en to fi_FI translation catalogue (53 entries)

en: Filters
fi_FI: Suotimet

en: Generic
fi_FI: Yleinen

en: Overview
fi_FI: Yleiskatsaus

en: Activating the filter
fi_FI: Suotimen käynnistäminen

en: Options
fi_FI: Asetukset

en: Introduction
fi_FI: Esittely

en: Generic filters are a catch-all for filters which can't be placed elsewhere. You can find:
fi_FI: Yleiset suotimet ovat kaiken kattavia suotimia, joita ei voi asettaa muualle. Voit löytää:

en: Erode
fi_FI: Supista

en: Original image
fi_FI: Alkuperäinen kuva

en: This filter widens and enhances dark areas of the active layer or selection.
fi_FI: Tämä suodin leventää ja parantaa aktiivisen tason tai valinnan tummia alueita.

en: In this image, the studied pixel has a red border and the studied matrix has a green border. I hope you have understood how to go on with the process and get a 3x3 pixel block: when the <quote>I</quote> pixel is inside the green border, the studied pixel turns to black.
fi_FI: Tässä kuvassa tutkitulla pikselillä on punainen raja ja tutkitulla matriisilla on vihreä raja. Toivottavasti olet ymmärtänyt, kuinka tässä prosessissa edetään ja saadaan 3x3 pikselin ruudukko: kun <quote>I</quote> pikseli on vihreän rajan sisäpuolella, niin tutkittu pikseli muuttuu mustaksi.

en: The filter was applied 3 times.
fi_FI: Suodin lisättiin 3 kertaa.

en: On more complex images, dark areas are widened and enhanced the same, and somewhat pixellated. Here, the filter was applied 3 times:
fi_FI: Monimutkaisemmissa kuvissa tummat alueet on laajennettu ja parannettu samalla tavalla sekä ne ovat jokseenkin pikselöityjä. Tässä kohdassa suodin lisättiin 3 kertaa:

en: Of course, if background is darker than foreground, it will cover the whole image.
fi_FI: Tietenkin, jos tausta on tummempi kuin etuala, niin se peittää koko kuvan.

en: This filter is found in the image window menu under <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Generic</guisubmenu><guimenuitem>Erode</guimenuitem></menuchoice>.
fi_FI: Löydät tämän suotimen kuvan ikkunavalikosta <menuchoice><guimenu>Suotimet</guimenu><guisubmenu>Yleinen</guisubmenu><guimenuitem>Supista</guimenuitem></menuchoice>.

en: Examples
fi_FI: Esimerkkejä

en: Dilate
fi_FI: Laajenna

en: Filter <quote>Dilate</quote> applied
fi_FI: <quote>Laajenna</quote> suodin lisätty

en: This filter widens and enhances bright areas of the active layer or selection.
fi_FI: Tämä suodin leventää ja parantaa aktiivisen kerroksen tai valinnan kirkkaita alueita.

en: On complex images, bright areas are widened and enhanced the same, and somewhat pixellated.
fi_FI: Monimutkaisissa kuvissa kirkkaat alueet on levennetty ja parannettu samalla tavalla sekä ne ovat jokseenkin pikselöityjä.

en: On a solid background, this filter can delete noise: <placeholder-1/>
fi_FI: Vakaalla taustalla tämä suodin voi poistaa kohinaa: <placeholder-1/>

en: This filter is found in the image window menu under <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Generic</guisubmenu><guimenuitem>Dilate</guimenuitem></menuchoice>.
fi_FI: Löydät tämän suotimen kuvan ikkunavalikosta <menuchoice><guimenu>Suotimet</guimenu><guisubmenu>Yleinen</guisubmenu><guimenuitem>Laajenna</guimenuitem></menuchoice>.

en: Dilate neon effect
fi_FI: Laajenna neontehoste

en: Convolution Matrix
fi_FI: Konvoluutiomatriisi

en: Here is a mathematician's domain. Most of filters are using convolution matrix. With the Convolution Matrix filter, if the fancy takes you, you can build a custom filter.
fi_FI: Tässä on matemaatikon toimialue. Suurin osa suotimista käyttää konvoluutiomatriisia. Konvoluutiomatriisi-suotimella voit halutessasi luoda kustomoidun suotimen.

en: What is a convolution matrix? It's possible to get a rough idea of it without using mathematical tools that only a few ones know. Convolution is the treatment of a matrix by another one which is called <quote>kernel</quote>.
fi_FI: Mikä on konvoluutiomatriisi? Voit saada karkean idean siitä käyttämättä matemaattisia työkaluja, jotka vain pieni osa tuntee. Konvoluutio on matriisin käsittelyä toisella matriisilla, jota kutsutaan <quote>ytimeksi</quote>.

en: The Convolution Matrix filter uses a first matrix which is the Image to be treated. The image is a bi-dimensional collection of pixels in rectangular coordinates. The used kernel depends on the effect you want.
fi_FI: Konvoluutiomatriisi-suodin käyttää ensimmäistä matriisia, joka on käsiteltävä kuva. Kuva on kaksiulotteinen kokoelma pikseleitä suorakulmaisessa koordinaatistossa. Käytettävä ydin riippuu haluamastasi tehosteesta.

en: GIMP uses 5x5 or 3x3 matrices. We will consider only 3x3 matrices, they are the most used and they are enough for all effects you want. If all border values of a kernel are set to zero, then system will consider it as a 3x3 matrix.
fi_FI: GIMP käyttää 5x5 tai 3x3 matriiseja. Me tulemme vain käsittelemän 3x3 matriiseja, koska ne ovat eniten käytettyjä ja ne riittävät kaikkiin haluamiisi tehosteisiin. Jos kaikki ytimen raja-arvot asetetaan nollaan, niin järjestelmä pitää sitä 3x3 matriisina.

