L'outil filtres vous permet d'appliquer différents filtres simples sur votre image. Ceux-ci 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.
Tous les filtres modifient les données à partir du voisinage du pixel filtré. Pour certains la taille et la forme du voisinage est prédéterminée. Toutefois, dans la plupart des cas la taille peut être contrôlée par le paramètre taille. En-dehors des filtres de type gaussien (décrits plus bas), la taille détermine le diamètre du voisinage en pixels. Il est ainsi conseillé d'utiliser les filtres de taille impaire à cause de leur effet symétrique.
- valeur moyenne
- La valeur filtrée correspond à la moyenne des valeurs au voisinnage du pixel original.
- Valeur médiane
- La valeur filtrée correspond à la médiane des valeurs au voisinnage du pixel original.
- Débruitage conservatif
- Ce filtre vérifie que la valeur n'est pas un extrême par rapport aux valeurs voisines. Les valeurs non extrêmes sont préservées, tandis que les valeurs extrêmes sont remplacées par la seconde valeur la plus haute ou la plus basse.
- Minimum
- Aussi connu sous le nom de filtre d'érosion, il remplace la valeur par le minimum des valeurs voisines. Plus précisément, l'érosion est appliquée sur un disque de diamètre spécifié.
- Maximum
- Aussi connu sous le nom de filtre de dilatation, il remplace la valeur par le maximum des valeurs voisines. Plus précisément, la diatation est appliquée sur un disque de diamètre spécifié.
- Ouverture
- L'ouverture est une érosion suivie d'une dilatation. Les bosses sont ainsi supprimées, tandis que les surfaces lisses et les creux sont plus ou moins préservées.
- Fermeture
- La fermeture est une dilatation suivie d'une érosion. Les creux sont ainsi supprimées, tandis que les surfaces lisses et les bosses sont plus ou moins préservées.
- Filtre séquentiel alternant, ouverture
- Un simple filtre d'ouverture ou de fermeture peut parfois être trop brutal pour la correction de défauts de différentes tailles. Le filtre séquentiel alternant (ASF, alternating sequential filter) consiste en une séquence de fermetures et d'ouvertures en augmentant progressivement la taille du disque jusqu'à la valeur spécifiée. Il préserve mieux la forme des détails ne devant pas être supprimés par l'ouverture. La dernière opération de ce filtre est une ouverture.
- Filtre séquentiel alternant, fermeture
- Ce filtre ne diffère du précédent que par l'ordre des opérations. Ici l'opération finale du filtre est une fermeture.
- Kuwahara
- Le filtre de Kuwahara est un filtre de lissage préservant les bords.
- 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
- Gaussien
- Le filtre gaussien est un filtre de lissage, le paramètre de taille détermine la largeur à mi-hauteur de la gaussienne (FWHM, full width at half maximum). La relation entre la largeur à mi-hauteur et σ est
- Accentuation
- Filtre d'accentuation complémentaire au filtre gaussien. Il commence par adoucir l'image avec le filtre gaussien correspondant, le résultat est ensuite extrapolé en sens inverse pour estimer l'image accentuée.
Ces filtres sont appliqués par défaut à toute l'image. Vous pouvez cependant appliquer un filtre à une zone particulière en la sélectionnant au préalable avec la souris. Ceci peut être utile pour corriger des zones mal mesurées au sein d'une bonne image.
Il est aussi possible de limiter la zone à filtrer à l'aide d'un masque. Dans ce cas celui-ci détermine les pixels actifs dont les valeurs seront modifiées par le filtre. Les pixels au voisinage de la région active peuvent toutefois entrer de manière passive dans le calcul, ce qui signifie que leur valeur peut influencer le résultat.
Plusieurs filtres basiques peuvent être utilisés pour un simple débruitage ou la suppression de défauts. D'autres fonctions de marquage et de suppression de défauts sont décrits dans la section édition des données, avec par exemple le marquage des points aberrants et la suppression des données sous le masque. Des fonctions de débruitage plus avancées, tel que la transformée en ondelettes (DWT) ou le filtrage de Fourier (FFT) sont décrits dans la section correction avancée des données.
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Des convolutions avec des noyaux allant jusqu'à 9 × 9 peuvent être appliquées à l'aide des filtres 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 automatique 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 l'onglet préréglages pour en créer un nouveau.