NL significa "No Lineal". Derivado del programa Unix pnmnlfilt, une las funciones de suavizado, desparasitaje y aumento de contraste. Funciona en toda la imagen, no sobre selecciones.
Es un filtro multiuso. Tiene 3 modos distintos de operación. En todos los modos se examina cada píxel de la imagen y se procesan controlando el valor del píxel. Utiliza bloques hexagonales, en lugar de 3x3, cuyo tamaño se puede seleccionar con la opción radio.
Cuando Vista previa está marcada, el resultado de la selección de parámetros se muestran interactivamente en la vista previa.
Alfa: El significado de esta opción depende de la opción seleccionada.
Radio: Controla la fuerza del filtro (0.33-1.00).
Este filtro puede realizar distintas funciones, dependiendo del valor del parámetro Alfa.
alfa
<= 0.5)
El valor del centro del píxel será reemplazada por la media de
los valores de los 7 hexágonos, pero los 7 valores serán
clasificados por tamaño y la porción alfa
superior e inferior de los 7 son excluidos de la media. Esto
implica que un valor alfa
de 0.0 la misma
clasificación de salida que una convolución normal, donde
radio
determinará la fuerza del filtro. Un
buen valor para empezar el filtrado es
alfa
= 0.0,
radio
= 0.55. Para un efecto más evidente,
pruebe alfa
0.0 y
radio
1.0.
Un valor alfa
de 0.5 provocará un valor
medio de los 7 hexágonos para ser usado para reemplazar el centro
del valor del píxel. Este tipo de filtro es buena para eliminar
"pop" o ruido del píxel de una imagen sin extender el ruido o
manchar los detalles de la imagen. El uso ponderado del parámetro
radio
afinará el ajuste del filtro.
Valores intermedios de alfa
da efectos
entre suaves y de reducción de ruido. Para in filtrado leve
pruebe con valores de alfa
= 0.4,
radio
= 0.6. Para un efecto más evidente
pruebe alfa
= 0.5,
radio
= 1.0 .
alpha
<= 2.0)
Este tipo de filtro aplica un filtro de suavizado,
adaptativamente, sobre la imagen. Para cada píxel, se calcula la
varianza del valor del hexágono circundante, y la cantidad de
suavizado es inversamente proporcional a ella. La idea es que si
la varianza es pequeña, se debe al ruido de la imagen, mientras
que si es grande, es por los detalles que se quieren en la
imagen. Como es normal el parámetro radio
controla el radio efectivo, pero provablemente aconsejable
dejarlo entre 0.8 y 1.0 para que el cálculo de la varianza sea
significativo. El parámetro alfa
selecciona el umbral de ruido, sobre el que se hará menos
suavizado. Esto es que los valores pequeños de
alfa
dará el efecto de filtrado leve,
mientras que unos valores grandes tenderán a suavizar todas las
partes de la imagen. Podría empezar con valores como
,
alfa
= 1.2
,
y probar incrementando y reduciendo el parámetro
radio
= 1.0alfa
para obtener el efecto deseado.Este
tipo de filtro es el mejor para filtrar difuminando el ruido en
las imágenes de mapa de bits y las imágenesen color.
alpha
>= -0.9)
Este es el tipo de filtro opuesto al de suavizado. Realza los
bordes. El parámetro alfa
controla la
cantidad de realce de borde, para leve (-0.1) a evidente (-0.9). El
parámetro radio
controla el radio efectivo,
como es normal, pero los valores útiles están entre 0.5 y 0.9.
Pruebe empezando con valores de
,
alfa
= 0.3
.
radio
= 0.8
Los variados modos de operación se pueden usar uno detrás de otro para obtener el resultado deseado. Por ejemplo, para convertir una imagen monocromática difuminada en una imagen a escala de grises, podría intentar una o dos pasadasdel filtro de suavizado, seguido de un pase de estimación óptima, entonces un leve realce de bordes. Notese que el uso de realce de bordes solo es útil después de uno de los filtros no lineales (media limitada o estimación óptima), dado que realce de bordes es directamente opuesto la de suavizado.
Para reducir el ruido de la cuantización del color en la imagen
(p. e. al convertir un archivo .gif en un archivo de 24 bits),
podría probar un pase de estimación óptima
(alfa
1.2,
radio
1.0), un pase del filtro medio
(alfa
0.5, radio
0.55), y posiblemente un pase de realce de bordes. Varios pases
de estimación óptima con valores decrecientes de
alfa
es más efectivo que un pase con un
valor grande de alfa
. Como es normal, hay
un balance entre la efectividad del filtrado y la perdida de
detalle. Se anima a experimentar.