Degradiert Teile des Bildes in einer ästhetischen gefälligen Art, um Leute/Objekte zu anonymisieren, oder um Körperteile zu verstecken.

Verpixelung arbeitet im linearen RGB-Farbraum zur Anwendung eines physikalisch-korrekten Gaußschen Weichzeichners und Gaußschen Luminanzrauschens.

Neben der Anonymisierung kann dieses Modul für eine breite Palette kreativer Zwecke verwendet werden, z.B.:

  • Combine a simple blur with a multiply blend mode to create a realistic bloom (Orton effect).
  • Combine a simple blur with a subtract blending mode and low opacity to create an unsharp mask , similar to the sharpen module but in an RGB scene-referred space.
  • Add noise to create artificial grain.

Hinweis: Die in diesem Modul angewendeten Anonymisierungsmethoden sind nicht forensisch sicher und bevorzugen die Ästhetik. Einige forensische Techniken können immer noch den verpixelten Inhalt anhand seiner Struktur rekonstruieren, speziell einfache Formen und Text, wie KFZ-Kennzeichen und Hausnummern.

If forensically safe anonymization is required, the only way to achieve this is to paint the surfaces with a solid color.

Das Team von Ansel übernimmt keine Verantwortung für schlecht anonymisierte Bilder, die zur Identifizierung von Personen oder persönlichem Eigentum führen.

Arbeitsablauf

You are advised to leave the module’s controls at their default values while you mask the areas of the image that you wish to censorize, in order that the details of the image remain visible.

Moduleinstellungen

Input Weichzeichnungsradius
Die Stärke des ersten Durchgangs des Gaußschen Weichzeichners.
Pixelgröße
Größe der erzeugten “großen Pixel” nach dem ersten Durchlauf des Gaußschen Weichzeichners.
Output Weichzeichnungsradius
Stärke des zweiten Durchgangs des Gaußschen Weichzeichners, angewendet nach der Verpixelung.
Verrauschen
Stärke (Standardabweichung) des Gaußschen Rauschens in den Lichtern, angewendet nach dem zweiten Durchgang des Gaußschen Weichzeichners. Das Hinzufügen von Rauschen kann Details in weichgezeichneten Bereichen verfälschen, und so das Erkennen von Inhalten mit Algorithmen aus der Künstlichen Intelligenz erschweren.