Estoy tratando de entender este filtro. Al igual que algunos otros filtros, encuentro que no entiendo cómo funciona, tanto visualmente como en términos del algoritmo. Espero que al aprender esto último, el primero también haga clic de alguna manera.
Estoy tratando de entender este filtro. Al igual que algunos otros filtros, encuentro que no entiendo cómo funciona, tanto visualmente como en términos del algoritmo. Espero que al aprender esto último, el primero también haga clic de alguna manera.
Respuestas:
El pase alto es lo opuesto al desenfoque gaussiano
Si toma una imagen y la difumina, solo mantiene las "bajas frecuencias". El paso alto hace lo contrario, solo deja pasar las "frecuencias altas", o lo que la mayoría de la gente llama "los detalles". Cualquier imagen puede ser deconstruida en estos dos componentes.
¿Has utilizado la máscara de enfoque para enfocar una imagen? Ese filtro es en realidad equivalente a tomar una imagen y agregarle una copia filtrada de paso alto. Puede confirmar esto en Photoshop aplicando el filtro de paso alto en una capa duplicada y cambiar el modo de fusión a superposición.
Un filtro de paso alto es un ajustador que elimina la información de baja frecuencia de una señal. Ahora hay muchas formas de implementar un filtro de paso alto, pero el filtro de paso alto de Photoshop probablemente sea el resultado de restar la imagen borrosa del original (como se menciona en @filip ). Simplemente toda la imagen menos la baja frecuencia es solo la alta frecuencia.
Ahora, si resta un desenfoque de una imagen, terminará con píxeles negativos. Esto no es posible para Photoshop. Entonces, lo que se hace es que el resultado se compensa con 127 (o 0.5 si desea valores de coma flotante), por lo que el gris en realidad significa que no hay cambio de valor. El modo de superposición y la luz lineal están diseñados para operar en reversa de las imágenes codificadas de esta manera (el bit depende de lo que necesite multiplicación por pieza / adición o adición / sustracción).
¿Para qué usarías esto? Bueno, puede acostumbrarse a aislar bordes, y el caso de uso principal es usarlo como una herramienta de afilado. De hecho, la máscara de enfoque hace esto en un solo paso. A veces, sin embargo, la máscara de enfoque no le da suficiente control de los resultados. Por lo tanto, puede usar el filtro de paso alto para dividir la etapa intermedia y manipularlo para controlar dónde desea que ocurra el afilado y dónde no.
Esto nos lleva a los flujos de trabajo de separación de frecuencia , vea que su imagen puede ser ligeramente irregular o con bastante frecuencia la piel es algo desigual. Pero no quieres destruir exactamente la textura de la imagen. Entonces ahora divide su imagen en componentes bajos y altos. Luego, puede pintar los componentes bajos a un color muaré uniforme, mientras retiene la capa de textura en la parte superior. O bien, puede hacer lo contrario para eliminar fallas en el mapa de alta frecuencia mientras conserva la apariencia general. Por razones de precisión, lo más probable es que no uses tanto el desenfoque como un pase alto, sino que restes manualmente, pero este sigue siendo el mismo método que solo difumina y el redondeo de los resultados difiere.
Imagen 1 : la separación de frecuencias facilita la reparación de zapatos viejos, es cierto que debería haber trabajado un poco más. Imagen original de aquí .
Ahora hay MUCHA magia que puedes hacer con este filtro. Pero desafortunadamente, muchos de estos flujos de trabajo mágicos pueden requerir que pienses como un gurú del procesamiento de señales. Por ejemplo, el filtrado de paso alto puede funcionar como base para un algoritmo de reducción de ruido o como una capa rectificadora para la eliminación de turbidez enmascarada de claridad de imagen, etc.
Ninguna de las respuestas hasta ahora ha tocado las matemáticas detrás del filtro. Aquí hay una reseña detallada de la cual cito:
Los filtros de frecuencia procesan una imagen en el dominio de frecuencia. La imagen se transforma en Fourier, se multiplica con la función de filtro y luego se vuelve a transformar en el dominio espacial. La atenuación de las frecuencias altas da como resultado una imagen más suave en el dominio espacial, la atenuación de las frecuencias bajas mejora los bordes.
En este punto, debemos notar que un filtro de paso alto pasa altas frecuencias y atenúa (es decir, reduce) las bajas frecuencias .
Como resultado de atenuar (o bloquear) las bajas frecuencias, las áreas de intensidad constante en la imagen de entrada son cero en la salida del filtro de paso alto. Las áreas de un gradiente de intensidad fuerte, que contienen las frecuencias altas, tienen valores de intensidad positivos y negativos en la salida del filtro. Para mostrar la imagen en la pantalla, se agrega un desplazamiento a la salida en el dominio espacial y las intensidades de la imagen se escalan. Esto da como resultado un valor gris medio para áreas de baja frecuencia y valores oscuros y claros para los bordes.
(Esta cita es de aproximadamente la mitad y precede a una imagen de ejemplo que debería ser bastante útil).
Vale la pena leer el artículo que he vinculado, y tiene algunos ejemplos bastante claros (haga clic en las imágenes). Es demasiado largo para resumir y depende de las cifras incluidas en él.
High Pass es un filtro de afilado. Se podría decir que es una mezcla de "detectar bordes" y "nitidez". La nitidez detecta cambios repentinos entre el brillo o el color de los píxeles y luego los cambia. Entonces las partes brillantes son más brillantes y las oscuras son más oscuras.
Pero la tarea de paso alto es notar solo los bordes. La configuración del radio le dice al filtro cuántos píxeles alrededor del borde detectado deben incluirse en la imagen filtrada (capa).
Ahora, este filtro no está diseñado para usarse en sí mismo (por eso, creo que está en un catálogo diferente), debe usar la imagen filtrada con la base, usando modos de fusión o similares, para abrir los bordes de la imagen. Es por eso que la parte "no incluida" de la imagen es gris neutro. Por lo tanto, no afectarán los colores cuando estén en modo de fusión.