NL signifie Non Linéaire. Dérivé de la commande Unix pnmnlfilt, il associe les fonctions d’amélioration adoucissement, déparasitage et renforcement de la netteté. Il travaille sur l’ensemble de l’image et pas sur une sélection.
This is something of a swiss army knife filter. It has 3 distinct operating modes. In all of the modes each pixel in the image is examined and processed according to it and its surrounding pixels values. Rather than using 9 pixels in a 3×3 block, it uses a hexagonal block whose size can be set with the Radius option.
This filter is found in the main menu under
→ → .The filter does not work if the active layer has an alpha channel. Then the menu entry is disabled.
Quand cette option est cochée, le résultat du réglage des paramètres est affiché en temps réel dans l’aperçu.
The Operating Mode is described below.
Contrôle le taux d’application du filtre. L’intervalle de validité va de 0.00 à 1.00. La signification exacte de cette valeur dépend du mode opératoire choisi. Notez que ce paramètre se réfère, mais sans être exactement le même, au paramètre alpha
utilisé dans le programme pnmnlfilt.
Controls the size of the effective sampling region around each pixel. The range of this value is 0.33-1.00, where 0.33 means just the pixel itself (and thus the filter will have no effect), and 1.00 means all pixels in the 3×3 grid are sampled.
Ce filtre peut réaliser plusieurs fonctions distinctes :
La valeur du pixel central sera remplacée par la moyenne des valeurs des 7 hexagones environnants, mais ces valeurs sont triées par taille et la plus forte ainsi que la plus basse sont exclues du calcul. Cela implique qu’un alpha= 0 donne le même résultat qu’une convolution normale ( c.-à-d celui d’un filtre de moyennage ou d’adoucissement), où le rayon
déterminera la force du filtre. Pour démarrer avec un faible adoucissement, un alpha à 0 et un rayon à 0.55 sont de bonnes valeurs. Pour un adoucissement plus marqué, essayez un alpha à 0 et un rayon à 1.0.
Une valeur alpha
à 1.0 fera que la moyenne des 7-hexagones remplacera vraiment la valeur du pixel central. Cette sorte de filtre est parfaite pour éliminer des bruits d’un seul pixel. L’usage judicieux du Rayon
permettra de régler finement l’effet du filtre.
Des valeurs intermédiaires donneront un effet entre l’adoucissement et et l’élimination des petits bruits. Pour un filtrage léger, utilisez un alpha à 0.4 et un rayon à 0.6. Pour un effet plus marqué essayez un alpha à 0.5 et un rayon à 1.0.
Ce type de filtre applique un adoucissement adapté à l’image. Pour chaque pixel, la variance des valeurs de l’hexagone environnant est calculée, et la valeur de l’adoucissement lui est inversement proportionnelle. L’idée est que, si la variance est faible, c’est qu’elle est due à un bruit dans l’image, tandis que si elle est forte, c’est qu’il s’agit d’un élément à conserver. Là aussi, le paramètre de rayon contrôle la force du filtre, mais il vaut mieux maintenir le rayon entre 0.8 et 1.0 pour que le calcul de variance soit significatif. Le paramètre alpha règle le seuil d’adoucissement, au-delà duquel l’adoucissement sera plus faible. De petites valeurs d’alpha donneront donc un effet subtil et de fortes valeurs tendront à adoucir toutes les parties de l’image. Démarrez avec un alpha à 0.2 et un rayon à 1.0 et essayez d’augmenter ou de diminuer le paramètre alpha pour obtenir l’effet désiré. Ce type de filtre est excellent pour éliminer les bruits « multicouleurs », composés de couleurs différentes, comme le moiré de certaines images.
C’est le contraire d’un filtre d’adoucissement. Il renforce les bords à l’intérieur d’une image. Le paramètres Alpha contrôle le degré de renforcement, de léger (0.1) à marqué (0.9). Le paramètre Rayon contrôle la force du filtre, comme d’habitude, mais les valeurs utiles sont comprises entre 0.5 et 0.9. Essayez en démarrant avec un alpha à 0.3 et un rayon à 0.8.
Les différents modes opératoires peuvent être utilisés l’un après l’autre pour obtenir l’effet désiré. par exemple, pour transformer une image tramée monochrome en une image en niveaux de gris, essayez une ou deux passes du filtre d’adoucissement puis une passe du filtre d’optimisation et enfin appliquez un léger renforcement des bords. Notez que le filtre Renforcement des bords n’est à utiliser qu’après le filtre d’adoucissement ou le filtre d’optimisation, puisque le Renforcement des bords est exactement le contraire d’un adoucissement.
Pour réduire de bruit de quantification dans les images, (par exemple en re-transformant des images .GIF en fichiers 24-bits), vous pouvez essayer une passe du filtre d’optimisation avec un alpha à 0.2 et un rayon à 1.0, une passe du filtre d’adoucissement avec un alpha à 1.0 et un rayon à 0.55, et peut-être une passe du filtre de renforcement des bords. Plusieurs passes du du filtre optimal avec un alpha décroissant sont plus efficaces qu’une seule passe avec une forte valeur alpha. Comme d’habitude, il y a un compromis à établir entre l’efficacité du filtre et la perte de détails.