噪波，常用算法

原创 于 2024-07-09 10:40:39 发布 · 241 阅读 · 0 ·
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VEX —— Noise and Randomness
NapoleonCoder的博客
09-18 654
噪波；
虚幻4渲染编程（程序化纹理篇）【第一卷：UnrealSubstance工具节点搭建---噪波】...
cpongo11的博客
10-30 1527
我的专栏目录：小IVan：专题概述及目录​zhuanlan.zhihu.com本篇概述： 程序化纹理有着很多好处，第一可以方便修改，当我们的生成逻辑写好后，想要调整的话就是调调参数的事情。第二就是思路清晰，这张图是怎么来的，逻辑非常清晰，而不是传统的图像绘制，画到哪儿想到哪儿，思维是游走的，离散的。第三我们可以实时生成，可以让纹理和玩家产生互动等等。 现在主流的是用Su...
关于噪波
weixin_37223031的博客
03-06 259
http://catlikecoding.com/unity/tutorials/noise/
一些随机噪波函数（随时更新）
wolf96的专栏
07-13 4046
汇总自各网站（随时更新） Gradient noise wiki:https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_noise Perlin noise 伪代码： // Function to linearly interpolate between a0 and a1 // Weight w should be in the range
HoudiniVex笔记_P19_NoiseBasics噪波
weixin_38487869的博客
07-29 1777
noise是随机相关，多作用于纹理等（云、大理石、海洋等），比rand看起来多一些规律。noise相邻之间的数值，会比较接近，过渡比较平滑。可以理解为梯度或渐变的随机值。
Perlin noise（三）
DavidWang
08-15 5910
Perlin noise（三）  前文学习了1D、2D Perlin噪声的生成算法，本文将更进一步，学习3D、4D Perlin噪声的生成。我们不仅需要2D的噪声面纹理，也需要3D的体纹理（后面将进一步学习），同时，我们可以利用3D体纹理来生成2D动态面纹理，也可以利用4D的超纹理来生成3D的动态体纹理，这就是我们为什么要学习4D Perlin噪声的原因。4D Perlin噪声的生成需要用到超晶格的
无边无际的虚拟城市来了！能走能飞的Demo，一火再火的“波函数坍缩”开源算法...
量子位
12-26 2768
安妮 栗子 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI神说，要有光。于是有了光。神说，要有一座城。于是有了一座城。神说，这座城要无限大。神啊你别再说了，那是另外...
[图形学] 经典算法 - Kajiya三维纹理渲染毛发
(ง •̀_•́)ง
11-04 3721
简介         渲染复杂度高细节丰富的场景一直是图像绘制的重要目标。一个想法是引入不同尺度的层次，每一层次对应一种精度几何模型。因此那些复杂的小物体可以被归类为可被简化的几何物体。         但是，绘制毛皮表面依然面临着一个重大的问题，传统的方法会产生一个严重的走样问题。我们认为这是几何物体的尺度定义不正确导致的。还有一种方法是把精细的几何物体作为纹理而不是几何物体来看待。我们在此...
Java柏林算法_Mathf.PerlinNoise 柏林噪波 - Unity5 中文 API 手册
weixin_33558072的博客
02-28 724
JavaScript => static function PerlinNoise(x: float, y: float): float;C# => static float PerlinNoise(float x, float y);Returns 返回float Value between 0.0 and 1.0.返回0.0 ~ 1.0的浮点数值Description 描述Gene...
几种常用的噪声估计算法（一）
我的博客
09-09 2万+
一、前言        噪声估计算法就是用来估计噪声，根据估计出的噪声完成VAD和降噪。噪声估计主要是根据含噪语音的一些特点或者现象实现的。 二、噪声估计的依据 1、闭塞音闭合段（两个词之间）频段能量趋近于噪声水平；正常语音之中包含大量的短暂的安静片段，尤其是清摩擦音期间的低频段（2khz以下）和元音或者浊音（半元音、鼻音）的高频段（大于4Khz）。        &n
Perlin noise（一）
DavidWang
08-02 7514
Perlin noise（一）一、分形噪声  分形几何学的基本思想是：客观事物具有自相似的层次结构，局部与整体在形态、功能、信息、时间、空间等方面具有统计意义上的相似性，称为自相似性。客观自然界中许多事物，具有自相似的“层次”结构，在理想情况下，甚至分形分形至具有无穷层次。适当的放大或缩小事物的几何尺寸，整个结构并不改变。不少复杂的物理现象，背后就是反映着这类层次结构的分形几何学。分形思想的提出让我
C4D中英文对照—噪波基础设置
heechul8的博客
10-18 8408
基础（Basic） 基础属性 (Basic Properties) 名称 (Name) 图层 (Layer) 模糊偏移 (Blur Offset): 0 ~ 100% 模糊程度 (Blur Scale) ：-100% ~ 100% 着色器（Shader） 着色器属性（Shader Properties） 颜色1（Color1） 颜色2（Color2） 种子（Seed） 噪波（Noise） ...
