Artikulli do të jetë me interes jo vetëm për programuesit e uebit, por edhe për të gjithë ata që janë disi të përfshirë në përpunimin programatik të imazhit, pasi funksionet për të punuar me matricën e kthesës janë të disponueshme në shumë gjuhë (ne dimë saktësisht për php dhe flash). Gjithashtu, artikulli do të jetë me interes për projektuesit që përdorin Adobe Photoshop, pasi ai ka një filtër përkatës (Filter-Other-Custom).
Shembujt do të jenë në PHP duke përdorur bibliotekën GD. Teori, praktikë, shembuj (me kujdes, shumë foto!)
Teoria
Duke folur në terma jo matematikorë, konvolucioniështë shndërrimi i një matrice me ndihmën e një matrice tjetër, e cila quhet bërthamë("kerneli"). Gjatë përpunimit të imazheve, matricat e kanaleve RGB të pikselave në koordinata drejtkëndore veprojnë si ato fillestare.
Një matricë 3x3 përdoret zakonisht si kernel, por ato më të mëdha janë të mundshme (5x5, 7x7, etj.). Bërthama përmban shkallët e ndikimit ("vlerat") vlerat rrethuese të elementit ndaj vetë elementit.
Transformimi bëhet si më poshtë. Çdo element i matricës origjinale shumëzohet me vlerën qendrore të matricës së kernelit. Për më tepër, elementët përreth shumëzohen me vlerat përkatëse (me një madhësi kernel 3x3 do të ketë 8 prej tyre), pas së cilës rezultatet përmblidhen dhe pranohen si një vlerë e konvertuar.
Këtu është një shembull i thjeshtë grafik:
Vlera që do të konvertohet është e theksuar me të kuqe, shtrirja e matricës së kernelit është me jeshile.
Cili është rezultati i konvertimit. Vlera e të gjithë pikselëve përreth, duke përfshirë vlerën e vet, është zero, përveç atij të mesit të sipërm, ku është e barabartë me një. Pra, rezultati është:
(40*0)+(42*1)+(46*0)+(46*0)+(50*0)+(55*0)+(52*0)+(56*0)+(58*0) = 42
Siç mund ta shihni, ky transformim e zhvendos imazhin poshtë me 1 piksel.
Kështu, konvolucioni në këtë rast është transformimi i imazhit, si rezultat i të cilit çdo piksel i rezultatit ndikohet nga zona që e rrethon. Shkalla e ndikimit të kësaj zone përcaktohet duke përdorur "kernelin" ose matricën e kthesës.
vlerat div dhe offset
Kur përpunoni imazhe, nuk mund të dilni me vetëm një transformim, ju gjithashtu keni nevojë për normalizim. Po sikur vlera që rezulton është më e madhe se 255 ose më e vogël se 0? Nuk ka lule të tilla. Për më tepër, dalja përtej kufijve të ngjyrës është një fenomen mjaft i shpeshtë.
Për të normalizuar rezultatin, përdoren variabla shtesë: div (pjesëtues) dhe offset (koeficienti). Ata funksionojnë shumë thjesht: rezultati i transformimit ndahet në div dhe i shtohet kompensimi.
Nuk është e vështirë të merret me mend se si parazgjedhje div = 1, offset = 0 (div = 0 nuk mund të vendoset!).
Gjatë transformimeve, div zakonisht merret si shuma e të gjithë elementëve të matricës së përdredhjes. Kjo gjendje ju lejon të parandaloni shtrembërimet e ngjyrave nëse ato nuk janë të nevojshme.
Në të vërtetë, nëse zona që do të konvertohet përmban të njëjtën ngjyrë, atëherë rezultati do të jetë shuma e elementeve të bërthamës shumëzuar me këtë ngjyrë. Prandaj, për të lënë ngjyrën të pandryshuar, është e nevojshme të ndani rezultatin e transformimit me të njëjtën sasi.
Një shembull i thjeshtë: filtri "negativ".
Ne do të marrim imazhin e mëposhtëm si burim:
duke e përdorur atë si shembull, mund të shihni se si ndryshojnë teksti, figurat dhe linjat e mëdha dhe të vogla. Tani le të krijojmë një matricë kthese për të marrë efektin negativ:
Sipas matricës, rezulton se si rezultat i transformimit, të gjitha ngjyrat do të kenë një vlerë negative. Për t'i bërë ngjyrat negative, duhet të vendosni kompensimin = 256, kështu që ngjyrat e të gjithë pikselëve zbriten nga 256, që është një imazh negativ:
Si bëhet në PHP
Në bibliotekën GD PHP, ekziston një funksion i konvolucionit të imazhit që përmban 4 parametra. E para është ID e imazhit. E dyta është një matricë në formën e një grupi prej 3 vargjesh me 3 variabla. E treta dhe e katërta janë div dhe offset.
