% Module MBAI
% Illustration du zero padding.

clear;

% chargement de l'image de l'arbre
[image1,map]=imread('arbr_1_l.bmp','bmp');
figure(1);
colormap(gray);
imagesc(image1);
dim = size(image1);

% construction d'une image avec zero padding
image2=zeros(dim*2);
for i=0:(dim(1,1)-1)
   for j=0:(dim(1,2)-1)
      image2(1+i*2, 1+j*2) = image1(i+1,j+1);
   end
end

figure(2);
colormap(gray);
imagesc(image2);

% Constitution d'un filtre passe-bas élémentaire
% Ce filtre est la combinaison d'un filtre en x
% avec un filtre en y (le même)
h=[1 1 1 1 1]; % filtre moyennant sur 5 échantillons
hh = h'*h;
image3 = conv2(image2, hh);

% Constitution d'un second filtre à partir du premier
% On rend sa réponse implusionnelle artificiellement
% plus ronde en mettant les coeeficients des coins à 0
hh2 = hh;
hh2(1,1)=0;
hh2(1,5)=0;
hh2(5,5)=0;
hh2(5,1)=0;
image4 = conv2(image2, hh2);

% Pour ne pas saturer le PC, on n'affiche que le quart
% supérieur gauche des images filtrées
figure(3);
image3bis = image3(1:dim(1,1), 1:dim(1,2));
colormap(gray)
imagesc(image3bis);

figure(4);
colormap(gray)
image4bis = image4(1:dim(1,1), 1:dim(1,2));
imagesc(image4bis);

% Explication des différences observées
figure(5);
surf(abs(fftshift(fft2(hh,32,32))));

figure(6);
surf(abs(fftshift(fft2(hh2,32,32))));
% On observe que les rebonds sont plus doux sur le second
% filtre car ils sont plus isotropes