ترشيح (رسوميات)

(بالإنجليزية: filter function)، الدالة الرياضية (أو سلسلة العمليات الرياضية) التي تأخذ قيمة البكسل اللونية من الصورة وتحسب منها قيمة لونية جديدة. إضافةً إلى البكسل الفعلي، فإن الكثير من دوال المرشحات الشائعة تأخذ أيضاً البكسلات المحيطة بالبكسل الفعلي كمدخلات لها. ولكل بكسل تأخذه الدالة معاملاً يحدِّد «وزنه» أو مدى تأثيره ضمن المعادلة. هذه الأوزان تلعب دوراً كبيراً في التأثير النهائي للمرشح، ويتم ترتيبها في مصفوفة تدعى النواة (انظر المرشح القياسي).

(بالإنجليزية: filter window)، تحدد عدد البكسلات التي تستقبلها دالة الترشيح. سبق وذكرنا أنه عند معالجة كل بكسل من الصورة يتم أيضاً جلب عدد من البكسلات المحيطة وأخذها بالحسبان. فمثلاً، لو جلبنا محيطاً بعرض بكسل واحد، فإن عدد البكسلات الكلي سيكون 9 (البكسل المركزي، والثمانية بكسلات المحيطة). النافذة يعبر عنها كعرض وارتفاع (فنقول أن النافذة للمرشح هي 3×3 بكسل، مما يعطي المرشح 9 بكسلات كما في المثال السابق). مركز النافذة يكون دائماً عند إحداثيات البكسل الأساسي. لا يسمح بأن يكون حجم النافذة أصغر من بكسل واحد.

(بالإنجليزية: filter kernel)، تحدِّد معامِلاً رياضياً لكل بكسل في النافذة، بحيث يكون هذا المعامِل أحد مُدخلات تابع الترشيح. عادةً عندما تـُذكَر النواة دون تفصيل، فإنه يقصد نواة تتألف من مصفوفة مُعامِلات يـُضرَب كلّ معامِل منها بالبكسل المقابل له في النافذة، ثم يتم أخذ المجموع كقيمة نهائية (انظر المرشح القياسي). هنا يجدر بالذكر أن المعاملات تحدد بحيث يكون مجموعها يساوي 1. في حال كون المجموع أكبر من 1، فإن الصورة الناتجة ستكون أكثر سطوعاً من الأصل، والعكس صحيح.

(بالإنجليزية: Nearest-Point Filtering) وهو تقريب الإحداثي إلى أقرب عدد صحيح، ومن ثم قراءة القيمة اللونية عند ذلك الإحداثي ووضعها في البكسل في الصورة الجديدة.

(بالإنجليزية: Linear Filtering) وهو أخذ البكسلين المحيطين بالإحداثي، والدمج بينهما بنسبة تطابق الجزء الكسري من الإحداثي. مثلاً، للإحداثي 30.4 نأخذ البكسل رقم 30 ورقم 31، وندمج بينهما بنسبة 40% إلى 60% على الترتيب. القيمة اللونية الناتجة توضع في الصورة الجديدة. في الصور المسطحة (ثنائية البعد) يتم الدمج بين أربع بكسلات، وفي الصور الحجمية يتم الدمج بين 8 بكسلات.

(بالإنجليزية: Cubic Filtering) وهو نفس مبدأ الترشيح الخطي، إلا أن طريقة الدمج (أو الاستيفاء) تتم على منحني تكعيبي. نتائج هذا الترشيح تختلف عن الترشيح الخطي بأنها تعطي وزناً أكبر للون البكسل الأقرب (وكأنه حل يجمع مزايا ترشيح النقطة الأقرب والترشيح الخطي). تتسم الصور المحجمة بهذا النمط بالوضوح، لأن كمية الألوان الجديدة الداخلة إلى الصورة محدودة.

(بالإنجليزية: Bilinear Filtering) يعمل على الإكساءات المسطحة (لذلك يدعى ثنائي)، وهو نفس الترشيح الخطي المذكور في قسم تحجيم الصور.

(بالإنجليزية: Trilinear Filtering) أيضاً يعمل على الإكساءات المسطحة لكن تلك التي تحتوي على طبقات ميب ماب (والتي تُعامَل كبعد ثالث). تتبع هذه الإكساءات نفس مبدأ الترشيح الخطي للصور ثلاثية الأبعاد.

أو الترشيح المتباين (بالإنجليزية: Anisotropic Filtering)، هو امتداد للترشيح الخطي الثلاثي. إلا أنه يُسمح فيه بأخذ كل عينة في النواة من طبقة ميب ماب مختلفة في الإكساء بحسب توزيع العينات على الإكساء بعد إسقاطها من خلال الكاميرا المنظورية.

