Hoe Convolution Kernels Kunst Werden

Van functie naar kunst

Toen ik voor het eerst over convolutie leerde, waren kernels puur functioneel — gereedschap voor hetvervagen, verscherpen en randdetectie. Een 3×3 matrix van getallen, mechanisch toegepast. Het kwam nooit bij me op dat dezelfde wiskunde ook kunst kon voortbrengen.

De doorbraak kwam toen ik stopte met kernels te zien als correcties en ze begon te behandelen als creatieve transformaties op willekeurige ruisvelden.

Kernels op ruis

Een Sobel-kernel, ontworpen om randen in foto’s te vinden, onthult richelstructuren in Perlin-ruis die eruitzien als bergketens van bovenaf. Een Laplaciaan, bedoeld voor contourdetectie, creëert elektrische halo’s rond ruisstructuren. Het wiskundige doel is irrelevant — het gaat om het visuele resultaat.

// The Sobel operator on a Perlin noise field
const sobelX = [[-1,0,1], [-2,0,2], [-1,0,1]];
const sobelY = [[-1,-2,-1], [0,0,0], [1,2,1]];

// Magnitude: √(Gx² + Gy²)
// Reveals directional structure hidden in noise

Kernelpersoonlijkheid

Elke kernel heeft een persoonlijkheid. Gaussiaanse blur creëert zachte, dromerige velden. Laplaciaan-accenten produceren elektrische contouren. Emboss geeft vlakke ruis een sculpturale kwaliteit. En wanneer je ze koppelt — eerst blur, dan edge-detect, dan sharpen — ontstaan composities die onmogelijk te voorspellen zijn maar altijd structureel coherent blijven.