EP03_02 — 🔀 Fusion Alpha de Deux Images

3.12.2 EP03_02 🔀 Fusion Alpha de Deux Images

En médecine nucléaire, des images de différentes modalités (tomodensitométrie et imagerie par résonance magnétique) sont fusionnées pour faciliter le diagnostic. Le mélange pondéré (alpha blending) est l’opération fondamentale de ce processus, permettant au radiologue de contrôler interactivement le poids de chaque modalité dans l’image affichée.

Voir dans Figure 3.27 une simulation de ce EP.

3.12.2.1 📋 Directives d’Implémentation

Dimensions : Lire les entiers \(L\) (lignes) et \(C\) (colonnes).
Paramètre : Lire la valeur réelle \(\alpha \in [0, 1]\).
Données : Lire les valeurs entières de la matrice \(f_1\) (image 1), puis celles de la matrice \(f_2\) (image 2).
Mappage : Pour chaque position \((i, j)\), calculer :

\[g(i,j) = \text{clip}\left(\text{round}\left(\alpha \cdot f_1(i,j) + (1-\alpha) \cdot f_2(i,j)\right)\right)\]

Sortie : Afficher la matrice résultante \(L \times C\).

3.12.2.2 📌 Contraintes de Calcul

Arrondi : Appliquer round avant la conversion en entier.
Saturation : Confiner à l’intervalle \([0, 255]\) avec \(\text{clip}(x) = \max(0, \min(255, x))\).
Opération en virgule flottante : Effectuer l’opération en virgule flottante avant d’arrondir.

3.12.2.3 🧠 Fondement Théorique

Valeur de \(\alpha\)	Résultat
\(\alpha = 1.0\)	Uniquement \(f_1\)
\(\alpha = 0.5\)	Moyenne arithmétique de \(f_1\) et \(f_2\)
\(\alpha = 0.0\)	Uniquement \(f_2\)

3.12.2.4 📦 Spécification des Entrées et Sorties (VPL)

Entrée :

Ligne 1 : Entier \(L\).
Ligne 2 : Entier \(C\).
Ligne 3 : Réel \(\alpha\).
Lignes suivantes : Éléments de \(f_1\) (\(L\) lignes avec \(C\) valeurs chacune).
Lignes suivantes : Éléments de \(f_2\) (\(L\) lignes avec \(C\) valeurs chacune).

Sortie :

Matrice résultante \(L \times C\).

3.12.2.5 📌 Exemples

Entrée	Sortie	Observation
1 3 0.5 0 100 200 100 200 50	50 150 125	Moyenne entre les deux images
1 3 1.0 10 20 30 90 80 70	10 20 30	Uniquement \(f_1\) (alpha=1)

🔀 Simulateur EP03_02 : Alpha Blending de Deux Images g = α·f1 + (1−α)·f2

Ajustez le paramètre de transparence α pour observer la combinaison linéaire pondérée pixel par pixel entre les images f1 et f2.

α (Alpha — Poids de f1) 0.50

        α = 0.00 → Seulement f2  |  α = 0.50 → Moyenne Pondérée Égale  |  α = 1.00 → Seulement f1
      

Image f1

Image f2

Résultat g

      Formule : clip(round(0,50 · f1 + 0,50 · f2))

Figure 3.27: Simulateur EP03_02 : Mélange Alpha de Deux Images (g = α·f1 + (1−α)·f2)

%%writefile EP03_02.cpp
// your solution

Overwriting EP03_02.cpp

TestSuite("EP03_02.cpp").run()

✔️ EP03_02.cases existe déjà dans casos/
📋 6 cas chargé(s) depuis casos/EP03_02.cases

🔍 Test de C++ : EP03_02.cpp
⚠️ EP03_02.cpp : fichier vide (moins de 3 lignes). Tests ignorés.