图像处理------噪声之美 - 随机噪声产生

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(), 5, 5, image.getWidth(), image.getHeight(), null);  
33.     }  
34.       
35.     private BufferedImage getImage() {  
36.         if(image == null) {  
37.             image = new BufferedImage(256, 256, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);  
38.             int[] rgbData = new int[256*256];  
39.             generateNoiseImage(rgbData);  
40.             setRGB(image, 0, 0, 256, 256, 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. }