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この関数imnoiseは、画像にノイズを追加します。高周波ノイズのみを追加するにはどうすればよいですか?

私は、ワークベンチと Java コードの両方を使用して、標準の多層パーセプトロンと Encog のバックプロパゲーション アルゴリズムを 2 週間いじっています。私の次の仕事では、この論文のように、入力パターンにノイズを挿入する必要があります : http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6033567小さくて不均衡なデータ セット)

基本的に、私はする必要があります (これはバイナリ分類の問題です): 1 - 主成分分析 (PCA) を使用して入力パターンを変換します 2 - バックプロパゲーションを使用して MLP をトレーニングします。各時代。

Encog の Java バージョンを使用してこのノイズ インジェクションを行うより簡単な方法は何ですか? 利用可能なトレーニング アルゴリズムの中に、人工ノイズ インジェクションを含むものはありますか?

PS .: 私が引用した論文の完全なアルゴリズムは次のとおりです。

私はthisとthisを使用して F# で Perlin ノイズ ジェネレーターを作成しており、アルゴリズムの補間部分まで成功しています。これは、これまでのところ動作するコードです (次の 2 つのコード チャンクは、文脈を理解するためにここにあるだけなので、おそらく読む必要はありません。怖がらないでください)。

と

理解することがたくさんあることはわかっていますが、上記のコードはどれも壊れていません。次のような不完全な画像を生成するために期待どおりに機能します (一部が欠けているだけです)。

これは私が補間のために思いついたものです（他のコード+これだけで、結果として average3D 呼び出しを削除します）：

と

これにより、さらに悪いように見える次の結果が得られます。

基本的には、各軸を補間するだけだと思っていました.3Dの場合、4つのz軸すべて、たとえば、結果の2つのx軸、最後に結果のy軸を補間して最終的な結果を得る価値。そして、それはうまくいかないようです。ここで何か誤解しているに違いありません。それはうまくいきません！私の補間関数が間違っているのかもしれません。たぶん、私の適用は間違っています。どんな助けでも感謝します。これをどのように行うべきかの正確な説明でさえ、最終ステップの他のほとんどの情報源は、「これらの内積を補間して最終値を取得する」のようなことを言っています。

PS: ゲーム ライブラリ Axiom (Ogre の C# ポート) の構造体、主に Vector3 を@@使用しているため、このコード全体で使用され、Vector3 を次のように簡単に作成するために使用される演算子を定義しました。1 @@ 2 @@ 3

私はmatlabグラフを持っています。軌跡のようなもの。グラフにノイズを追加したい。正規分布ノイズを入れてみました。ランドを使用。例えば

y についても同様です。

結果を以下に添付します。これは私が望むものではありません。これにより、散布図または完全にノイズの多いプロットが得られます。下図のとおりです。最初の行は私がしたもので、3 番目の行は私が望むものです。

異なるグラフ列は、異なる標準偏差 (a の値) を表します。

Q. 3 番目のタイプ (行) のプロットを取得するにはどうすればよいですか?

PS 最初の行は、plot(...,".",markersize,1); を使用した場合です。単純なベクトル プロットの 2 行目。

地形のような 3D ノイズ ジェネレーターを作成したいと考えており、いくつかの調査を行った結果、シンプレックス ノイズがこれを行うのに最適なタイプのノイズであるという結論に達しました。

このテーマに関するリソースを見つけるのに多くの苦労があり、見つけたリソースはよく書かれていないことが多いため、名前はかなり誤解を招くと思います.

私が基本的に探しているのは、シンプレックスノイズがどのように機能するかを段階的に説明し、それをプログラムに実装する方法を説明する優れたリソース/チュートリアルです。

ライブラリなどの使用方法を説明するリソースを探しているわけではありません。

MATLAB のimnoise()関数では、ノイズのタイプが「スペックル」の場合、ドキュメンテーションには、それが乗算ノイズであることが明確に記載されており、基礎となる方程式が記載されています。

J = imnoise(I,'speckle',v) は、方程式J = I+n*I を使用してイメージ I に乗算ノイズを追加します。ここで、n は平均 0 および分散 v をもつ一様分布ランダム ノイズです。v の既定値は次のとおりです。 0.04。

ただし、ガウス オプションの場合、そのような方程式は提供されません。そして、「localvar」と呼ばれる別のタイプがあります。したがって、使用時の式imnoise(I, gaussian, mean_noise, variance_noise)は

J(x,y) = I(x,y) + g(平均ノイズ, sqrt((分散ノイズ))

さらに、私の仮定：

1. このノイズgは、画像の空間座標と相関していません
2. このノイズgは、それらの空間座標での強度と相関していません
3. gmean_noise平均と標準偏差のガウス分布から生成されたガウス乱数sigma = sqrt(variance_noise)

私は正しいですか？

主要な更新いくつかの混乱を解消するために、以前の回答を受け入れていません。そのため、matlab で「imnoise」のコードを確認したところ、次のようになりました。

b = a + sqrt(p4)*randn(sizeA) + p3; ここで、
b - ノイズが追加された画像
a - 元の画像
p4 - 分散
p3 - 平均

randn() の範囲は? ランダムにチェックしたところ、1.85 などの 1 より大きい値が生成されました。また、 randn() のドキュメントには、範囲について何も言及されていません。これはかなり奇妙です。

私のプログラムでノイズを生成するためにNoise ++ライブラリを使用していますが、少なくともそれが目的です。テストするためにテストの1つのようにセットアップしましたが、どのパラメーターを指定しても0しか返されません

Noise++ を使用した経験のある方がいらっしゃいましたら、チェックして何か間違ったことをしていないかどうかを確認していただけると大変助かります。

無限の 2D グリッドがあり、各グリッド位置に値をランダムに割り当てる必要があります。整数値の数は有限です。互いに近い場所が同様の値を持つ必要があり、一般的に等しい値を持つ場所の「グロブ」を作成します。以前にパーリン ノイズ アルゴリズムを使用しようとしましたが、与えられた値が均等に分散されていないため、特定の可能な値が他の値よりもはるかに一般的になりました。

現在、私のアルゴリズムは次のようになっています。

ただし、関数をどのように微調整しても、これにより非常に不均一な値が作成されました。そのような価値を生み出すより良い方法はありますか？