Këtu është kodi që e bën imazhin negativ:
$img = imagecreatefromjpeg("images/pattern.jpg" );
matrica $ = grup (
grup (0, 0, 0),
grup ( 0 , - 1 , 0 ) ,
grup (0, 0, 0)
imageconvolution ($img, $matrix, 1, 256);
imagejpeg ($img, "images/pattern_negative.jpg", 100);
Vlen të përmendet menjëherë një veçori shumë e pakëndshme e GD: kur transformohet me konvolucionin e imazhit, kanali alfa "shembet". Ky bug është përshkruar për një kohë të gjatë, por me sa di unë, nuk është rregulluar. Në flash, ky nuk është rasti, për më tepër, ka parametra shtesë që janë përgjegjës për përpunimin e skajeve të imazheve kur disa nga pikselët bien. Në php, skajet thjesht nuk trajtohen.
Mjegulloj, mpreh, reliev
Këtu është një grup standard i matricave të efekteve:
Ju lutemi vini re se për turbullimin koeficienti div = 9. Për një matricë të tillë, vetëm një koeficient i tillë nuk çon në shtrembërim të ngjyrës. Duhet të them gjithashtu se ka disa opsione për turbullimin, ato ndryshojnë pak në forcën e efektit.
Dhe këtu janë imazhet që rezultojnë:
mprehje:
Efekte "të pastra".
Siç mund ta shihni nga shembulli i mëparshëm i turbullimit, efekti mbivendoset në imazh, por mjaft fuqishëm. A është e mundur të zvogëlohet fuqia e efektit në imazh? Rezulton se mundesh. Por për këtë, është e nevojshme të ndryshohet jo shkalla e ndikimit të pikselëve përreth, siç mund të duket në shikim të parë, por numri i pikselëve ndikues:
Pastaj marrim efekte që do të duken shumë më të rregullta:
Turbullira e lehtë:
Dritë e mprehtë:
Reliev e lehtë:
Këtu ia vlen të shtrohet pyetja, por si të rritet fuqia e efektit? Fatkeqësisht, vetëm duke e aplikuar disa herë, sepse çfarëdo që mund të thuhet, një zonë pikselësh 3x3 ende përpunohet. Natyrisht, kjo kërkon shumë burime, ndonjëherë ju duhet të aplikoni filtrin 100-200 herë për të marrë një turbullim në pikat duke përdorur turbullimin Gaussian. Duhet një kohë shumë e gjatë dhe shumë burime.
Së fundi
Dua të them që ju vetë mund të krijoni një efekt interesant. Për ta bërë këtë, mjafton të eksperimentoni me matricën e kthesës.
Matrica e rrotullimit mund të zbatohet me sukses kur:
- krijimi i fotografive "të vogla", për shembull. gjenerimi i avatarëve dhe pamjeve paraprake (mjegullimi i dritës veçanërisht duket mirë këtu).
- për të krijuar "hije" (nëse vetëm me kanal alfa :)
- kur krijoni një CAPTHCA (tekst + mprehje ose stampim i fortë)
- dhe etj. :-)
Krijimi i një hije të bukur
* Krijon një hije të bukur
* Kujdes! Operacioni është intensiv i burimeve!
