Cỏc bƣớc ở trờn cú thể đƣợc tổng quỏt hoỏ lờn để tạo ra một ảnh khảm từ cỏc miền ảnh cú hỡnh dạng tuỳ ý. Một lần nữa, chỳng ta giả thiết rằng miền đƣợc đan chứa trong ảnh A và B. Nhƣ trờn, cỏc node của cỏc chúp Laplace LA và LB cho cỏc ảnh thành phần sẽ đƣợc kết nối để tạo thành chúp Laplace LS của ảnh kết quả S. Chỳng ta giới thiệu thờm một cấu trỳc thỏp để xỏc định cỏc node nào của LS đƣợc lấy từ LA, node nào từ LB và node nào là trung bỡnh của hai. Đặt R là ảnh nhị phõn kớch thƣớc bằng A và B, trong đú, tất cả cỏc điểm ảnh trong miền của ảnh A đƣợc đan với B cú giỏ trị là 1 và tất cả cỏc điểm ngoài miền này là 0. Cỏc bƣớc của kĩ thuật đan đa phõn giải đƣợc chỉnh sửa nhƣ sau:
Bước 1:
- Dựng cỏc chúp Laplace LA và LB tƣơng ứng cho ảnh A và B. - Dựng chúp Gaussian GR cho miền ảnh R
Bước 2:
- Tạo một chúp liờn kết LS từ LA và LB sử dụng cỏc node của GR nhƣ là cỏc trọng số. Nghĩa là, với mỗi l, i, j:
LSl(i, j) = GRl(i, j)LAl(i, j) + (1 - GRl(i, j))LBl(i, j) (2.16)
Bước 3:
- Thu đƣợc ảnh đan S bằng cỏch mở rộng và cộng cỏc mức của LS.
Hỡnh chúp Gaussian phục vụ hai mục đớch: nú là một phƣơng thức tiện lợi để xỏc định cỏc node tại mỗi mức nằm trong vựng mặt nạ của ảnh R và nú ―làm mềm‖ cỏc cạnh của mặt nạ trong suốt quỏ trỡnh lọc. Cỏc node rơi đỳng vào biờn mặt nạ sẽ nhận trọng số 50%.
Hỡnh 2.7: Đan hỡnh ảnh con mắt vào trong lũng bàn tay.
Trong hỡnh 2.7, hỡnh 2.7a và hỡnh 2.7b là 2 ảnh gốc: một con mắt và một bàn tay. Hỡnh 2.7c là miền của bức ảnh đầu tiờn đƣợc đan vào bức ảnh thứ hai. Hỡnh 2.7d là kết quả cuối cựng của kĩ thuật đan: Con mắt đó đƣợc đan vào trong lũng bàn tay