專利名稱：基于頻域擾動的藝術(shù)圖案生成方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種利用計算機(jī)生成藝術(shù)圖案的方法，屬計算機(jī)應(yīng)用及電子信息處理技術(shù)領(lǐng)域。
藝術(shù)圖案在現(xiàn)代社會中應(yīng)用極廣，其創(chuàng)作是設(shè)計者發(fā)揮想象力和創(chuàng)造力，并逐步探索的過程。目前，藝術(shù)圖案大都是由專業(yè)美工人員手繪或進(jìn)一步用電腦協(xié)作處理產(chǎn)生，這種方法需耗用較多材料，由專業(yè)美工人員試探性地模擬出藝術(shù)圖案，整個過程煩瑣，耗用創(chuàng)作人員勞動及精力大，且一般人無法完成，創(chuàng)作的圖案種類也有限。曾有日本人在水面上滴入顏料，利用水的表面張力及顏料在水面上呈現(xiàn)的吸引和排斥等作用產(chǎn)生出許多豐富的圖案；這種方法簡化了人的勞動，同時豐實了圖案的類型，但試探性很強(qiáng)，為產(chǎn)生一幅滿意圖案需大量的顏料進(jìn)行創(chuàng)作，為保存及使用水面上生成的圖案，還需用特殊手段將其吸附到其它固定載體上，既耗材料，圖案又不穩(wěn)定，保存圖案更加困難，因而不具備實用性。
近年來，隨著計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)及電子信息技術(shù)的發(fā)展，利用計算機(jī)來產(chǎn)生藝術(shù)圖案已被廣泛應(yīng)用。但目前利用計算機(jī)產(chǎn)生藝術(shù)圖案多是根據(jù)分形學(xué)的原理，采用不同的分形集和參數(shù)來模擬出和自然界事物相似的圖案。由于目前所研究出的分形集較少(用得較多的分形集是julia集和Mandelbort集，它們都是由關(guān)系式zn+1=z2n+c所定義的不同復(fù)數(shù)序列產(chǎn)生的圖形，式中c是一個復(fù)常數(shù)。julia集的定義是固定c，讓z0在復(fù)數(shù)域中變動，而Mandelbort集的定義是固定z0而讓參數(shù)c變化)，能產(chǎn)生圖形的參數(shù)也有限，因而圖形不豐富。同時，用分形集產(chǎn)生出的圖案不夠自然和諧，常帶有人工雕琢的痕跡。這此缺點都大在限制了利用計算機(jī)產(chǎn)生藝術(shù)圖案的應(yīng)用。
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有計算機(jī)生成藝術(shù)圖案方法之不足，提供一種能產(chǎn)生豐富自然的藝術(shù)圖案、方便快捷、節(jié)省創(chuàng)作材料和時間的基于頻域擾動的藝術(shù)圖案生成方法。
本發(fā)明的技術(shù)方案是基于頻域擾動的藝術(shù)圖案生成方法，利用計算機(jī)，根據(jù)分形理論產(chǎn)生分形圖案，其特殊之處在于以分形圖案作為基本模板圖形，對分形圖形進(jìn)行頻域隨機(jī)擾動，得到(顯示、保存、打印)更加自然和諧的藝術(shù)圖案。由計算機(jī)根據(jù)分形理論，產(chǎn)生的圖形具有隨機(jī)性強(qiáng)的特點，其形態(tài)較好，但缺乏自然度，不夠自然和諧。以分形圖為其礎(chǔ)作頻域隨機(jī)擾動，可改變原圖案的形態(tài)，增加其自然度，并豐富圖案的類型。對分形圖形進(jìn)行頻域隨機(jī)擾動的過程為在分形基本模版圖形的基礎(chǔ)上，用普通頻域變換方法將分形圖形作頻域正變換，得到圖像頻譜D(為一個M×N的距陣)，在D中任意選取L個分量作為待擾動的頻譜向量V，同時用普通程序任意構(gòu)造一個長為L的隨機(jī)數(shù)序列W=w1，w2，…，wL，作為對圖像頻譜D進(jìn)行擾動的參量；然后用W對V進(jìn)行擾動，得到擾動后的頻譜V′，再將V′返回到原圖像頻譜中，得到擾動后的圖像頻譜D′，最后利用普通頻域交換方法將D′進(jìn)行頻域逆變換到空域，恢復(fù)圖像，即得到更加自然和諧、豐富的藝術(shù)圖案。整個頻域擾動過程均由計算機(jī)采用普通的頻域擾動程序隨機(jī)進(jìn)行，W對V的擾動可用公式表現(xiàn)為νi′=vi(1+αwi)，式中，α為一個比例因子，可根據(jù)實際需要任意確定，i=1，2，…，L，與數(shù)序列w1，w2，…，wL對應(yīng)，W可以是任意分布的隨機(jī)數(shù)序列。數(shù)序列的長度L以及比例因子α視實際需要W對V擾動的強(qiáng)度而定，L或α大些，則W對V的擾動就大，原基本圖像(分形圖形)的改變就大；L或α小，則W對V的擾動就小，原基本圖像的改變就，這可根據(jù)分形模版具體情況來選擇。