Image Kernels¶

Un image kernel (noyau d’image) est une petite matrice de valeurs numériques utilisée pour traiter une image en appliquant une opération mathématique connue sous le nom de convolution. Chaque valeur du noyau définit la contribution des pixels voisins à la valeur du pixel de sortie.

Les kernels (noyaux) sont un concept fondamental dans le traitement d’image et sont utilisés pour effectuer des opérations telles que le flou, l’accentuation et la détection des bords. Ils déterminent comment les pixels voisins sont pondérés et combinés pour produire de nouveaux détails d’image.

Concept¶

Lorsqu’une image est convoluée avec un noyau, le noyau est centré sur chaque pixel de l’image. Chaque pixel du voisinage est multiplié par la valeur de noyau correspondante et les résultats sont additionnés pour former la couleur du pixel de sortie. Le processus se répète pour chaque pixel de l’image.

Les valeurs du noyau peuvent être positives, négatives ou fractionnelles et leur motif détermine l’effet produit.

Exemples courants¶

Voici quelques noyaux courants et leurs utilisations :

Blur¶

Un flou simple peut être obtenu avec des valeurs positives uniformément pondérées. Par exemple, un noyau de flou moyen 3x3 :

1/9  1/9  1/9
1/9  1/9  1/9
1/9  1/9  1/9

Cela adoucit l’image en faisant la moyenne des pixels voisins.

Sharpen¶

Un noyau de sharpening améliore le contraste sur les bords en mettant l’accent sur les différences entre le pixel central et ses voisins :

 0  -1   0
-1   5  -1
 0  -1   0

Détection d’arête¶

Les noyaux de détection des contours mettent en évidence les transitions de luminosité en mesurant les différences entre les pixels adjacents. Par exemple, le noyau laplacien :

 0  -1   0
-1   4  -1
 0  -1   0

Ou le noyau Sobel (bords horizontaux) :

-1  -2  -1
 0   0   0
 1   2   1

Normalisation¶

Souvent, les noyaux sont normalisés de sorte que la somme de toutes les valeurs est égale à 1. Cela empêche l’éclaircissement ou l’assombrissement général de l’image. Par exemple, la division de chaque élément d’un noyau de flou par la somme totale de toutes les valeurs garantit une luminosité constante après convolution.

Création d’un noyau dans le compositeur¶

Les noyaux peuvent être créés directement à l’intérieur du compositeur en utilisant les nœuds existants de Blender, sans avoir besoin d’une image externe.

Cette approche est utile pour concevoir des filtres procéduraux ou paramétrés, des flous et des motifs d’éblouissement qui peuvent être modifiés de manière interactive.

Commencer par une image constante – Utiliser un Nœud Image défini sur une petite résolution, telle que 9 x 9 ou 15 x 15 pixels. Vous pouvez également générer une couleur unie à l’aide d’un Nœud RGB.
Façonner le noyau – Modifier les valeurs des pixels pour définir les poids du noyau :
- Utiliser les nœuds Ellipse Mask ou Blur pour créer des atténuations douces et circulaires.
- Combiner plusieurs masques avec des nœuds Mix pour former des formes complexes ou directionnelles (par exemple, un motif d’étoile ou de strie).
Mettre à l’échelle la force globale à l’aide d’un nœud Math en mode Multiply ou normaliser les valeurs du noyau en divisant par leur somme totale.
Alimenter le Nœud Convolve – Connecter l’image procédurale résultante à l’entrée du noyau du Nœud Convolve. Le motif et la luminosité de cette image contrôlent directement l’effet de convolution.

Astuces¶

Les petites images (moins de 20 x 20 pixels) produisent des noyaux efficaces et réactifs.
Utiliser Normalize Kernel dans le nœud Convolve pour maintenir automatiquement l’équilibre de la luminosité.
Des masques animés ou des motifs de bruit procéduraux peuvent être utilisés pour créer des effets de filtre dynamiques ou scintillants.
Les kernels avec des valeurs positives et négatives peuvent être utilisés pour mettre en valeur les arêtes ou les textures.