détails.

Ci-dessous exemple d'égalisation sur une image d'Enrié (1931).


Commentaires: on remarque que l'alternance de bandes claires et sombres présentes sur l'image originale a disparu. Le fait d'avoir homogénéisé les amplitudes confère un aspect "plus rond" au visage.