如何解决如何生成粉红噪声图像?
我正在尝试用 Python 复制 P. Bourke 的 "Frequency Synthesis of Landscapes"。我认为这将是一个简单的
import numpy as np
from scipy.fft import fft2,ifft2
whitenoise = np.random.uniform(0,1,(256,256,3))
fouriertransformed = np.fft.fftshift(fft2(whitenoise))
pinktransformed = np.reciprocal(fouriertransformed)
pinknoise = ifft2(np.fft.ifftshift(pinktransformed)).real
但它似乎要复杂得多。我怎样才能做到这一点,我怎样才能检查结果图像中的功率是否真的下降了 1/f**2?
解决方法
这里的问题是,通过计算 pinktransformed = np.reciprocal(fouriertransformed)
,您可以计算 幅度 的倒数,但您实际想要的是将这些幅度缩放 {{1 }},所以你必须用
1/f**2
其中 pinktransformed = fouriertransformed / f**2
是一个数组,其中包含与傅立叶变换的每个 bin 对应的频率。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。