* @param res $image - imazh origjinal
* @param int $shadow_width - gjerësia e hijes (1..10, nuk rekomandohet më lart)
* @param int $shadow_deep - thellësia e ngjyrës së hijes (1..20, aq më e lartë është më e zeza)
* @param string $bg_color - ngjyra e sfondit në formatin #7def34
funksioni imageaddshadow (& $image, $shadow_width = 4, $shadow_deep = 7, $bg_color = false)
$w = imazhex($image ) ;
$h = imazhe ($image );
$iw = $w + 4 * $shadow_width ;
$ih = $h + 4 * $shadow_width ;
$img = imagecreatetruecolor ($iw, $ih);
$shadow_deep = 255 - $shadow_deep * 12 ;
$shadow = imagecolorallocate ($img, $shadow_deep, $shadow_deep, $shadow_deep);
nëse (! $bg_color ) (
// Ngjyra e bardhë si parazgjedhje
$bg = imagecolorallocate ($img, 255, 255, 255);
tjeter(
list ($r, $g, $b) = array_map ("hexdec" , str_split (ltrim ($bg_color, "#") , 2) );
$bg = imagecolorallocate ($img, $r + 1, $g + 1, $b + 1);
// Plotësoni zonën me ngjyrën e sfondit
imagefilleddrejtkëndësh ($img, 0, 0, $iw, $ih, $bg);
// Krijo një hije
drejtkëndëshi i mbushur me imazh ($img,
1 + $shadow_width,
1 + $shadow_width,
Ky artikull jo vetëm që flet për filtrat më të zakonshëm të përpunimit të imazhit, por gjithashtu përshkruan në një mënyrë të kuptueshme algoritmet për punën e tyre. Artikulli u drejtohet kryesisht programuesve të përfshirë në përpunimin e imazhit.
Matrica e konvolucionit
Ka shumë filtra që përdorin matricën e konvolucionit, ato kryesore do të përshkruhen më poshtë.
Një matricë konvolucioni është një matricë koeficientësh që "shumohet" me vlerën e pikselit të imazhit për të prodhuar rezultatin e dëshiruar.
Më poshtë është aplikimi i matricës së konvolucionit:
Div është faktori i normalizimit në mënyrë që intensiteti mesatar të mbetet i njëjtë.
Në shembull, matrica ka një madhësi 3x3, megjithëse madhësia mund të jetë më e madhe.
filtri i turbullimit
Filtri më i përdorur i bazuar në matricën e konvolucionit është filtri i turbullimit.
Zakonisht matrica plotësohet sipas ligjit normal (Gaussian). Më poshtë është një matricë turbullimi 5x5 e mbushur sipas ligjit të shpërndarjes Gaussian.
Koeficientët tashmë janë normalizuar, kështu që div për këtë matricë është një.
Fuqia e turbullimit varet nga madhësia e matricës.
Vlen të përmenden kushtet kufitare (ky problem është i rëndësishëm për të gjithë filtrat e matricës). Pikseli i sipërm i majtë nuk ka një "fqinjë" në të djathtë të tij, prandaj, nuk kemi asgjë për të shumëzuar koeficientin e matricës me.
Ka 2 zgjidhje për këtë problem:
1. Aplikimi i filtrit vetëm në "dritaren" e figurës, e cila ka koordinatat e këndit të sipërm majtas, dhe për të djathtën e poshtme. kernelSize - madhësia e matricës; gjerësia, lartësia - madhësia e imazhit.
Kjo nuk është mënyra më e mirë pasi filtri nuk aplikohet në të gjithë imazhin. Cilësia vuan shumë nëse madhësia e filtrit është e madhe.
2. Metoda e dytë (shtimi) kërkon krijimin e një imazhi të ndërmjetëm. Ideja është të krijoni një imazh të përkohshëm me dimensione (gjerësia + 2 * Madhësia e kernelit / 2, lartësia + 2 * Madhësia e kernelit / 2). Imazhi i hyrjes kopjohet në qendër të figurës dhe skajet janë të mbushura me piksele ekstreme të figurës. Mjegullimi aplikohet në buferin e ndërmjetëm, dhe më pas rezultati nxirret prej tij.
Kjo metodë nuk ka të meta në cilësi, por është e nevojshme të kryhen llogaritjet shtesë.
Filtri Gaussian blur ka kompleksitet O(hi * wi * n *n), ku hi, wi janë dimensionet e imazhit, n është madhësia e matricës (kerneli i filtrit). Ky algoritëm mund të optimizohet me cilësi të pranueshme.
Bërthama katrore (matrica) mund të zëvendësohet me dy njëdimensionale: horizontale dhe vertikale. Për një madhësi kernel prej 5, ato do të duken si:
Filtri aplikohet në 2 kalime: së pari horizontale, dhe më pas vertikale në rezultat (ose anasjelltas).
Kompleksiteti i këtij algoritmi do të jetë O(hi * wi * n) + O(hi * wi * n) = 2 * O(hi * wi * n), i cili për një madhësi kernel më të madh se dy, është më i shpejtë se ai tradicional. Metoda e matricës katrore.
