几种常用的像素混合方法

本文介绍了游戏中常用的像素混合方法,用于处理光影效果。包括已介绍过的 Alpha - Blending 处理半透明效果,Additive - Blending 用饱和相加混合颜色分量处理光源,Subtractive - Blending 用饱和相减处理阴影,还提及 PHOTOSHOP 中的一些混合方法在游戏中使用较少。
  前两天为大家介绍了处理透明光影效果的 Alpha-Blending 技术,今次我将再为大家介绍其它几种常用的像素混合方法,这些方法一般在游戏中被用来处理光影效果。

『Alpha-Blending』

  前次已经说了,所谓 Alpha-Blending,其实就是按照“Alpha”混合向量的值来混合源像素和目标像素,一般用来处理半透明效果。

『Additive-Blending』

  至于 Additive-Blending,就是用饱和相加的方法来混合源像素和目标像素的颜色分量。一般用来处理光源,比如说爆炸的火光等等。下面就来看看两个像素间的 Additive-Blending 过程。

  第一步,先把源像素和目标像素的 RGB 三个颜色分量分离,然后把对应颜色分量相加,如果某分量的结果超出了该分量的最大值,则对该分量作饱和运算(即如果结果超出了允许的最大值则取结果为允许的最大值),最后把三个颜色分量重新合成为一个像素输出。

  在这个过程中,为了分离像素中的 RGB 三个颜色分量,我们一般会使用掩膜的方法。至于具体的三个掩膜值:RMask、GMask 和 BMask,可以从 DirectDraw 中的 DDPixelFormat 返回得到(当然,你也可以根据自己的需要做各种灵活处理)。

  在下面给出的说明性例程中,我们假设 RMask、GMask 和 BMask 已经存放的是 RGB 三个颜色分量的位掩膜值,三个颜色分量的最大值为 255,而 source 和 dest 是指向源像素和目标像素的指针。

unsigned long tdest = 0;
unsigned long t;

t = (*source & RMask) + (*dest & RMask);
if(t > RMask) t = RMask;
    tdest |= t;

t = (*source & GMask) + (*dest & GMask);
if(t > GMask) t = GMask;
    tdest |= t;

t = (*source & BMask) + (*dest & BMask);
if(t > BMask) t = BMask;
    tdest |= t;

*dest = (unsigned short)tdest;

  这段代码使用了一个小技巧来处理饱和运算,即结果用位掩膜值来衡量是否要作饱和运算处理。

『Subtractive-Blending』

  同 Additive-Blending 正好相反,Subtractive-Blending 就是用饱和相减的方法来混合源像素和目标像素的颜色分量。FreeMind 很喜欢用它来处理阴影,用这种方法处理出来的阴影效果能够很自然地同环境相融合。

  至于 Subtractive-Blending 的处理过程,同 Additive-Blending 很类似,我就不罗嗦了。唯一要注意的是当用目标像素的颜色分量减去源像素的颜色分量时,如果结果小于允许的最小值则结果取为允许的最小值(通常为零)。

『其它混合方法』

  玩过 PHOTOSHOP 的人都知道,其实像素间的混合方法还有很多种,比如 multiplicative,divisive,maximum,minimum 等等,但这些方法运算相对较慢,而且游戏中对这些效果的要求也比较少,所以在实际的游戏中使用得很少。

  如果您还有什么新的思路和好的想法,不妨也通知俺一声,好东西也让大家分享一下嘛,呵呵 :)
传统的合成孔径雷达(SAR)图像识别方法主要有以下几类: ### 基于特征的识别方法 - **纹理特征**:纹理是SAR图像的重要特征之一。常见的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵(GLCM),它通过计算图像中不同灰度级对的空间分布来描述纹理信息。例如,通过计算灰度共生矩阵的对比度、相关性、能量和同质性等统计量,可以区分不同纹理的目标。局部二值模式(LBP)也是一种有效的纹理特征提取方法,它通过比较中心像素与邻域像素的灰度值大小,将其结果编码为二进制数,从而得到图像的纹理特征。这些纹理特征可以用于分类器进行目标识别,如支持向量机(SVM),它可以根据提取的纹理特征对SAR图像中的目标进行分类。 - **形状特征**:形状特征能够描述目标的几何形状。对于SAR图像中的目标,可以提取其周长、面积、圆形度等形状特征。例如,对于舰船目标,其形状通常具有一定的长条形特征,通过计算其形状特征可以与其他目标进行区分。同时,傅里叶描述子也是一种常用的形状特征表示方法,它将目标的边界曲线表示为傅里叶级数,通过提取级数的系数来描述目标的形状。这些形状特征可以输入到分类器中,如决策树分类器,根据特征的不同组合进行目标识别。 ### 基于模型的识别方法 - **散射中心模型**:SAR图像中的目标可以看作是由个散射中心组成的。散射中心模型通过对目标的散射特性进行建模,将目标的散射回波表示为个散射中心的贡献之和。常见的散射中心模型有基于物理光学(PO)和几何绕射理论(GTD)的模型。通过对SAR图像进行处理,提取散射中心的位置、强度和相位等参数,然后与已知目标的散射中心模型进行匹配,从而实现目标识别。例如,对于飞机目标,其机翼、机身等部位会形成明显的散射中心,通过分析这些散射中心的特征可以识别飞机的类型。 - **模板匹配模型**:模板匹配是一种简单而直接的识别方法。它通过预先建立不同目标的模板图像,然后在待识别的SAR图像中寻找与模板最匹配的区域。匹配的方法可以基于灰度值的相似性,如归一化互相关(NCC)方法,它计算模板图像与待匹配区域的灰度值之间的相关性,相关性越高表示匹配程度越好。此外,还可以基于特征的相似性进行匹配,如在提取了目标的特征之后,比较特征向量的相似度来确定匹配结果。 ### 基于统计的识别方法 - **贝叶斯分类器**:贝叶斯分类器基于贝叶斯定理,通过计算不同类别在给定特征下的后验概率,将目标分类到后验概率最大的类别中。在SAR图像识别中,需要先对不同类别的目标进行特征提取,然后估计每个类别的先验概率和条件概率密度函数。例如,对于车辆和建筑物两类目标,通过提取它们的纹理、形状等特征,计算在这些特征下车辆和建筑物的后验概率,从而实现分类。 - **高斯混合模型(GMM)**:GMM是一种常用的统计模型,它假设数据是由个高斯分布混合而成的。在SAR图像识别中,可以将不同类别的目标看作是不同的高斯分布,通过对SAR图像的特征进行建模,估计每个高斯分布的参数。然后,对于待识别的目标,计算其属于每个高斯分布的概率,将其分类到概率最大的类别中。例如,在对不同类型的植被进行识别时,可以使用GMM对植被的雷达散射特征进行建模,实现植被类型的分类。 ```python # 以下是一个简单的基于SVM和纹理特征(GLCM)的SAR图像识别示例代码 import numpy as np from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设这是提取的SAR图像特征和对应的标签 # 这里只是示例数据,实际应用中需要从SAR图像中提取真实特征 features = np.random.rand(100, 4) # 100个样本,每个样本4个特征 labels = np.random.randint(0, 2, 100) # 标签,0或1 # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42) # 创建SVM分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear') # 训练分类器 clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 predictions = clf.predict(X_test) # 输出预测结果 print("预测结果:", predictions) ```
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