Pull to refresh

GIMP: префильтрация перед порогом

Level of difficultyEasy

В GIMP порог применяется в основном для создания различных масок при работе со слоями. Сам порог в GIMP реализован в виде простого, интерактивно настраиваемого глобального порога: "Цвет" -> "Порог".

Инструмент "Порог" в GIMP.
Инструмент "Порог" в GIMP.

По умолчанию в "пороге" стоит значение 127, но есть кнопка "Авто", при нажатии на которую происходит определение оптимального для данной цветовой гистограммы значения по алгоритму Оцу.

Инструмент "порог" в GIMP прост и понятен и даёт, соответственно, простой и понятный результат. И именно таким он и должен быть. Но! А как же все те "сложные" результаты, которые получаются в другом ПО? Чтобы ответить на данный вопрос, необходимо отделить "зёрна" от "плевел". Все "сложности" результатов, полученные в другом ПО, связаны не со "сложностью" заложенного в них "порога", а с префильтрацией перед порогом. Вопрос префильтрации изображений перед порогом и влияние её на результат изучался многими, в том числе небезызвестным Дональдом Эрвином Кнутом в своей книге "Компьютерная типография". Можно опять задать "каверзный" вопрос: а как же локальные пороги? Ответ может показаться неожиданным, но они все воспроизводятся префильтрацией. Но есть нюанс: фильтров, воспроизводящих такую префильтрацию простым способом, в графических редакторах нет, поэтому воспроизведение их требует большого количества манипуляций с изображением.

Приведу простейший пример префильтрации перед порогом с помощью фильтра "Гауссово размывание" на изображении "Лена":

Исходное изображение "Лена".
Исходное изображение "Лена".

Ежели применить к нему "порог" с автоматическим определением порогового значения (кнопка "Авто") без префильтрации, то получим следующий результат:

Порог и изображению "Лена".
Порог и изображению "Лена".

Теперь посмотрим, как повлияет на результат префильтрация. Создадим копию исходного слоя и применим к ней фильтр "Гауссово размывание" с радиусами 5 и 5:

"Гауссово размывание" 5x5 изображения "Лена".
"Гауссово размывание" 5x5 изображения "Лена".

Создадим ещё одну копию исходного слоя, а к размытому изображению применим режим наложения "Извлечение зерна" и объединим два новых слоя:

"Извлечение зерна" из размытого и копии изображения "Лена".
"Извлечение зерна" из размытого и копии изображения "Лена".

Ежели мы сразу применим порог к этому изображению, то получим следующее:

Порог фильтрованного слоя.
Порог фильтрованного слоя.

Это уже сильно отличается от исходного результата. По своему характеру это уже локальный порог типа Bradley, хотя никакого инструмента "локальный порог" в GIMP нет (и как видим, не особо то он и нужен).

Но не будем спешить. Хотелось бы посмотреть не граничное, а плавное влияние префильтрации на результат порога. Поэтому порог будет применяться к микшированному с исходным при различных значениях прозрачности фильтрованного слоя:

25% прозрачности:

Микширование 25% фильтрованного слоя.
Микширование 25% фильтрованного слоя.
Порог при микшировании 25% фильтрованного слоя.
Порог при микшировании 25% фильтрованного слоя.

50% прозрачности:

Микширование 50% фильтрованного слоя.
Микширование 50% фильтрованного слоя.
Порог при микшировании 50% фильтрованного слоя.
Порог при микшировании 50% фильтрованного слоя.

75% прозрачности:

Микширование 75% фильтрованного слоя.
Микширование 75% фильтрованного слоя.
Порог при микшировании 75% фильтрованного слоя.
Порог при микшировании 75% фильтрованного слоя.

Приведённые иллюстрации дают понять, что пользователям GIMP доступен не какой то строгий конечный результат, а весь диапазон результатов от исходного до конечного. И разумеется префильтрация перед порогом может быть гораздо сложнее, нежели приведённый пример.

Tags:
Hubs:
You can’t comment this publication because its author is not yet a full member of the community. You will be able to contact the author only after he or she has been invited by someone in the community. Until then, author’s username will be hidden by an alias.