【Nuke教程】Nuke中被遗忘的 Soften节点及扩展Laplacian节点

17 五月, 2014
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在nuke中一般我们模糊通道、边缘就会条件反射的想到Blur和EgdeBlur但还有个与Sharpen(锐化)对应的Soften(柔化)节点。Soften节点与Sharpen节点采用了 Laplacian(百度百科:拉普拉斯算子)算法。
【对比Blur节点】

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Soften节点与Blur节点看参数面板不难发现其实Soften节点就是Blur节点的扩展,可以更加精确的控制模糊强度,经测试两个节点产生的模糊效果基本一致,不过有细微的不同(应该是基于的算法不一样)
【Soften参数】
Channels:柔化效果应用通道;
Minimum:从0到1裁切;
Maximun:从1到0裁切;
Amount:柔化强度,他控制了模糊产生的虚边整体强度但不影响图像本身的通道区域强度;
Size:柔化大小;
Filter:设置要使用的滤波算法
Mask:添加mask控制效果产生区域;
Mix:效果混合强度。

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【Soften优势】
如果单纯模糊通道的话Soften节点与Blur基本上没有区别,而且Blur理论上更快更简单。但如果需要单独调节虚化边缘那么这时就是Soften节点的舞台。
【Laplacian节点扩展】
上面说到Soften采用了Laplacian算法,其实Nuke filter节点集中就有个Laplacian节点,官方解释:Laplacian(拉普拉斯算子)节点的输入图像应用模糊,然后减去原图像输入产生一个图像用于边缘检测和运动估计。看解释再看效果就好惊喜的发现这个节点最终效果能获取通道边缘,但又不是源边缘,但可以通过扩边节点匹配到边缘位置,我的想法是这样是否可以增加边缘细节,各位看官可以自行试一试。

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