图像处理------噪声之美 - 随机噪声产生

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图像处理------噪声之美 - 随机噪声产生

毛毛虫的爹 2015-07-24 09:22:00 浏览849 评论0

摘要: 数学原理:

数学原理:

首先看两张图片,大小均为256 * 256个像素, 第一张是纯蓝色

图一:

第二张是加有随机噪声的蓝色

 图二:

产生随机噪声的算法简单的不能再简单了

假设RGB的R与G颜色分量均为零, 则 Blue = 255 * Math.Random() 随机数的取值范围在

[0, 1]之间, 程序的核心代码如下:

for(int row=0; row<256; row++) {

                            for(int col=0; col<256; col++) {

b = (int)(255.0d * Math.random());

                                     rgbData[index]= ((clamp(a) & 0xff) << 24) |

                                                                           ((clamp(r)& 0xff) << 16)  |

                                                                           ((clamp(g)& 0xff) << 8)   |

                                                                           ((clamp(b)& 0xff));

                                     index++;

                            }

}

 

上面显然不是我想要的结果,我想要的是下面两种:

 图三:


图四:


对的,只要我们对上面的算法稍加改进,就可以实现这样漂亮的噪声效果

实现第二张图效果的算法缺点在于,它每次都产生一个新的随机数,假设[0,1] = 255,接着第

二点随机可以能为[0, 2] = 0 第三个点可能随机值为[0, 3] = 125, 毫无规律可言,而我希望是

假设第一点随机[0, 1] = 255则间隔N个点以后再产生下个随机颜色值[0,N+1] =125, 在下一

个点则为[0, 2N +1] = 209…..于是问题产生了, 我们怎么计算[1, N]的之间的每个像素点的值

哇,这个问题不正是关于图像放缩的插值问题嘛,一个最简单的选择是双线性插值算法,

算法解释参考这里:http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/6915185

有了算法选择,下面的问题就是我们怎么计算点值的问题,面临两个选择,一个值照搬双线

性插值中的计算方法,但是有点不自然,我们想要的是噪声,显然线性的计算结果不是最好

的最好的选择,cos(x)如何,在[0, PI]内是递减,在[PI,2PI]内是递增,而且值的范围在[-1, 1]

之间,而我们的随机数值要在[0, 1]之间于是综合上述考虑我们有cos(PI + (x-x0/x1-x0)* PI) + 1, 现

在计算出来的值是[0, 1]区间之内 根据插值公式最终有:

y= (y1-y0) * cos(PI + (x-x0/x1-x0) * PI) + 1 + y0

 

其中[x, y]代表要计算的点,周围四个采样点为:[x-N, y-N], [x+N,y-N], [x-N, y+N], [x+N, y+N ]

运用双线性插值原理即可计算出[1, N]个每个像素点的值。


关键代码实现及解释:

获取四个采样点,及其值,然后使用类似双线性算法计算出[x,y]的随机数值进而计算出像素值

的程序代码如下:

[java] view plaincopy
  1. // bi-line interpolation algorithm here!!!  
  2.     Double GetColor(int x, int y, int M, int colorType)  
  3.     {  
  4.        int x0 = x - (x % M);  
  5.        int x1 = x0 + M;  
  6.        int y0 = y - (y % M);  
  7.        int y1 = y0 + M;  
  8.    
  9.         Double x0y0 = Noise(x0,y0, colorType);  
  10.         Double x1y0 = Noise(x1,y0, colorType);  
  11.         Double x0y1 = Noise(x0,y1, colorType);  
  12.         Double x1y1 = Noise(x1,y1, colorType);  
  13.    
  14.         Double xx0 =Interpolate(x0, x0y0, x1, x1y0, x);  
  15.         Double xx1 = Interpolate(x0,x0y1, x1, x1y1, x);  
  16.    
  17.         Double N =Interpolate(y0, xx0, y1, xx1, y);  
  18.         return N;  
  19.     }  

根据两个点计算插入值的公式代码如下:

[java] view plaincopy
  1. return (1.0 + Math.cos(Math.PI +  (Math.PI / (x1-x0)) * (x-x0))) / 2.0   
  2. * (xx1-xx0) + xx0;  

对一张图像实现随机噪声值得出像素值计算的代码如下:

[java] view plaincopy
  1.               for(int row=0; row<256; row++) {  
  2.     for(int col=0; col<256; col++) {  
  3.         // set random color value for each pixel  
  4.         r = (int)(255.0d * GetColor(row, col, intervalPixels, 1));  
  5.         g = (int)(255.0d * GetColor(row, col, intervalPixels, 2));  
  6.         b = (int)(255.0d * GetColor(row, col, intervalPixels, 4));  
  7.           
  8.         rgbData[index] = ((clamp(a) & 0xff) << 24) |  
  9.                         ((clamp(r) & 0xff) << 16)  |  
  10.                         ((clamp(g) & 0xff) << 8)   |  
  11.                         ((clamp(b) & 0xff));  
  12.         index++;  
  13.     }  
  14. }  
完全源代码如下:

