Le flou gaussien est une technique de traitement numérique d'image qui adoucit une image en moyennant la valeur de couleur de chaque pixel avec celle de ses voisins, pondérée selon une distribution statistique en forme de cloche appelée fonction gaussienne. Le résultat est un adoucissement lisse, d'aspect naturel, qui ressemble étroitement à l'apparence hors mise au point produite par un objectif optique. La technique tient son nom du mathématicien Carl Friedrich Gauss, dont les travaux sur la distribution normale sous-tendent la formule mathématique déterminant la contribution de chaque pixel voisin au résultat flouté.
Le flou gaussien fonctionne en faisant passer un noyau ( une grille de poids numériques fondés sur la courbe gaussienne ) sur chaque pixel d'une image. Les pixels plus proches du centre du noyau contribuent davantage à la valeur moyenne finale que ceux situés sur les bords, ce qui explique pourquoi le flou obtenu paraît lisse et progressif, plutôt que dur ou en blocs. La taille du noyau, appelée rayon, détermine le degré d'adoucissement : un rayon faible produit un adoucissement subtil, tandis qu'un grand rayon crée un flou marqué et onirique.
En postproduction, le flou gaussien est utilisé à de nombreuses fins : adoucir la peau en retouche de portrait, créer des effets de profondeur de champ lorsque les images ont été captées sans flou d'objectif suffisant, masquer des informations sensibles telles que des visages ou des plaques d'immatriculation, et générer des effets de halo doux en fusionnant un calque flouté à l'image d'origine. C'est aussi une étape fondamentale de nombreux flux de compositing, en particulier pour intégrer des éléments générés numériquement à des prises de vue réelles afin de réduire l'écart de netteté qui fait paraître la CGI artificielle.
Dans la génération d'images et de vidéos par IA, le flou gaussien apparaît sous de multiples formes. Les modèles de diffusion utilisent des processus de bruit apparentés au flou durant l'entraînement, et de nombreux outils d'IA proposent le flou gaussien comme ajustement de post-traitement au sein de leurs pipelines. Comprendre le flou gaussien aide les créateurs à demander dans leurs invites une douceur intentionnelle, une brume atmosphérique ou des effets cinématographiques de mise au point, et facilite l'affinage des sorties d'IA via des logiciels de compositing standard lorsque l'image générée nécessite un complément de finition.
