Degradar partes de la imagen de una manera estéticamente agradable, para anonimizar personas/objetos u ocultar partes del cuerpo.

Censorize funciona en el espacio de color RGB lineal para aplicar un desenfoque gaussiano y un ruido de luminancia gaussianos físicamente precisos.

Además del anonimato, este módulo también se puede utilizar para una amplia gama de propósitos creativos, por ejemplo:

  • 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.

Nota: Los métodos de anonimización proporcionados por este módulo no son seguros desde el punto de vista forense para favorecer así la estética. Es posible que algunas técnicas forenses aún puedan reconstruir el contenido censurado en función de su estructura, especialmente para formas y texto simples (por ejemplo, placas de matrícula, números de calles).

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

El equipo de Ansel no acepta responsabilidad por imágenes mal anonimizadas que conduzcan a la identificación de personas o propiedad personal.

flujo de trabajo

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.

controles del módulo

radio de desenfoque de entrada
La fuerza de la primera pasada del desenfoque gaussiano.
radio de pixelación
El tamaño de los “píxeles grandes” creados después de la primera pasada de desenfoque gaussiano.
radio de desenfoque de salida
La fuerza de la segunda pasada del desenfoque gaussiano, aplicada después de la pixelación.
nivel de ruido
La fuerza (desviación estándar) del ruido gaussiano de luminancia aplicado después de la segunda pasada del desenfoque gaussiano. Agregar ruido puede falsificar detalles en las regiones borrosas y dificultar la detección de contenido para los algoritmos de inteligencia artificial.