一般地，如果分形模版圖案具有較好的形態(tài)和色彩，而只是缺少自然的成分，則可選取較小的L或α，使圖案改變小些，盡量保持原圖的形態(tài)，僅通過頻譜的擾動加入自然的成分，使得到的圖案更自然；如果模版圖案的形態(tài)和色彩均缺乏藝術(shù)性，則應(yīng)選取較大的L或α，使圖案改變大些，使圖案顯得隨機(jī)性大而彌補(bǔ)原圖的不足。D中的L個分量也是隨機(jī)選取，而沒有特殊要求，例如可取D中能量最大的L個分量組成V，也可選D中能量大小不一的L個分量組成V。W、L、α以及V的不同，其產(chǎn)生的圖像都會有很大的差異，只需改變W、L、α和V，就可方便、快捷地生成變化萬千的豐富、自然、和諧的藝術(shù)圖案。W、L、α和V可據(jù)實際需要隨意選定，而不受限制；實際操作中，圖像的創(chuàng)作者可隨意設(shè)定這四種參數(shù)、在不同參數(shù)下生成不同的圖案，再比較各幅圖案選出需要的藝術(shù)圖案，并通過計算機(jī)將選定的圖案保存或打印出來而應(yīng)用于各種需要的場合。
實現(xiàn)頻域隨機(jī)擾動的計算機(jī)程序為普通的頻域擾動程序，它由計算機(jī)將分形模板圖形以文件名作為函數(shù)參數(shù)傳遞到函數(shù)中進(jìn)行處理，最后顯示產(chǎn)生的圖形。而頻域變換的方法及程序也為普通的頻域變換及程序，如FFT變換、DCT變換及WHT變換等及相應(yīng)程序均可。


圖1為本發(fā)明流程圖，圖2為本發(fā)明計算機(jī)程序流程圖，圖3、4、5為實施例圖案。
以下進(jìn)一步闡述
具體實施例方式例1該基于領(lǐng)域擾動的藝術(shù)圖案生成方法是利用計算機(jī)，根據(jù)分形理論，采用現(xiàn)有Julia分形集及相應(yīng)程序，以(-0．481762，-0．531657，1．5，1．5)為參數(shù)產(chǎn)生一分形圖形作為基本模板。在此基本模板的基礎(chǔ)上，采用普通DCT頻域變換方法及程序?qū)⒎中螆D形作頻域正變換，得到圖像頻譜D。在D中任意選取能量最大的1000個分量作為待擾動的頻譜向量V，同時任意構(gòu)造一個長度為1000、服從N(0，1)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)序列W=w1，w2，…，w1000，然后按式νi′=νi(1+αwi)，α=0．1，用W對V進(jìn)行擾動，得到擾動后的頻譜V′，再將V′返回到原圖像頻譜中，得到擾動后的圖像頻譜D′，最后再用普通DCT頻域變換方法及程序?qū)′進(jìn)行頻域逆變換，恢復(fù)圖像到空域，在計算機(jī)顯示器上顯示(或經(jīng)計算機(jī)打印機(jī)打印、或保存)得到自然和諧的藝術(shù)圖案。圖3最后得到的擾動圖案。采用Matlab實現(xiàn)該過程的程序為function disturb_dct(varargin)[filename，msg]=parse_inputs(varargin{∶})；if(～isempty(msg))error(msg)；end％Initial DataN=1000；arpha=0.1；data=randn(1，N)；％Read in Image[OrgIm，map]=imread(filename)；imshow(OrgIm，map)；OrgIm=double(OrgIm)/255；[R，C]=size(OrgIm)；ImageSize=R*C；％Frequency TransformIm2Dct=dct2(OrgIm)；％Find the frequency Vector to be disturbedDisturbDct=Im2Dct；temp=abs(Im2Dct)；temp=temp1；temp=temp()；temp=temp1；[Y，I]=sort(temp)；rl=zeros(1，N)；cl=zeros(1，N)；for k=1Nrl(k)=ceil(I(ImageSize-k)／C)；cl(k)=mod(I(ImageSize-k)，C)；ifcl(k)=0cl(k)=C；endend％Frequency Disturbingfor k=1NDisturbDct(rl(k)，cl(k))=Im2Dct(rl(k)，cl(k))*(1+arpha*data(k))；end％Inverse Frequency TransformDisturbed=idct2(DisturbDct)；Disturbed=uint8(round(Disturbed))；％Show the Resultfigure，imshow(Disturbed，map)；function[filename，msg]=parse_inputs(varargin)％Parase the input parpameut is right or not．