Python 如何实现红色噪音？

在一位教授在一次讲座中提到这篇文章之后，我刚刚读了这篇文章

我的想法是从{0，…，255}中的一个随机数开始。然后通过在{0，…，255}中添加一个随机偏移量，从左到右完成第一行。 第一行完成后，我将取左上元素的平均值，并为下一个像素添加一个随机偏移量

这样，我从左到右，从上到下创建图像

我已经这样实现了它：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

"""Create a red noise RGB image of the dimensions you want."""

import numpy
import Image
import random


def create_red_noise(outfile, width, height, r=10):
    """
    Create red noise RGB image

    Parameters
    ----------
    outfile : str
    width : int
    height : int
    r : int
        Random maximum offset compared to the last pixel
    """
    array = numpy.random.rand(height, width, 3) * 255
    for x in range(width):
        for y in range(height):
            if y == 0:
                if x == 0:
                    continue
                else:
                    for i in range(3):
                        array[y][x][i] = (array[y][x-1][i] +
                                          random.randint(-r, r))
            else:
                if x == 0:
                    for i in range(3):
                        array[y][x][i] = (array[y-1][x][i] +
                                          random.randint(-r, r))
                else:
                    for i in range(3):
                        array[y][x][i] = (((array[y-1][x][i] +
                                            array[y-1][x-1][i]) / 2.0 +
                                           random.randint(-r, r)))
    im_out = Image.fromarray(array.astype('uint8')).convert('RGBA')
    im_out.save(outfile)


def get_parser():
    """Get parser object for create_random_image.py."""
    from argparse import ArgumentParser, ArgumentDefaultsHelpFormatter
    parser = ArgumentParser(description=__doc__,
                            formatter_class=ArgumentDefaultsHelpFormatter)
    parser.add_argument("-f", "--file",
                        dest="filename",
                        help="write red noise image to FILE",
                        default="red-noise.jpg",
                        metavar="FILE")
    parser.add_argument("-x", "--width",
                        dest="width",
                        default=1280,
                        type=int,
                        help="width of the image")
    parser.add_argument("-y", "--height",
                        dest="height",
                        default=960,
                        type=int,
                        help="height of the image")
    parser.add_argument("-o", "--offset",
                        dest="offset",
                        default=10,
                        type=int,
                        help="maximum offset compared to the neighbors")
    return parser


if __name__ == "__main__":
    args = get_parser().parse_args()
    create_red_noise(args.filename, args.width, args.height, args.offset)

给

看起来很酷。不过，我觉得应该是这样的：

---

我做错了什么/如何修复它？

我认为问题可能是当您在左侧和上方有一个有效位置时计算相关值。你有：

array[y][x][i] = (((array[y-1][x][i] +
                    array[y-1][x-1][i]) / 2.0 +
                   random.randint(-r, r)))

我认为这应该是：

array[y][x][i] = (((array[y-1][x][i] +
                    array[y][x-1][i]) / 2.0 +
                   random.randint(-r, r)))

---

在你的版本中，当你真的想要上面的像素和左边的像素时，你是取上面和左边的像素的平均值。

在维基百科图像上，你可以清楚地看到严重的过滤，它是平滑的，没有粗糙的边缘。彩色噪声通常通过衰减高频分量来实现。。至少在音频领域。我看不到一种“修复”代码的方法，你应该寻找正确的方法（我确信谷歌上有很多点击）。据我所知，噪音的颜色反映了给定噪音的（功率）频谱。您的条纹图像仍可能具有红色噪声频谱。空间变异与红色的噪声无关，是吗？@AndrasDeak:但它不会是真正的噪声（即随机噪声）。@KarolyHorvath好吧，至少不是布朗运动的噪声：）除了这个bug之外，我认为你的算法和维基提供的图像之间的唯一区别可能是色调。希望这有帮助！这解释了为什么线条不是45度对角线，但它不能解释为什么一般模式与提供的屏幕截图不匹配好吧，所以我的解决方案显然不会像@o_o所指出的那样产生棕色噪音。二维相关噪波比一维噪波稍微复杂一点，这被维基掩盖了。这里是关于粉红噪声生成的另一个SO交换：您可以按照提供的链接到MATLAB实现来生成粉红噪声或棕色/红色噪声。该解决方案涉及具有随机相移的傅里叶逆变换。