# Filtre Passe-Bas Applique un filtre passe-bas pour lisser les images et réduire le bruit avec des algorithmes de flou ajustables > Page canonique: https://elysiatools.com/fr/tools/image-low-pass - **Catégorie:** Design - **Mots-clés:** image, passe-bas, filtre, flou, lissage, bruit, réduction-bruit, adoucir ## Présentation Notre outil de filtre passe-bas permet de lisser vos images et de réduire efficacement le bruit numérique grâce à une variété d'algorithmes de flou personnalisables. ## Entrées - **Fichier Image** (file): Téléchargez tout fichier image (JPEG, PNG, WebP, GIF, BMP, TIFF) pour lisser et réduire le bruit - **Algorithme de Flou** (select): Choisissez l algorithme de flou. Gaussien fonctionne bien pour la plupart des images - **Rayon du Flou** (range): Rayon de l effet de flou. Des valeurs plus élevées créent un lissage plus fort - **Force du Flou** (range): Force de l effet de flou. Des valeurs plus élevées appliquent un lissage plus agressif - **Itérations de Flou** (number): Nombre de passes de flou. Plus d itérations = résultat plus lisse - **Préserver les Bords** (checkbox): Maintenir les détails des bords tout en lissant les zones plates - **Traitement de Canal** (select): Choisir quels canaux de couleur traiter - **Format de Sortie** (select): Choisissez le format de sortie ou gardez l original. PNG recommandé pour la qualité maximale - **Qualité (1-100)** (number): Qualité de sortie pour les formats avec perte (JPEG, WebP). Plus élevé = meilleure qualité mais fichier plus volumineux ## Quand l'utiliser - Pour atténuer le grain ou le bruit numérique sur des photos prises en basse lumière. - Pour adoucir les textures trop marquées ou les détails indésirables sur une image. - Pour préparer une image à un redimensionnement en réduisant les artefacts de haute fréquence. ## Fonctionnement - Téléchargez votre fichier image (JPEG, PNG, WebP, etc.) dans l'outil. - Sélectionnez l'algorithme de flou souhaité, comme le flou gaussien ou de surface. - Ajustez le rayon, la force et le nombre d'itérations pour obtenir le niveau de lissage désiré. - Appliquez les modifications et téléchargez votre image traitée dans le format de votre choix. ## Cas d'usage - Nettoyage de photos anciennes ou numérisées présentant un grain important. - Adoucissement de portraits pour obtenir un rendu plus esthétique et moins granuleux. - Réduction des artefacts de compression sur des images web de basse qualité. ## Questions fréquentes ### Quels formats d'image sont acceptés ? L'outil prend en charge les formats JPEG, PNG, WebP, GIF, BMP et TIFF. ### Quelle est la différence entre le flou gaussien et le flou de surface ? Le flou gaussien lisse l'ensemble de l'image uniformément, tandis que le flou de surface tente de préserver les contours nets tout en lissant les zones plates. ### Puis-je conserver la qualité originale de mon image ? Oui, vous pouvez choisir l'option 'Garder le format original' ou convertir votre image en PNG pour une qualité maximale. ### À quoi sert l'option 'Préserver les bords' ? Cette option permet d'appliquer le lissage sur les surfaces tout en évitant de rendre les contours des objets trop flous. ### La taille du fichier est-elle limitée ? Oui, la taille maximale autorisée pour le téléchargement est de 20 Mo par fichier. ## Outils associés - [Ajouter une Bordure à l'Image](https://elysiatools.com/fr/tools/image-add-border): Ajouter des bordures personnalisables aux images avec divers styles, couleurs et largeurs - [Ajouter un Cadre à l'Image](https://elysiatools.com/fr/tools/image-add-frame): Ajouter des cadres décoratifs aux images avec divers styles comme classique, moderne, vintage et designs personnalisés - [Ajouter un Effet de Lueur](https://elysiatools.com/fr/tools/image-add-glow): Ajouter de beaux effets de lueur aux images avec une couleur, une intensité, une taille et des variations de style personnalisables - [Superposition de Dégradé d'Image](https://elysiatools.com/fr/tools/image-add-gradient): Ajouter des effets de superposition de dégradé aux images avec des couleurs personnalisables, directions et modes de fusion - [Effet de Masque d'Image](https://elysiatools.com/fr/tools/image-add-masking): Appliquer des effets de masque aux images en utilisant des formes, des dégradés ou des masques personnalisés pour des compositions créatives - [Ajouter un Effet de Bruit](https://elysiatools.com/fr/tools/image-add-noise): Ajouter divers types d'effets de bruit aux images avec intensité et paramètres personnalisables - [Add Pattern Effect](https://elysiatools.com/fr/tools/image-add-pattern): Add geometric pattern overlays to images with customizable colors, size, and rotation - [Ajouter un Effet de Réflexion](https://elysiatools.com/fr/tools/image-add-reflection): Ajouter des effets de réflexion d'eau aux images avec une hauteur, un flou et une transparence personnalisables ## Exemples - [Exemples de Traitement d'Images Web Python](https://elysiatools.com/fr/samples/web-image-processing-python): Exemples de traitement d'images Web Python utilisant PIL/Pillow incluant la lecture, l'enregistrement, le redimensionnement et la conversion de format - [Exemples de Traitement d'Images Web TypeScript](https://elysiatools.com/fr/samples/web-image-processing-typescript): Exemples de traitement d'images Web TypeScript incluant lecture/sauvegarde, redimensionnement et conversion de format - [Exemples de Traitement d'Images Android Java](https://elysiatools.com/fr/samples/android-image-processing-java): Exemples de traitement d'images Android Java incluant lecture/écriture, mise à l'échelle et conversion de format - [Exemples de Traitement d'Images Android Kotlin](https://elysiatools.com/fr/samples/android-image-processing-kotlin): Exemples de traitement d'images Android Kotlin incluant lecture/écriture, mise à l'échelle et conversion de format ## Contenu associé - [Laboratoire de détection de contours et de noyaux de convolution pour images](https://elysiatools.com/fr/hubs/image-edge-detection-and-convolution-kernels): Extrayez le canal de luminance, supprimez le bruit avec un rayon consigné, comparez les opérateurs Sobel, Prewitt, Roberts et Laplacien, réglez la détection par seuils et reproduisez le résultat retenu sous forme d'un noyau de convolution explicite.