filename=＂；msg=＂；switch(nargin)case 0msg=1Too few input arguments1；return；case 1filename=Varargin{1}；otherwisemsg=1Too many input arguments1；return；end例2該基于領(lǐng)域擾動的藝術(shù)圖案生成方法是利用計算機(jī)，根據(jù)分形理論，采用現(xiàn)有Mandelbort分形集及相應(yīng)程序，以(-1．254024，-1．252861，0．046252，0．047125)為參數(shù)產(chǎn)生一分形圖形作為基本模板。在此基本模板的基礎(chǔ)上，采用普通FFT頻域變換方法及程序?qū)⒎中螆D形作頻域正變換，得到圖像頻譜D。在D中選取前1000個分量作為待擾動的頻譜向量V，同時構(gòu)造一個長度為1000，在(0，10)間服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)序列W=w1，w2，…，w1000。然后按vi′=vi(1+αwi)，α=0．1，用W對V進(jìn)行擾動，得到擾動后的頻譜V′，再將V′返回到原圖像頻譜中，得到擾動后的圖像頻譜D′，最后再用普通FFT頻域變換方法及程序?qū)進(jìn)行頻域逆變換，恢復(fù)圖像到空域，在計算機(jī)顯示器上顯示(或經(jīng)計算機(jī)打印機(jī)打印、或保存)得到自然和諧的藝術(shù)圖案。圖4是最后得到的擾動圖像。采用Matlab實現(xiàn)該過程的程序為function disturb_fft(varargin)[filename，msg]=parse_inputs(varargin{:})；if(～isempty(msg))error(msg)；end％Initial DataN=1000；arpha=0.1；data=rand(1，N)；[OrgIm，map]=imread(filename)；imshow(OrgIm，map)；OrgIm=double(OrgIm)/255；[R，C]=size(OrgIm)；ImageSize=R*C；Im2Fft=fft2(OrgIm)；DisturbFft=Im2Fft；fori=1: Rforj=1:Cifi*R+j＜=NDisturbFfft(i，j)=Im2Fft(i，j)*(1+arpha*data(i*(R-1)+j)；endendendDisturbed=ifft2(DisturbFff)；DisturbedIm=abs(Disturbed)；DisturbedIm=uint8(round(DisturbedIm))；figure，imshow(DisturbedIm，map)；例3該基于領(lǐng)域擾動的藝術(shù)圖案生成方法是利用計算機(jī)，根據(jù)分形理論，采用現(xiàn)有Julia分形集及相應(yīng)程序，以(O．11031，—0．67037，1．5，1．5)為參數(shù)產(chǎn)生一分形圖形作為基本模板。在此基本模板的基礎(chǔ)上，采用普通DCT頻域變換方法及程序?qū)⒎中螆D形作頻域正變換，得到圖像頻譜D。在D中任意選取能量最大的1500個分量作為待擾動的頻譜向量V，同時任意構(gòu)造一個長度為1500、服從N(0，1)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)序列W=w1，w2，…，w1500，然后按式νi′=νi(1+αwi)，α=0．5，用W對V進(jìn)行擾動，得到擾動后的頻譜V′，再將V′返回到原圖像頻譜中，得到擾動后的圖像頻譜D′，最后再用普通DCT頻域變換方法及程序?qū)′進(jìn)行頻域逆變換，恢復(fù)圖像到空域，在計算機(jī)顯示器上顯示(或經(jīng)計算機(jī)打印機(jī)打印、或保存)得到自然和諧的藝術(shù)圖案。圖5是最后得到的仿大理石擾動圖案。采用Matlab實現(xiàn)該過程的程序為function disturb_dct(varargin)[filename，msg]=parse_inputs(varargin{:})；if(～isempty(msg))error(msg)；end％Initial DataN=1500；arpha=0.5；data=randn(1，N)；％Read in Image[OrgIm，map]=imread(filename)；imshow(OrgIm，map)；OrgIm=double(OrgIm)／255；[R，C]=size(OrgIm)；ImageSize=R*C；％Frequency TransformIm2Dct=dct2(OrgIm)；％Find the frequency Vector to be