本文介绍了如何生成粉色噪声图像？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我正在尝试用Python语言复制P.Bourke的"Frequency Synthesis of Landscapes"。我以为这会是一个简单的
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
但这似乎要复杂得多。如何实现这一点，以及如何检查结果图像中的功率是否真的下降了1/f**2？
推荐答案
这里的问题是，通过计算pinktransformed = np.reciprocal(fouriertransformed)来计算幅度的倒数，但您实际需要的是按1/f**2缩放这些幅度，因此您必须用
pinktransformed = fouriertransformed / f**2
其中f是包含与傅里叶变换的每个面元对应的频率的数组。
这篇关于如何生成粉色噪声图像？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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