### 4.10. NL-Filter

#### 4.10.1. Wirkungsweise

Abbildung 17.52. Anwendungsbeispiel für das NL-Filter

Originalbild

Filter applied

NL steht für »Nicht Linear«. Abgeleitet von dem UNIX-Befehl pnmnlfilt, beinhaltet dieses Filter Funktionen zur Weichzeichnung, Fleckentfernung und Schärfeerhöhung. Dieses Filter kann nur auf komplette Bilder, nicht auf Auswahlen angewendet werden.

This is something of a swiss army knife filter. It has 3 distinct operating modes. In all of the modes each pixel in the image is examined and processed according to it and its surrounding pixels values. Rather than using 9 pixels in a 3×3 block, it uses a hexagonal block whose size can be set with the Radius option.

| Anmerkung
The filter does not work if the image is in indexed mode, or if the active layer has an alpha channel. Then the menu entry is disabled.

#### 4.10.2. Activating the Filter

This filter is found in the main menu under Filters → Enhance → NL Filter….

#### 4.10.3. Eigenschaften

Abbildung 17.53. Eigenschaften für das »NL-Filter«

Vorschau

  In der Vorschau wird ein Ausschnitt des Bildes so dargestellt, als wäre das Filter mit den aktuellen Einstellungen auf das Bild angewandt worden.

Filter

  The Operating Mode is described below.

Alpha

  Mit dieser Eigenschaft können Sie die Stärke der Filterwirkung von 0,00 bis 1,00 einstellen. Die exakte Bedeutung dieses Werts ist vom eingestellten Filtermodus abhängig. Beachten Sie, dass dieser Parameter nicht genau dem `alpha`-Parameter des Programms pnmnlfilt entspricht, auch wenn beide natürlich zusammenhängen.

Radius

  Controls the size of the effective sampling region around each pixel. The range of this value is 0.33-1.00, where 0.33 means just the pixel itself (and thus the filter will have no effect), and 1.00 means all pixels in the 3×3 grid are sampled.

#### 4.10.4. Filter

Das Filter kann je nach eingestelltem Modus verschieden wirken:

Alphabasierter Mittelwert

  Jedes Pixel wird durch den Mittelwert der 7 hexagonalen Pixel ersetzt. Dabei werden die Werte der Pixel sortiert und eine bestimmte, von `Alpha` abhängende Anzahl der größten und kleinsten Werte nicht in die Berechnung einbezogen. Dies bedeutet, dass bei einer Einstellung von `Alpha` = 0,0 das Filter dasselbe Ergebnis wie ein normales Mittelwertfilter ergibt, wobei der `Radius` dann die »Stärke« des Filters bestimmt. Für einen geringfügigen Effekt sind `Alpha` = 0,0 und `Radius` = 0,55 ein guter Ausgangspunkt. Ist ein stärkerer Effekte gewünscht, versuchen Sie `Alpha` = 0,0 und`Radius` = 1,0.

  Bei einem Wert von `Alpha` = 1,0 wird das Pixel durch den Median der 7 hexagonalen Pixel ersetzt. Diese Art Filter eignet sich gut dafür, einzelne abweichende Pixel zu eliminieren, ohne das Rauschen zu verteilen oder einzelne Objekte zu verwischen. Durch eine geschickte Wahl des `Radius` können Sie das Filter noch verbessern.

  Mit `Alpha`-Werten zwischen den Extremen erhalten Sie Effekte, die irgendwo zwischen Weichzeichnen und Flecken entfernen liegen. Beginnen Sie mit `Alpha` = 0,8 und `Radius` = 0,6 für einen leichten Effekt, und versuchen Sie `Alpha` = 1,0 und `Radius` = 1,0 , falls Sie einen gröberen Effekt wünschen.

Optimale Schätzung

  In diesem Modus führt das Filter eine Weichzeichnung auf dem Bild aus. Für jedes Pixel wird die Abweichung der umgebenden hexagonalen Pixel berechnet. Die Stärke der Weichzeichnung ist umgekehrt proportional zu dieser Abweichung. Die Idee dahinter ist, dass eine geringe Abweichung durch Rauschen verursacht wird, bei einer größeren Abweichung aber angenommen wird, dass diese durch gewollte Kanten im Bild verursacht ist. Wie in den anderen Modi auch können Sie mit dem `Radius` die effektive Größe der einbezogenen Umgebung beeinflussen. Es ist aber empfehlenswert, diese Einstellung zwischen 0,8 und 1,0 zu belassen. Die Einstellung für den Wert `Alpha` bestimmt den Schwellwert für das Rauschen, für welches die Weichzeichnung vorgenommen wird. Dies bedeutet, dass kleine Werte fast keine sichtbare Auswirkung im Bild haben, während größere Werte dann mehr und mehr Bildteile weichzeichnen. Gute Startwerte sind `Alpha` = 0,2 und `Radius` = 1,0. Davon ausgehend können Sie den Wert für `Alpha` solange anpassen, bis Sie die für Ihr Bild optimalen Einstellungen gefunden haben. Dieser Filtertyp ist am besten zum Herausfiltern von Dithering-Rauschen in Bitmap- und Farbbildern geeignet.

Kantenverstärkung

  In diesem Modus wird das Gegenteil des vorher beschriebenen Modus erreicht. Kanten werden in diesem Modus hervorgehoben. Mit dem Wert von `Alpha` kontrollieren Sie die Stärke der Hervorhebung der Kanten von kaum sichtbar (0,1) bis sehr stark (0,9). Der Wert von `Radius` kontrolliert auch in diesem Modus den effektiven Radius. Sinnvolle Werte hierfür liegen im Bereich von 0,5 bis 0,9. Gute Startwerte sind `Alpha` = 0,3 und `Radius` = 0,8.

##### 4.10.4.1. Kombinierte Modi

Die einzelnen Filter können nacheinander ausgeführt werden, um einen gewünschten Effekt zu erzielen. Um beispielsweise ein mit Dithering erstelltes Monochrombild in ein Graustufenbild umzuwandeln, könnten Sie es ein- oder zweimal mittels Weichzeichnen-Filter bearbeiten, dann das Filter für optimale Schätzung anwenden und anschließend eine dezente Kantenverstärkung. Beachten Sie, dass eine Kantenverstärkung in der Regel nur nach vorheriger Anwendung eines der anderen nichtlinearen Filter (alphabasierter Mittelwert oder optimales Schätzungsfilter) sinnvoll ist, weil eine Kantenverstärkung die entgegengesetzte Wirkung des Weichzeichnens hat.

Um durch Farbquantisierung entstandenes Rauschen zu reduzieren (das z.B. bei der Umwandlung von `.gif`-Dateien in 24-Bit-Dateien entsteht), können Sie einmal die »optimale Schätzung« (mit `Alpha` = 0,2, `Radius` = 1,0) anwenden und anschließend gegebenenfalls einmal die »Kantenverstärkung«. Mehrfache Anwendung der »optimalen Schätzung« mit jeweils geringerem `Alpha`-Wert ist effektiver als eine einzelne Anwendung mit großem `Alpha`. Wie üblich schließen sich hohe Filtereffektivität und Erhalt der Detailgenauigkeit aus, daher ist ein wenig Experimentieren gefragt.

4.9. Flecken entfernen |  | 4.11. Wavelet Decompose

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