Contribution Image : Noyau de convolution Gaussien

Par Florent Humbert

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fonction creerNoyauGaussien(Entier rayon, Reel sigma) -> Noyau

kernel : Noyau de convolution de taille 
  largeur = 2*rayon+1
  hauteur = 2*rayon+1
  et centré en (rayon, rayon)

Si sigma == 0
 Erreur
Si rayon<1
  Erreur

Réel gaussianKernelFactor <- 0
Réel e <- 0

Pour ky = -rayon à rayon
 Pour kx = -rayon à rayon
 {
   e <-  exp( - (kx*kx+ky*ky) / (2*sigma*sigma))
   gaussianKernelFactor <- gaussianKernelFactor  + e
   kernel(kx+rayon, ky+rayon) <- e  
 }

  /*on divise tout par le facteur afin que la somme de tous les éléments
   * soient égaux à 1
   */

Pour ky = -rayon à rayon
 Pour kx = -rayon à rayon
 {
     kernel(kx+rayon, ky+rayon) <-  kernel(kx+rayon, ky+rayon) / gaussianKernelFactor
 }

retourner kernel