en: The filter studies successively every pixel of the image. For each of them, which we will call the <quote>initial pixel</quote>, it multiplies the value of this pixel and values of the 8 surrounding pixels by the kernel corresponding value. Then it adds the results, and the initial pixel is set to this final result value.
fi_FI: Suodin tutkii kuvan jokaista pikseliä peräkkäin. Jokaista niitä kohden, joita kutsumme <quote>alustavaksi pikseliksi</quote> se kertoo tämän pikselin ja sitä ympäröivien 8 pikselin arvot ytimen vastaavalla arvolla. Sen jälkeen se ynnää tulokset ja alustavan pikselin arvo asetetaan tämän lopputuloksen arvoon.

en: A simple example:
fi_FI: Yksinkertainen esimerkki:

en: On the left is the image matrix: each pixel is marked with its value. The initial pixel has a red border. The kernel action area has a green border. In the middle is the kernel and, on the right is the convolution result.
fi_FI: Vasemmalla on kuvamatriisi: jokainen pikseli on merkattu sen arvolla. Alustavalla pikselillä on punainen raja. Ytimen toiminta-alueella on vihreä raja. Ydin on keskellä ja oikealla on konvoluution tulos.

en: Here is what happened: the filter read successively, from left to right and from top to bottom, all the pixels of the kernel action area. It multiplied the value of each of them by the kernel corresponding value and added results. The initial pixel has become 42: (40*0)+(42*1)+(46*0) + (46*0)+(50*0)+(55*0) + (52*0)+(56*0)+(58*0) = 42. (the filter doesn't work on the image but on a copy). As a graphical result, the initial pixel moved a pixel downwards.
fi_FI: Tapahtumat kerrottuna: suodin luki ytimen toimita-alueen jokaisen pikselin peräkkäin vasemmalta oikealla ja ylhäältä alas. Se kertoi jokaisen arvon ytimen vastaavalla arvolla ja lisäsi tulokset yhteen. Alustavasta pikselistä on tullut 42: (40*0)+(42*1)+(46*0) + (46*0)+(50*0)+(55*0) + (52*0)+(56*0)+(58*0) = 42. (suodin ei työstä kuvaa vaan sen kopiota). Graafisena tuloksena alustava pikseli on siirtynyt yhden pikselin verran alaspäin.

en: This filter is found in the image window menu under <menuchoice><guimenu>Filters</guimenu><guisubmenu>Generic</guisubmenu><guimenuitem>Convolution Matrix…</guimenuitem></menuchoice>.
fi_FI: Löydät tämän suotimen kuvan ikkunavalikosta <menuchoice><guimenu>Suotimet</guimenu><guisubmenu>Yleinen</guisubmenu><guimenuitem>Konvoluutiomatriisi…</guimenuitem></menuchoice>.

en: <quote>Convolution matrix</quote> options
fi_FI: <quote>Konvoluutiomatriisin</quote> asetukset

en: Matrix
fi_FI: Matriisi

en: This is the 5x5 kernel matrix: you enter wanted values directly into boxes.
fi_FI: Tämä on 5x5 ytimen matriisi: syötät haluamasi arvot suoraan ruutuihin.

en: Divisor
fi_FI: Jakaja

en: Offset
fi_FI: Siirtymä

en: Channels
fi_FI: Kanavat

en: If this option is checked, The Divisor takes the result value of convolution. If this result is equal to zero (it's not possible to divide by zero), then a 128 offset is applied. If it is negative (a negative color is not possible), a 255 offset is applied (inverts result).
fi_FI: Jos tämä asetus on valittuna, niin jakaja ottaa konvoluution tuloksen arvon. Jos tämä tulos on nolla (jakaminen nollalla ei ole mahdollista), niin 128:n siirtymä lisätään. Jos se on negatiivinen (negatiivinen väri ei ole mahdollinen), niin 255:n siirtymä lisätään (kääntää tulokset).

en: Alpha-weighting
fi_FI: Alfan punnitseminen

en: If this option is not checked, the filter doesn't take in account transparency and this may be cause of some artefacts when blurring.
fi_FI: Jos tämä asetus ei ole valittuna, niin suodin ei ota läpinäkyvyyttä huomioon ja tämä voi aiheuttaa joitakin artefakteja sumentaessa.

en: Border
fi_FI: Raja

en: When the initial pixel is on a border, a part of kernel is out of image. You have to decide what filter must do:
fi_FI: Kun alustava pikseli on rajalla, niin osa ytimestä on ulkona kuvasta. Sinun on päätettävä, mitä suotimen tulee tehdä:

en: This part of kernel is not taken into account.
fi_FI: Tätä osaa ytimestä ei oteta huomioon.

en: This part of kernel will study pixels of the opposite border, so pixels disappearing from one side reappear on the other side.
fi_FI: Tämä osa ytimestä tutkii vastakkaisen rajan pikseleitä, joten toiselta puolelta katoavat pikselit ilmestyvät uudelleen toisella puolella.

en: Pixels on borders are not modified, but they are cropped.
fi_FI: Rajoilla olevia pikseleitä ei ole muokattu, mutta ne on rajattu.

en: Design of kernels is based on high levels mathematics. You can find ready-made kernels on the Web. Here are a few examples:
fi_FI: Ydinten suunnittelu pohjautuu korkean tason matematiikkaan. Voit löytää valmiiksi tehtyjä ytimiä netistä. Tässä on muutamia esimerkkejä:

en: Sharpen
fi_FI: Terävöitä

en: Blur
fi_FI: Sumenna

en: Edge enhance
fi_FI: Reunanparannus

en: Edge detect
fi_FI: Reunanhavaitsija

en: Emboss
fi_FI: Korkokuva