Filtri për përmirësimin e qartësisë
Për të përmirësuar qartësinë, duhet të përdoret matrica e mëposhtme:
Kjo matricë rrit diferencën në vlera në kufij. Div për këtë matricë është 1.
GIMP ka një filtër Convolution Matrix që e bën të lehtë gjetjen e transformimit të matricës që ju nevojitet.
Mund të gjeni më shumë informacion rreth filtrave bazuar në matricën e konvolucionit në artikull.
filtri mesatar
Filtri mesatar përdoret zakonisht për të reduktuar zhurmën ose për të "zbutur" imazhin.
Filtri funksionon me matrica të madhësive të ndryshme, por ndryshe nga matrica e konvolucionit, madhësia e matricës ndikon vetëm në numrin e pikselëve të konsideruar.
Algoritmi mesatar i filtrit është si më poshtë:
Për pikselin aktual, pikselët që "bien" në matricë renditen dhe vlera mesatare merret nga grupi i renditur. Kjo vlerë është dalja për pikselin aktual.
Më poshtë është funksionimi i filtrit mesatar për një madhësi kernel prej tre.
Filtrat e ngritjes dhe erozionit shërbejnë për të marrë përkatësisht zgjerimin ose tkurrjen morfologjike. E thënë thjesht, për imazhet, kjo do të thotë të zgjidhni një piksel me intensitetin maksimal ose minimal nga lagjja.
Si rezultat i grumbullimit, objektet e ndritshme rriten dhe erozioni rezulton në një rritje të objekteve të errëta.
Filtri përdor një imazh hyrës dhe një matricë binare. Matrica binare përcakton formën e lagjes. Lagjja është zakonisht në formë të rrumbullakët.
Filtri Buildup mund të përdoret për të rritur pikat kryesore, reflektimet e ndritshme.
konkluzioni
Artikulli përshkruan disa nga filtrat e përpunimit të imazhit, algoritmet e tyre dhe veçoritë e aplikimit.
Ky artikull jo vetëm që flet për filtrat më të zakonshëm të përpunimit të imazhit, por gjithashtu përshkruan në një mënyrë të kuptueshme algoritmet për punën e tyre. Artikulli u drejtohet kryesisht programuesve të përfshirë në përpunimin e imazhit.
Matrica e konvolucionit
Ka shumë filtra që përdorin matricën e konvolucionit, ato kryesore do të përshkruhen më poshtë.
Një matricë konvolucioni është një matricë koeficientësh që "shumohet" me vlerën e pikselit të imazhit për të prodhuar rezultatin e dëshiruar.
Më poshtë është aplikimi i matricës së konvolucionit:
Div është faktori i normalizimit në mënyrë që intensiteti mesatar të mbetet i njëjtë.
Në shembull, matrica ka një madhësi 3x3, megjithëse madhësia mund të jetë më e madhe.
filtri i turbullimit
Filtri më i përdorur i bazuar në matricën e konvolucionit është filtri i turbullimit.
Zakonisht matrica plotësohet sipas ligjit normal (Gaussian). Më poshtë është një matricë turbullimi 5x5 e mbushur sipas ligjit të shpërndarjes Gaussian.
Koeficientët tashmë janë normalizuar, kështu që div për këtë matricë është një.
Fuqia e turbullimit varet nga madhësia e matricës.
Vlen të përmenden kushtet kufitare (ky problem është i rëndësishëm për të gjithë filtrat e matricës). Pikseli i sipërm i majtë nuk ka një "fqinjë" në të djathtë të tij, prandaj, nuk kemi asgjë për të shumëzuar koeficientin e matricës me.
Ka 2 zgjidhje për këtë problem:
1. Aplikimi i filtrit vetëm në "dritaren" e figurës, e cila ka koordinatat e këndit të sipërm majtas, dhe për të djathtën e poshtme. kernelSize - madhësia e matricës; gjerësia, lartësia - madhësia e imazhit.
Kjo nuk është mënyra më e mirë pasi filtri nuk aplikohet në të gjithë imazhin. Cilësia vuan shumë nëse madhësia e filtrit është e madhe.
2. Metoda e dytë (shtimi) kërkon krijimin e një imazhi të ndërmjetëm. Ideja është të krijoni një imazh të përkohshëm me dimensione (gjerësia + 2 * Madhësia e kernelit / 2, lartësia + 2 * Madhësia e kernelit / 2). Imazhi i hyrjes kopjohet në qendër të figurës dhe skajet janë të mbushura me piksele ekstreme të figurës. Mjegullimi aplikohet në buferin e ndërmjetëm, dhe më pas rezultati nxirret prej tij.