[java] view plaincopy
  1. import java.awt.BorderLayout;  
  2. import java.awt.Dimension;  
  3. import java.awt.Graphics;  
  4. import java.awt.Graphics2D;  
  5. import java.awt.RenderingHints;  
  6. import java.awt.image.BufferedImage;  
  7. import java.util.Random;  
  8.   
  9. import javax.swing.JComponent;  
  10. import javax.swing.JFrame;  
  11.   
  12. public class RandomNoiseImage extends JComponent {  
  13.   
  14.     /** 
  15.      *  
  16.      */  
  17.     private static final long serialVersionUID = -2236160343614397287L;  
  18.     private BufferedImage image = null;  
  19.     private double[] blue_random;  
  20.     private double[] red_random;  
  21.     private double[] green_random;  
  22.     private int intervalPixels = 40// default  
  23.       
  24.     public RandomNoiseImage() {  
  25.         super();  
  26.         this.setOpaque(false);  
  27.     }  
  28.       
  29.     protected void paintComponent(Graphics g) {  
  30.         Graphics2D g2 = (Graphics2D)g;  
  31.         g2.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_ANTIALIASING, RenderingHints.VALUE_ANTIALIAS_ON);  
  32.         g2.drawImage(getImage(), 55, image.getWidth(), image.getHeight(), null);  
  33.     }  
  34.       
  35.     private BufferedImage getImage() {  
  36.         if(image == null) {  
  37.             image = new BufferedImage(256256, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);  
  38.             int[] rgbData = new int[256*256];  
  39.             generateNoiseImage(rgbData);  
  40.             setRGB(image, 00256256, rgbData);  
  41.         }  
  42.         return image;  
  43.     }  
  44.       
  45.     private void generateNoiseImage(int[] rgbData) {  
  46.         int index = 0;  
  47.         int a = 255;  
  48.         int r = 0;  
  49.         int g = 0;  
  50.         int b = 0;  
  51.         int sum = 256 * 256;  
  52.         blue_random = new double[sum];  
  53.         red_random = new double[sum];  
  54.         green_random = new double[sum];  
  55.         Random random = new Random();  
  56.         for(int i=0; i< sum; i++) {  
  57.             blue_random[i] = random.nextDouble();  
  58.             red_random[i] = random.nextDouble();  
  59.             green_random[i] = random.nextDouble();  
  60.         }  
  61.           
  62.           
  63.         for(int row=0; row<256; row++) {  
  64.             for(int col=0; col<256; col++) {  
  65.                 // set random color value for each pixel  
  66.                 r = (int)(255.0d * GetColor(row, col, intervalPixels, 1));  
  67.                 g = (int)(255.0d * GetColor(row, col, intervalPixels, 2));  
  68.                 b = (int)(255.0d * GetColor(row, col, intervalPixels, 4));  
  69.                   
  70.                 rgbData[index] = ((clamp(a) & 0xff) << 24) |  
  71.                                 ((clamp(r) & 0xff) << 16)  |  
  72.                                 ((clamp(g) & 0xff) << 8)   |  
  73.                                 ((clamp(b) & 0xff));  
  74.                 index++;  
  75.             }  
  76.         }  
  77.           
  78.     }  
  79.       
  80.     private int clamp(int rgb) {  
  81.         if(rgb > 255)  
  82.             return 255;  
  83.         if(rgb < 0)  
  84.             return 0;  
  85.         return rgb;  
  86.     }  
  87.       
  88.     // bi-line interpolation algorithm here!!!  
  89.     Double GetColor(int x, int y, int M, int colorType)  
  90.     {  
  91.         int x0 = x - (x % M);  
  92.         int x1 = x0 + M;  
  93.         int y0 = y - (y % M);  
  94.         int y1 = y0 + M;  
  95.   
  96.         Double x0y0 = Noise(x0, y0, colorType);  
  97.         Double x1y0 = Noise(x1, y0, colorType);  
  98.         Double x0y1 = Noise(x0, y1, colorType);  
  99.         Double x1y1 = Noise(x1, y1, colorType);  
  100.   
  101.         Double xx0 = Interpolate(x0, x0y0, x1, x1y0, x);  
  102.         Double xx1 = Interpolate(x0, x0y1, x1, x1y1, x);  
  103.   
  104.         Double N = Interpolate(y0, xx0, y1, xx1, y);  
  105.         return N;  
  106.     }  
  107.   
  108.     // algorithm selection here !!!  
  109.     private Double Interpolate(double x0, double xx0, double x1, double xx1, double x) {  
  110.           
  111.         return (1.0 + Math.cos(Math.PI +   
  112.                   (Math.PI / (x1-x0)) * (x-x0))) / 2.0 * (xx1-xx0) + xx0;  
  113.     }  
  114.   
  115.     Double Noise(int x, int y, int colorType)  
  116.     {  
  117.         if(colorType == 1) {  
  118.             if (x < 256 && y < 256)  
  119.                 return red_random[y * 256 + x];  
  120.             else  
  121.                 return 0.0;  
  122.         } else if(colorType == 2) {  
  123.             if (x < 256 && y < 256)  
  124.                 return green_random[y * 256 + x];  
  125.             else  
  126.                 return 0.0;  
  127.         } else {  
  128.             if (x < 256 && y < 256)  
  129.                 return blue_random[y * 256 + x];  
  130.             else  
  131.                 return 0.0;  
  132.         }  
  133.     }  
  134.   
  135.     public void setRGB( BufferedImage image, int x, int y, int width, int height, int[] pixels ) {  
  136.         int type = image.getType();  
  137.         if ( type == BufferedImage.TYPE_INT_ARGB || type == BufferedImage.TYPE_INT_RGB )  
  138.             image.getRaster().setDataElements( x, y, width, height, pixels );  
  139.         else  
  140.             image.setRGB( x, y, width, height, pixels, 0, width );  
  141.     }  
  142.       
  143.     public static void main(String[] args) {  
  144.         JFrame frame = new JFrame("Noise Art Panel");  
  145.         frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);  
  146.         frame.getContentPane().setLayout(new BorderLayout());  
  147.           
  148.         // Display the window.  
  149.         frame.getContentPane().add(new RandomNoiseImage(), BorderLayout.CENTER);  
  150.         frame.setPreferredSize(new Dimension(280,305));  
  151.         frame.pack();  
  152.         frame.setVisible(true);  
  153.     }  
  154. }  
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