不只是噪声，更是数学美 ---浅谈Perlin Noise
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CS改变世界
06-28 2万+
首先说明为什么一篇技术博客叫这个题目，我刚刚开始学习Perlin Noise是从知乎上的一篇文章入门的，作者的题目是不只是噪声，我觉得很有韵味，就借鉴过来。这是链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22337544 一. 背景 Perlin Noise，译作柏林噪声，是指Ken Perlin发明的噪声算法。Ken Perlin早在1983年就提出了Perlin...
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
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图像滤波常用算法
03-20
<think>嗯，用户想了解图像处理中常用的滤波算法及其应用场景。我需要先回忆一下常见的滤波算法，比如均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波之类的。对了，用户提供的引用里提到这些算法，所以应该围绕这些展开。 首先，要确保每个算法的解释准确，应用场景明确。比如均值滤波适合高斯噪声，中值滤波对椒盐噪声有效，高斯滤波用于平滑和降噪，双边滤波保留边缘。每个算法需要给出基本原理，可能还要提到优缺点。 然后，用户可能需要具体的例子或代码，所以得考虑是否要提供代码片段。比如引用里的示例用了Python代码，但图像处理常用的可能是OpenCV库，所以用Python加OpenCV的例子比较合适。但要注意用户是否是开发者，或者是否需要更理论化的解释。 还要注意格式，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。比如高斯滤波的公式需要单独成段，用双美元符号包围。同时，要检查LaTeX语法是否正确，比如积分、分数等是否正确转义。 另外，用户提到的引用需要正确标注。比如引用[^1]、[^2]、[^3]的位置是否恰当，是否在相关段落末尾自然添加。比如在提到均值滤波时，引用算术平均滤波的部分来自引用3，所以需要标注。 生成的问题部分需要和内容相关，比如应用场景比较、算法选择依据、优缺点比较，以及与其他技术的结合。这些问题要能帮助用户进一步深入学习。 还需要注意回答结构清晰，分点列出每个算法，每个部分有原理、应用场景、示例代码（如果有）。最后的问题部分要涵盖可能的扩展方向。 最后，确保使用中文回答，避免专业术语错误，比如“椒盐噪声”是否正确，滤波算法的名称是否准确。同时，检查是否有遗漏的重要滤波算法，比如边缘检测中的Sobel或Canny是否属于滤波，可能需要说明，但用户问题可能更关注去噪和平滑类的滤波，所以可能不需要深入边缘检测。</think>### 图像处理常用滤波算法及其应用场景 图像滤波是数字图像处理的核心技术之一，主要用于去噪、平滑、锐化或提取特征。以下是几种常用滤波算法及其特点： --- #### 1. **均值滤波** - **原理**：用像素邻域内所有像素的灰度平均值代替当前像素值，公式为： $$ \text{输出值} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} x_i $$ 其中$N$为邻域内像素数量，$x_i$为邻域像素值。 - **应用场景**：适用于高斯噪声等随机噪声的平滑处理，但可能导致图像模糊。 - **代码示例（Python/OpenCV）**： ```python import cv2 blurred = cv2.blur(img, (5,5)) # 5x5均值滤波核 ``` --- #### 2. **中值滤波** - **原理**：将邻域内像素值排序后取中位数，而非平均值。 - **应用场景**：对椒盐噪声（黑白噪点）有显著效果，且能较好保留边缘[^1]。 - **代码示例**： ```python median = cv2.medianBlur(img, 5) # 5x5中值滤波核 ``` --- #### 3. **高斯滤波** - **原理**：基于高斯函数的加权平均，距离中心像素越近的邻域像素权重越高，公式为： $$ G(x,y) = \frac{1}{2\pi\sigma^2} e^{-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}} $$ 其中$\sigma$控制平滑程度。 - **应用场景**：图像预处理（如降噪）、尺度空间生成（如图像金字塔）。 - **代码示例**： ```python gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0) # σ由核大小自动计算 ``` --- #### 4. **双边滤波** - **原理**：结合空间邻近度和像素值相似度进行加权，公式为： $$ \text{输出值} = \frac{\sum_{i} w_{\text{space}}(i) \cdot w_{\text{color}}(i) \cdot x_i}{\sum_{i} w_{\text{space}}(i) \cdot w_{\text{color}}(i)} $$ 其中$w_{\text{space}}$为空间权重，$w_{\text{color}}$为颜色差异权重。 - **应用场景**：在平滑图像的同时保留边缘细节，适用于人像美颜、高动态范围图像处理。 - **代码示例**： ```python bilateral = cv2.bilateralFilter(img, 9, 75, 75) # 参数：直径、颜色σ、空间σ ``` --- #### 5. **非局部均值滤波（NL-Means）** - **原理**：利用图像中相似区域的全局信息进行去噪，计算复杂度较高但效果优异。 - **应用场景**：医学图像处理、低光照图像增强等对去噪要求较高的领域[^2]。 --- ### 滤波算法对比与选择建议 | 算法 | 优势 | 局限性 | 典型噪声类型 | |------------|---------------------|----------------------|--------------------| | 均值滤波 | 实现简单 | 模糊边缘 | 高斯噪声 | | 中值滤波 | 抗椒盐噪声 | 对大面积噪声效果差 | 椒盐噪声 | | 高斯滤波 | 平滑自然 | 边缘可能弱化 | 随机噪声 | | 双边滤波 | 保留边缘 | 计算耗时 | 纹理复杂区域的噪声 | --- ###
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