Kjo metodë nuk ka të meta në cilësi, por është e nevojshme të kryhen llogaritjet shtesë.
Filtri Gaussian blur ka kompleksitet O(hi * wi * n *n), ku hi, wi janë dimensionet e imazhit, n është madhësia e matricës (kerneli i filtrit). Ky algoritëm mund të optimizohet me cilësi të pranueshme.
Bërthama katrore (matrica) mund të zëvendësohet me dy njëdimensionale: horizontale dhe vertikale. Për një madhësi kernel prej 5, ato do të duken si:
Filtri aplikohet në 2 kalime: së pari horizontale, dhe më pas vertikale në rezultat (ose anasjelltas).
Kompleksiteti i këtij algoritmi do të jetë O(hi * wi * n) + O(hi * wi * n) = 2 * O(hi * wi * n), i cili për një madhësi kernel më të madh se dy, është më i shpejtë se ai tradicional. Metoda e matricës katrore.
Filtri për përmirësimin e qartësisë
Për të përmirësuar qartësinë, duhet të përdoret matrica e mëposhtme:
Kjo matricë rrit diferencën në vlera në kufij. Div për këtë matricë është 1.
GIMP ka një filtër Convolution Matrix që e bën të lehtë gjetjen e transformimit të matricës që ju nevojitet.
Mund të gjeni më shumë informacion rreth filtrave të bazuar në matricën e konvolucionit në artikullin "Filtra grafikë të bazuar në matricën e përdredhjes".
filtri mesatar
Filtri mesatar përdoret zakonisht për të reduktuar zhurmën ose për të "zbutur" imazhin.
Filtri funksionon me matrica të madhësive të ndryshme, por ndryshe nga matrica e konvolucionit, madhësia e matricës ndikon vetëm në numrin e pikselëve të konsideruar.
Algoritmi mesatar i filtrit është si më poshtë:
Për pikselin aktual, pikselët që "bien" në matricë renditen dhe vlera mesatare merret nga grupi i renditur. Kjo vlerë është dalja për pikselin aktual.
Më poshtë është funksionimi i filtrit mesatar për një madhësi kernel prej tre.
Filtrat e ngritjes dhe erozionit shërbejnë për të marrë përkatësisht zgjerimin ose tkurrjen morfologjike. E thënë thjesht, për imazhet, kjo do të thotë të zgjidhni një piksel me intensitetin maksimal ose minimal nga lagjja.
Si rezultat i grumbullimit, objektet e ndritshme rriten dhe erozioni rezulton në një rritje të objekteve të errëta.
Filtri përdor një imazh hyrës dhe një matricë binare. Matrica binare përcakton formën e lagjes. Lagjja është zakonisht në formë të rrumbullakët.
Filtri Buildup mund të përdoret për të rritur pikat kryesore, reflektimet e ndritshme.
konkluzioni
Artikulli përshkruan disa nga filtrat e përpunimit të imazhit, algoritmet e tyre dhe veçoritë e aplikimit.
Rezultati i filtrimit linear për një dritare të caktuar (për një piksel të caktuar qendror) përshkruhet me formulën e mëposhtme të thjeshtë:
$$ \fillim(mbledh) \tag(1) \mbox(Im)" = \sum\limits_(i= -\textrm(hWinX))^(\textrm(hWinX))~\sum\limits_(j= - \textrm(hWinY))^(\textrm(hWinY)) (\mbox(Im)\cdot \mbox(Mask)), \fund(mbledhu) $$
ku $\mbox(hWinX) = [\mbox(WinX)/2]$, $\mbox(hWinY) = [\mbox(WinY)/2]$ janë gjysma e gjerësisë dhe gjysma e lartësisë së dritares së filtrimit, përkatësisht (në rastin e dritares $3\herë 3$ të dyja sasitë janë të barabarta me 1).
Rezultati i aplikimit të operacionit (1) në të gjithë pikselët e imazhit Im$$ quhet $\it(përbërje)$ i imazhit Im me maskën e maskës.
Mesatarja lëvizëse në dritare.