disturbedDisturbDct=Im2Dct；temp=abs(Im2Dct)；temp=temp1；temp=temp()；temp=temp1；[Y，I]=sort(temp)；rl=zeros(1，N)；cl=zeros(1，N)；for k=1Nrl(k)=ceil(I(ImageSize-k)／C)；cl(k)=mod(I(ImageSize-k)，C)；ifcl(k)=0cl(k)=C；endend％Frequency Disturbingfor k=1NDisturbDct(rl(k)，cl(k))=Im2Dct(rl(k)，cl(k))*(1+arpha*data(k))；end％Inverse Frequency TransformDisturbed=idct2(DisturbDct)；Disturbed=uint8(round(Disturbed))；％Show the Resultfigure，imshow(Disturbed，map)；一般地，在頻域中對圖像頻譜的局部處理對應(yīng)到空域中就成為對圖像的全局處理，即對圖像頻譜某個分量所作的修改變換到空域中即是對整幅圖像像素點的處理。這樣，頻域中對單個頻譜分量確定性的修改在空域中就是對所有象素點的隨機(jī)擾動。各種藝術(shù)圖案大都具有隨機(jī)性和不確定性形態(tài)和色彩的特點，正是由于這種不確定性，使我們可能利用頻域處理方法來對藝術(shù)圖案加以摸擬。通過在頻域中對圖像頻譜的分量有目的的修改，將使圖案的不確定性在空域中呈現(xiàn)出來。這樣，藝術(shù)圖案的不確定性模擬可以轉(zhuǎn)化到頻域中的確定性處理，通過普通頻域處理方法，在頻域中對圖像頻譜作隨機(jī)擾動，使擾動在空域中分布到整圖像中，從而得到更自然、和諧、豐富的圖像。采用普通頻域干擾技術(shù)，經(jīng)計算機(jī)對現(xiàn)有分形圖形進(jìn)行處理可方便、快捷地實現(xiàn)這一過程。這樣就避免了為使圖像自然而直接在空域中對圖像作處理的盲目性，以及由此而帶來的勞動量大，財力、物力耗費(fèi)大，圖形不夠豐富，非專業(yè)美術(shù)人員無法創(chuàng)作等現(xiàn)有方法的缺點。
本發(fā)明具有巧妙快捷，產(chǎn)生的藝術(shù)圖案類型豐富，自然和諧，具有較高藝術(shù)性，消耗原材料少，產(chǎn)生的圖案可方便地保存、復(fù)制，普通計算機(jī)及普通人即可操作，便于推廣應(yīng)用等優(yōu)點。
權(quán)利要求
1.一種基于頻域擾動的藝術(shù)圖案生成方法，利用計算機(jī)，根據(jù)分形理論產(chǎn)生分形圖形，其特征在于以分形圖形作為基本模板圖形，用普通頻域變換方法及相應(yīng)程序?qū)υ摲中螆D形進(jìn)行頻域隨機(jī)擾動處理，得到豐富、自然、和諧的藝術(shù)圖案。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于頻域擾動的藝術(shù)圖案生成方法，其特征在于對分形圖形進(jìn)行頻域隨機(jī)擾動處理的過程為在分形圖形基本模版的基礎(chǔ)上，用普通頻域變換方法及程序?qū)⒎中螆D形作頻域正變換，得到圖像頻譜D，再在D中任意選取L個分量作為待擾動的頻譜向量V，同時任意構(gòu)造一個長為L的隨機(jī)數(shù)序列W=w1，w2，…，wL，然后用W對V進(jìn)行擾動，得到擾動后的頻譜V′，再將V′返回到原因像頻譜中，得到擾動后的圖像頻譜D′，最后再用普通頻域變換方法將D′進(jìn)行頻域逆變換，恢復(fù)圖像到空域，得到藝術(shù)圖案；整個過程均由計算機(jī)用普通頻域擾動程序及方法進(jìn)行。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于頻域擾動的藝術(shù)圖案生成方法，其特征在于V′與W的關(guān)系式為νi′=νi(1+αwi)其中，i=1，2，…，L，α為比例因子。
全文摘要
本發(fā)明提供一種用計算機(jī)基于頻域擾動生成藝術(shù)圖案的方法,屬計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。先產(chǎn)生分形圖形,再以其作為基本模板圖形,將其作頻域正變換,得圖像頻譜D,在D中任選L個分量作為待擾動的頻譜向量V,同時任意構(gòu)造L長的隨機(jī)數(shù)序列W,用W對V進(jìn)行擾動得頻譜V’,再將V’返回到原頻譜中,得圖像頻譜D’,最后將D’頻域逆變換,恢復(fù)圖像到空域,得到自然和諧的藝圖案。具有巧妙快捷、圖案類型豐富、自然和諧等優(yōu)點。
文檔編號G06T15/10GK1278632SQ9910996
公開日2001年1月3日 申請日期1999年6月22日 優(yōu)先權(quán)日1999年6月22日
發(fā)明者劉兵, 梁勇, 李海燕, 李天牧 申請人:云南大學(xué)