如何生成粉色噪声图像？

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？

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解决方案

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

替换该行

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。