Lloji më i thjeshtë i filtrimit linear të dritareve në domenin hapësinor është \it (mesatarja lëvizëse) në dritare. Rezultati i një filtri të tillë është vlera e pritshmërisë matematikore e llogaritur mbi të gjitha pikselët e dritares. Matematikisht, kjo është ekuivalente me konvolucionin e maskuar, të gjithë elementët e së cilës janë të barabartë me $1/n$, ku $n$ është numri i elementeve të maskës. Për shembull, maska mesatare lëvizëse $3\fish 3$ është
$$ \frac(1)(9)\herë \begin(vmatrix) 1&1&1\cr 1&1&1\cr 1&1&1 \end(vmatrix). $$
Le të shqyrtojmë një shembull të filtrimit të një imazhi të zhurmshëm në shkallë gri me një filtër "mesatarja në lëvizje". Imazhet janë të zhurmshme me zhurmën shtesë Gaussian (Fig. 2 - 8).
Në fig. Figura 1 - 6 tregojnë shembuj të filtrimit të një imazhi në shkallë gri me shkallë të ndryshme zhurme nga një filtër mesatar me një madhësi dritare prej $3\herë 3 $. Siç mund të shihet nga shembulli, filtri "mesatarja në lëvizje" ka një aftësi më të ulët për të shtypur komponentin e zhurmës në krahasim me filtrin mesatar të konsideruar më parë $3\herë 3$.
Konsideroni një mesatare lëvizëse me një dritare të madhe filtri. Në fig. 23-28 tregojnë një shembull të filtrimit mesatar me madhësi të ndryshme hapjeje.
Siç shihet nga fig. - 12, me rritjen e madhësisë së dritares, rritet aftësia e filtrit mesatar për të shtypur komponentin e zhurmës. Megjithatë, në të njëjtën kohë, efekti i "defokusimit" të dukshëm të imazhit gjithashtu rritet (Fig. 11, 12) për shkak të mjegullimit të skajeve të objekteve të dukshme. Ne gjithashtu nuk e kemi vërejtur këtë efekt njollës, i cili është specifik për filtrat linearë, në rastin e filtrimit jolinear të renditjes.
Filtrimi Gaussian.
Në pjesën e mëparshme, ne shqyrtuam rastin "degjenerues" të filtrimit linear me një maskë homogjene. Ndërkohë, vetë ideja e konvolucionit të imazhit me një matricë peshe është e ngjashme me idenë e konsideruar më parë për futjen e një matrice të peshës në filtrat e përqindjes së peshuar. Është e mundur të rritet qëndrueshmëria e rezultateve të filtrimit në skajet e rajoneve duke i dhënë pikave më të afërta të lagjes një ndikim më të madh në rezultatin përfundimtar sesa ato të largëta. Një shembull i zbatimit të kësaj ideje për një dritare me madhësi $3\herë 3$ është maska
$$ \frac(1)(16)\herë \fillimi(vmatrix) 1&2&1\cr 2&4&2\cr 1&2&1 \end(vmatrix). $$
Një maskë e tillë quhet Gaussian; përkatësisht dhe filtri linear që e përdor quhet edhe $\it(Gaussian)$. Duke përdorur përafrime diskrete të funksionit Gaussian dydimensional, mund të përftohen edhe bërthama të tjera më të mëdha Gaussian. Vini re se maskat $\it(smoothing)$ ose $\it(filtering)$ të filtrave linearë duhet të kenë shumën e të gjithë elementëve të barabartë me $1$. Ky $\it(kusht i normalizimit)$ garanton një përgjigje adekuate të filtrit ndaj një sinjali konstant (imazhi konstant Im$ = \const$).
Në fig. 13 - 15 tregon një shembull të filtrimit linear Gaussian të një imazhi të zhurmshëm.
FILTRIMI(nga greqishtja phil "tron - pije dashurie; e tillë konsiderohej veçanërisht proz-b. m. t. xxxsh. verë Rach), një nga mënyrat për të ndarë fazën e lëngshme nga e ngurta (reshjet, turbullira) duke kaluar sistemin përmes materialeve poroze, filtrimi i grimcave të dendura.Nga filtrimi F. dallon në përdorimin e porozit më të dendurFigura 1. Hinkë 60° dhe palosje letre filtri Bercepius.
Lëngu i banjës (filtrati) nuk duhet të "zbulohet me sy të lirë të grimcave të dukshme. Në praktikën laboratorike dhe farmaci, ato zakonisht filtrohen përmes letrës filtri duke përdorur gypa qelqi ose porcelani. Duke përdorur hinka me kënd 60°, 
Ryas. 2.Figura 3.
