L'outil Filtres Basiques vous permet d'appliquer différents filtres simples sur votre image. Ces filtres peuvent être utiles pour supprimer le bruit ; toutefois, les données mesurées seront altérées, il faut donc prendre soin de ne pas détruire certains détails important de l'image.
- Filtre moyenne – prend comme valeur la moyenne des valeurs voisines.
- Filtre médian – prend comme valeur la médiane des valeurs voisines.
- Filtre de débruitage conservatif – vérifie que la valeur n'est pas un extrême par rapport aux valeurs voisines. Si tel est le cas, le filtre substitue la valeur par la valeur la plus haute (ou plus basse) suivante.
- Filtre Kuwahara – filtre de lissage conservant les bords.
- Filtre minimum – aussi connu sous le nom de filtre d'érosion, il remplace la valeur par le minimum des valeurs voisines.
- Filtre maximum – aussi connu sous le nom de filtre de dilatation, il remplace la valeur par le maximum des valeurs voisines.
- Filtre de décarèlement – filtre de lissage spécialement conçu pour supprimer les motifs carrelés d'une image, tout en conservant les autres détails. Il s'agit d'un filtre de convolution utilisant un noyau
- Filtre gaussien – filtre de lissage, le paramètre de la taille détermine la largeur à mi-hauteur de la gaussienne (FWHM, full width at half maximum) of the Gaussian. La relation entre la largeur à mi-hauteur et σ est
Astuce
Ces filtres sont appliqués par défaut sur tout l'image. Vous pouvez toutefois appliquer le filtre à une région spécifique de l'image en la sélectionnant à l'aide la souris. Ceci peut être utile pour corriger des défauts de mesure au sein d'une bonne image. Pour appliquer à nouveau le filtre sur toute l'image, il suffit de cliquer à n'importe quel endroit de l'image.Il existe d'autre filtres de débruitage dans Gwyddion, par exemple le filtrage basé sur la transformée en ondelettes discrète (DWT) ou la transformée de Fourier rapide (FFT). Voyez la section Correction Avancée des Données pour plus de détails.
S'il vous faut seulement supprimer quelques valeurs visiblement fausses de vos données SPM, vous pouvez aussi essayer le module Masquer les Points Aberrants ainsi que le module Supprimer les Données sous le Masque. Voyez la section Correction des Données pour plus de détails.
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Des convolutions avec des noyaux allant jusqu'à 9 × 9 peuvent être appliquées à l'aide du module Filtre de convolution.
Le Diviseur represente un facteur commun divisant tous les coefficients avant que le filtre ne soit appliqué. Ce qui permet d'utiliser des coefficients dénormalisés plus faciles à utiliser. La normalisation peut être aussi calculée automatiquement lorsque la case automatic est cochée. Lorsque la somme des coefficients est non nulle, la normalisation permet de rendre le filtre conservatif, c'est-à-dire que le facteur normalise la somme des coefficients à un. Lorsque la somme des coefficients est nulle, le facteur automatique devient simplement égal à un.
Comme la plupart des filtres utilisés en pratique présentent différents types de symétrie, les coefficients peuvent être automatiquement complétés selon le type de symétrie sélectionné (pair, impaire). Notez que la complétion n'a lieu qu'après avoir pressé Entrée lors de la saisie des coefficients.
Lors de la première installation, seul un filtre Identité est présent (qui n'est pas particulièrement utile vu qu'il ne fait rien). Ce filtre ne peut être modifé. Utilisez le bouton Nouveau de la page Préréglages pour en créer un nouveau.