> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.augelab.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.augelab.com/french/function-blocks/blocks-reference/image-transformations/transformation-filters/deconvolution.md).

# Deconvolution

Ce bloc de fonction aide à restaurer la netteté et les détails des images — particulièrement utile pour les images d'objets en mouvement rapide qui apparaissent floues. Utilisez les curseurs fournis pour ajuster l'effet de restauration en fonction de votre caméra et de votre scène.

## 📥 Inputs

`Image Any` (prise d'entrée)\
Une image couleur ou en niveaux de gris à traiter.

## 📤 Outputs

`Image Any` (prise de sortie)\
L'image traitée avec la déconvolution appliquée.

## 🕹️ Controls

`Angle`\
Ajuste la direction ou l'orientation de l'effet de déconvolution. Utile lorsque le flou de mouvement a une direction prédominante.

`Diameter`\
Contrôle la taille/puissance de la zone de correction. Des valeurs plus élevées affectent des noyaux de flou plus larges.

`Noise Reduction`\
Contrôle l'agressivité de la réduction du bruit lors de la restauration des détails. Augmenter cette valeur réduit le bruit mais peut adoucir les détails fins.

## 🎨 Features

* Restaure la netteté pour les images affectées par le flou de mouvement tout en permettant un contrôle utilisateur sur la direction et la force.
* Fonctionne avec des images en niveaux de gris et en couleur (les images couleur sont traitées par canal).
* Des curseurs simples facilitent l'expérimentation sans connaissances techniques.

## ⚙️ Running mechanism

Lorsque le bloc s'exécute, il reçoit l'image entrante, applique le traitement de déconvolution (en tenant compte des valeurs `Angle`, `Diameter` et `Noise Reduction` choisies) et produit l'image corrigée en sortie. Si une image couleur est fournie, chaque canal couleur est traité pour conserver une information colorimétrique correcte au final.

## 📝 Usage Instructions

1. Connectez une caméra ou une source d'image à l'entrée `Image Any`.
2. Commencez avec des valeurs modérées : réglez `Angle` pour correspondre à la direction du mouvement (si connue), `Diameter` sur une valeur petite/moyenne, et `Noise Reduction` sur faible.
3. Inspectez le résultat et ajustez les curseurs jusqu'à obtenir une image nette sans artéfacts excessifs.
4. Utilisez l'image de sortie en aval (affichage, enregistrement, mesure, etc.).

## 💡 Tips and Tricks

* Combinez avec `Denoising` avant ce bloc pour réduire le bruit du capteur et éviter d'amplifier le bruit lors de la déconvolution.
* Si l'image d'entrée est très grande, utilisez `Image Resize` pour réduire la résolution lors des essais, puis relancez à pleine taille pour les résultats finaux.
* Utilisez `Image ROI` pour recadrer la zone d'intérêt avant le traitement — cela accélère les réglages et évite de traiter des zones non pertinentes.
* Si le contraste est faible, essayez `Contrast Optimization` avant la déconvolution pour rendre les détails plus récupérables.
* Utilisez `Show Image` pour prévisualiser rapidement les résultats, et `Image Logger` pour enregistrer des images traitées pour révision ultérieure.

## 🛠️ Troubleshooting

* Sortie bruyante ou présence d'artéfacts : augmentez `Noise Reduction` ou placez un bloc `Denoising` avant la déconvolution.
* Pas d'amélioration visible : essayez de changer `Angle` pour correspondre à la direction du mouvement et augmentez progressivement `Diameter`.
* Traitement lent : réduisez la taille de l'image avec `Image Resize` ou limitez le traitement à une région avec `Image ROI`.
* Couleurs altérées après traitement : vérifiez que l'entrée est bien une image couleur et prévisualisez avec `Show Image` ; si nécessaire, ajustez l'ordre des blocs (par ex. appliquer `Contrast Optimization` avant la déconvolution).