Figura 2. Gyp me shufra qelqi për të shpejtuar filtrimin. Foto 3. Nucha: a-tek Vasos; b-për të kulluar filtratin. Për to janë bërë filtra Berzelius (Fig. 1), të cilët janë veçanërisht të përshtatshëm në rastet kur është e dëshirueshme të grumbullohet sedimenti. Gypat me anë përdoren për të përshpejtuar F. (shih Fig. Hinkë, oriz. 8) ose futni shufra qelqi midis mureve të hinkës dhe filtrit (Fig. 2). Në 
Figura 4
Figura 5. Figura 4. Hinkë porcelani të shpuar. Figura 5. Filtri Gay-Lussac i palosur (i palosur). Kurora e Buechner-it (shih. Hinkë, fig. 3) dhe uchach (Fig. 3), duke vepruar kur ajri rrallohet në marrës, përdoren filtra të sheshtë në formën e rrathëve të madhësisë së duhur. Gypat e formave të tjera përdoren për të përshpejtuar F. në ato raste kur nuk kërkohet ruajtja e sedimentit (shih Fig. Hinkë, oriz. 1,2) dhe gypa të shpuar (Fig. 4); për të gjitha këto hinka, filtrat e palosur ose të palosur Gay-Lussac përgatiten duke palosur letër për to në një mënyrë të ngjashme me ventilatorin (Fig. 5). Gypat me filtra duhet të përdoren në rafte për të shmangur derdhjen e lëngjeve (Figura 6); në F. direkt në një balonë është e nevojshme të vendosni një fije, një shirit letre ose një shkop xhami midis një qafe të një balone dhe një hinke, duke krijuar kështu një çarje për daljen e ajrit. Kohët e fundit, ne kemi zhvilluar filtra qelqi me një fund qelqi poroz, përmes të cilit filtrohen pa letër (Fig. 7). Fabrika Schott në Jena ishte e para që prodhoi filtra të tillë. Madhësia e poreve të këtyre filtrave tregohet me numra: N ° 1 kalon më shumë grimca me diametër rreth 100 c№ 2-50 (Unë, K" 3-20 /l dhe nr. 4-5 c. Format më të përdorura të këtyre filtrave të qelqit (Goslaborreaktivsbyt) janë paraqitur në figurën 7; format "e" dhe "e" përdoren për të thithur lëngun nga sedimentet lehtësisht të trazuara. reduktimi i viskozitetit" të fazës së lëngshme (filtrimi kur nxehet, shih. Hinkë, oriz. 10 dhe 11) ose lëngu është sqaruar paraprakisht, duke shkaktuar formimin e sedimenteve me kokërr të trashë në të, duke tërhequr (absorbuar) turbullira të imta. Për këtë qëllim, shtoni në lëngun e sqaruar, për shembull. e bardha e vezës së rrahur, xhelatinë, hirrë (në prani të taninave), 
Figura 6. Cilësimet e filtrit.
/
f=™*3j
Figura 7. Filtra poroz qelqi. qumësht (në lëngje acidike, për shembull, lëngje kokrra të kuqe) ose copëza letre filtri të ziera me ujë, argjila kulluese (floridin, gumbrin) etj.; ndonjëherë shtohen proteina dhe më pas zihen me zierje. F. përmes qirinjve porozë (Berkefeld, Chamberlain, etj.) - shih. Berkefel- gj*da qiri, filtra^ në laborator. praktikë. - Në shkallë prodhimi përdoren metoda F., të cilat mundësojnë produktivitet më të madh; ch. ata përdorin presa filtri - pajisje të shpikur nga eng. Nidge-Figura 8. Detajet e një filtri presa në 1828 (Fig. 8). sa dhe skema e veprimit të saj: POR- Për laborator lëngshme; .B-larë; V- /■ ptttrchngh h pyabot cv-sh.1Dkost; C-filtrati. ^ farmaci; pauoi oh ka filtra të vegjël. Filtrat e vazhdueshëm, filtrat e kazanit, diskut dhe planit (filtrat e planit) kanë produktivitet më të madh. Për filtrimin e gazit, shihni Maska me gaz.- Në analizën e pikave (mikroanaliza cilësore sipas Feigl dhe Tananaev), F. nënkupton kalimin e lëngut nëpër kapilarët e letrës filtri; "Filtrati" në këtë kuptim konsiderohet një pikë lëngu në një distancë të caktuar nga një pikë e depozituar në një PIKE letre. I. Obergard*
