Что на самом деле делает фильтр Photoshop «High Pass» под капотом?

Я пытаюсь обернуть голову вокруг этого фильтра. Как и некоторые другие фильтры, я обнаружил, что не понимаю, как это работает, как визуально, так и с точки зрения алгоритма. Я надеюсь, что, изучая второе, первое также каким-то образом нажмет.

Высокий проход - противоположность гауссовому размытию

Если вы берете изображение и размываете его, вы сохраняете только «низкие частоты». Высокий проход делает обратное, он пропускает только «высокие частоты», или то, что большинство людей называют «деталями». Любое изображение может быть разбито на эти два компонента.

Вы использовали нерезкую маску для повышения резкости изображения? Этот фильтр фактически эквивалентен взятию изображения и добавлению к нему отфильтрованной копии верхних частот. Вы можете подтвердить это в Photoshop, применив фильтр верхних частот к дублированному слою и изменив режим наложения на наложение.

Фильтр верхних частот является установщиком, который удаляет низкочастотную информацию из единого сигнала. Сейчас существует много способов реализовать фильтр верхних частот, но фильтр верхних частот фотошопа, скорее всего, является результатом вычитания размытого изображения из оригинала (как упомянуто @filip ). Просто все изображение минус низкая частота - это просто высокая частота.

Теперь, если вы вычтите размытие из изображения, вы получите отрицательные пиксели. Это невозможно для фотошопа. Поэтому вместо этого результат смещается на 127 (или 0,5, если вы хотите получить значения с плавающей запятой), поэтому серый цвет фактически означает отсутствие изменения значения. Наложение и режим линейного освещения предназначены для работы с изображениями, закодированными таким образом (бит, в зависимости от того, что вам нужно, умножение / сложение или сложение / вычитание).

Теперь, что бы вы использовали это? Что ж, он может привыкнуть к изоляции кромок, и основной вариант использования - использовать его в качестве инструмента для заточки. На самом деле нерезкая маска делает это за один шаг. Однако иногда нерезкая маска не дает достаточного контроля над результатами. Таким образом, вы можете использовать фильтр верхних частот, чтобы отделить промежуточную ступень и управлять ею, чтобы контролировать, где вы хотите, чтобы резкость происходила, а где нет.

Это подводит нас к рабочим процессам разделения частот , и мы видим, что изображение может быть слегка неравномерным или довольно часто неровным. Но вы точно не хотите разрушать текстуру изображения. Итак, теперь вы разбили свое изображение на низкие и высокие компоненты. Затем вы можете закрасить низкие компоненты до муарового цвета, сохранив текстурный слой сверху. Или вы можете сделать обратное устранение недостатков в высокочастотной карте, сохраняя при этом общий вид. По причинам точности вы, скорее всего, не будете использовать оба размытия на верхнем проходе, вместо этого вы будете вычитать вручную, но это все тот же метод, только размытие и округление результатов отличаются.

Рисунок 1 : Частотное разделение позволяет легко починить старую обувь, по общему признанию, я должен был сделать немного больше работы. Исходное изображение отсюда .

Теперь есть много магии, что вы можете сделать с этим фильтром. Но, к сожалению, многие из этих волшебных рабочих процессов могут потребовать от вас мыслить как гуру обработки сигналов. Например, фильтрация верхних частот может работать в качестве основы для алгоритма шумоподавления или в качестве выпрямляющего слоя для устранения помутнения маскировки яркости изображения и т.д.

Ни один из ответов до сих пор не коснулся математики за фильтром. Вот подробное описание, которое я цитирую:

Частотные фильтры обрабатывают изображение в частотной области. Изображение преобразуется по Фурье, умножается на функцию фильтра, а затем повторно преобразуется в пространственную область. Ослабление высоких частот приводит к более гладкому изображению в пространственной области, ослабление низких частот усиливает края.

На этом этапе мы должны отметить, что фильтр верхних частот пропускает высокие частоты и ослабляет (то есть уменьшает) низкие частоты .

В результате ослабления (или блокировки) низких частот области постоянной интенсивности во входном изображении равны нулю на выходе фильтра верхних частот. Области сильного градиента интенсивности, содержащие высокие частоты, имеют положительные и отрицательные значения интенсивности на выходе фильтра. Чтобы отобразить изображение на экране, к выходу в пространственной области добавляется смещение, а интенсивности изображения масштабируются. Это приводит к среднему значению серого для низкочастотных областей и темным и светлым значениям для краев.

(Эта цитата примерно на полпути, и предшествует пример изображения, которое должно быть весьма полезным).

Статья, которую я связал, стоит того, чтобы ее прочитать, и в ней есть несколько довольно четких примеров (нажмите на изображение). Слишком долго подводить итоги и опираться на цифры, включенные в него.

High Pass - это фильтр для заточки. Вы могли бы сказать, что это сочетание «обнаружения краев» и «резкости». Повышение резкости обнаруживает внезапные изменения яркости или цвета пикселей, а затем изменяет их. Так что яркие части светлее, а темные темнее.

Но задача High Pass - заметить только края. Настройка радиуса сообщает фильтру, сколько пикселей вокруг обнаруженного края должно быть включено в отфильтрованное изображение (слой).

Теперь этот фильтр не предназначен для использования сам по себе (поэтому, я думаю, он находится в другом каталоге), вы должны использовать отфильтрованное изображение с базовым, используя режимы наложения или аналогичные, чтобы всплывать края на изображении. Поэтому «не включенные» части изображения имеют нейтральный серый цвет. Поэтому они не влияют на цвета в режиме наложения.