(بالإنجليزية: Blur) أو تنعيم، ويعمل ببساطة على مبدأ حساب المعدل اللوني لكل بكسل مع البكسلات المحيطة به. حيث يخصص للبكسلات المحيطة أوزان مختلفة تتحكم بشكل الغباشة. النواة التالية هي لمرشح الغباشة وفق منحني غاوس، وبأبعاد 7×7:[7][8]

كما يمكن الوصول إلى مؤثرات خاصة كإحساس السرعة أو الغباشة الموجهة وذلك بمجرد تغيير الأوزان في المصفوفة بالشكل الملائم.

الصورة اليمنى ناتجة عن تمرير الصورة اليسرى من خلال مرشح خشونة بنافذة 3×3 بكسل. إعدادات النواة موضحة في زاوية الصورة.

(بالإنجليزية: Sharpness)، وهو عكس مرشح الغباشة، حيث يحاول إبراز الحواف في الصورة. النواة التالية هي لمرشح خشونة محدود، وبأبعاد 3×3:[9]

الصورة اليمنى ناتجة عن تمرير الصورة اليسرى من خلال مرشح إيجاد الحواف وفق توزيع لابلاس، وبنافذة 3×3 بكسل. إعدادات النواة موضحة في زاوية الصورة.

(بالإنجليزية: Find Edges)، ويعمل بمبدأ مشابه لمرشح الخشونة، إلا أنه يقوم بإزالة كافة معالم الصورة باستثناء الحواف. النواة التالية هي لمرشح إيجاد الحواف بتوزيع لابلاس، وبأبعاد 3×3:[10]

الصورة اليمنى ناتجة عن تحويل الصورة اليسرى إلى درجات الرمادي، ومن ثم تمريرها من خلال مرشح النتوء، وبنافذة 3×3 بكسل. أخيراً تم إضافة القيمة 128 لجعل الصورة رمادية بدلاً من سوداء. إعدادات النواة موضحة في زاوية الصورة.

(بالإنجليزية: Emboss)، وهو صورة معدلة من مرشح إيجاد الحواف، بحيث ينتج صوراً تعطي إيحاءً بالتجسيم أو النحت. النواة التالية هي أحد الأمثلة على مرشح النتوء:

لاحظ أن النواة غير متناظرة. توزيع الأرقام يحدد «زاوية سقوط الضوء» إن صح التعبير. للحصول على الإحساس الحجري للصورة، يتم تطبيق هذا المرشح على نسخة غير ملونة من الصورة، وبعد تطبيق المرشح يتم إضافة القيمة اللونية 0.5 (أو 128 كرقم صحيح) للحصول على اللون الرمادي.

الصورة اليمنى ناتجة عن تمرير الصورة اليسرى من خلال مرشح عكس الألوان، ثم إضافة القيمة 255. إعدادات النواة موضحة في زاوية الصورة.

(بالإنجليزية: Color Invert)، وهو من أبسط المرشحات، ويعتمد على نواة من بكسل واحد فقط بقيمة -1، وبعد تطبيق المرشح على الصورة يتم إضافة القيمة اللونية 1 (أو 255 كرقم صحيح) لجميع البكسلات.

(بالإنجليزية: Median)، وهو مرشح غير خطي (لا يمكن التعبير عنه بمجرد النواة)، يهدف إلى إزالة التشويش من الصورة. حيث يقوم بترتيب القيم اللونية التي تقع في نافذة المرشح بشكل تصاعدي (أو تنازلي، لا فرق) ومن ثم انتقاء القيمة الوسطى في النافذة، ووضعها مباشرة في الصورة. مما يعني أن البكسل التالي سيأخذ القيمة المحدثة للبكسل السابق، وهكذا تستمر العملية على جميع البكسلات.

لا يوجد طريقة قياسية حتى الآن لتحويل الصور لتبدو وكأنها مرسومة بالألوان المائية. لكن إحدى أشهر الطرق المعروفة هي تطبيق المرشح المتوسطي عدد من المرات بشكل متتالي، ومن ثم يمكن تكميم القيم اللونية الناتجة، أو تطبيق مرشح إيجاد الحواف لتحديد المناطق اللونية أكثر.

(بالإنجليزية: Diffusion)، وهو مرشح غير خطي يتسبب بجعل الصورة مشتتة عن طريق تبديل أماكن البكسلات ضمن نافذة المرشح بشكل عشوائي. مقدار التشتيت يتعلق بحجم نافذة المرشح. يمكن تمثيل هذا المرشح باستخدام نواة تحوي القيمة 1 في أحد خلاياها فقط، حيث يتم اختيار خلية مختلفة بشكل عشوائي عند كل بكسل من الصورة.

(بالإنجليزية: Noise)، وهو مرشح غير خطي يقوم بإضافة طبقة من القيم اللونية العشوائية فوق الصورة لتظهر مشوشة. قد تكون القيم اللونية من درجات اللون الرمادي فقط، أو أبيض وأسود، أو قيم لونية مختلفة. يستعمل هذا التأثير بشكل طفيف لكسر جمود المشاهد وإضفاء بعض الديناميكية إليها.