zoukankan      html  css  js  c++  java
  • PS 滤镜算法原理——拼贴

    %%%% Tile 
    %%%%% 实现拼贴效果
    %%%%% 将原图像进行分块,然后让图像块在
    %%%%% 新图像范围内进行随机移动,确定移动后的边界
    %%%%% 将移动后的图像块填入新图像内

    clc;
    clear all;
    close all;

    Image=imread('4.jpg');
    Image1=double(Image);
    Image2=Image1;

    Image2(:,:,1)=0;
    Image2(:,:,2)=0;
    Image2(:,:,3)=0;

    %%%% 块数 (1-99)
    N=8; 
    %%%% 错开距离的最大百分比(0.01-0.99)
    Percent=0.25;
    Size_Info=size(Image);

    %%%  确定图像的长和宽
    Height=Size_Info(1);
    Width=Size_Info(2);

    %%%  确定图像的分块大小,及错开的最大距离
    Min_value=min(Width,Height);
    Block_size=floor(Min_value/N);
    Rand_Dist=max(Block_size*Percent,2);

    %%% 确定图像在长和宽方向的块数
    N_row=floor(Height/Block_size);
    N_col=floor(Width/Block_size);
    Block_height=0;
    Block_width=0;

    %%% 图像如果在长或宽方向有多余的,统计在内
    if(N_row*Block_size<Height)
        Block_height=(Height-Block_size*N_row)/2;
        N_row=N_row+1;
    end
    if(N_col*Block_size<Width)
        Block_width=(Width-Block_size*N_col)/2;
        N_col=N_col+1;
    end

    First_value=(Block_size+1)/2;

    %%% 图像块原始坐标
    Row_coordinate_origin(1:N_row)=0;
    Col_coordinate_origin(1:N_col)=0;
    for i=1:N_row-1;
        Row_coordinate_origin(i)=round(First_value+(i-1)*Block_size);
    end

    Row_coordinate_origin(N_row)=round((Height+(N_row-1)*Block_size)/2);

    for i=1:N_col-1
        Col_coordinate_origin(i)=round(First_value+(i-1)*Block_size);
    end
    Col_coordinate_origin(N_col)=round((Width+(N_col-1)*Block_size)/2);

    %%% 图像块的错开后的坐标
    Row_coordinate(1:N_row,1:N_col)=0;
    Col_coordinate(1:N_row,1:N_col)=0;
    for i=1:N_row;
        for j=1:N_col
        Row_coordinate(i,j)=Row_coordinate_origin(i)+floor(Rand_Dist*2*(rand()-0.5));
        end
    end
    for i=1:N_row
        for j=1:N_col
         Col_coordinate(i,j)=Col_coordinate_origin(j)+floor(Rand_Dist*2*(rand()-0.5));
        end
    end

    %%% 对图像进行拼贴处理
    Block_half=(Block_size-1)/2;
    for i=1:N_row
        for j=1:N_col
            %%% 首先确定错开后的坐标没有越界
            if(Row_coordinate(i,j)>Height || Col_coordinate(i,j)>Width)
                continue;
            end  
            %%% 将图像块分成四部分,从图像的中心向四条边进行搜索
            %%% 计算图像块四个方向的边界
            %%% 计算图像块上边界
            if(Row_coordinate(i,j)-Block_half<1)
                Block_h_down=Row_coordinate(i,j)-1;
                row_down=1;
                row_down_origin=Row_coordinate_origin(i)-Block_h_down;
            else
                row_down=round(Row_coordinate(i,j)-Block_half);
                row_down_origin=round(Row_coordinate_origin(i)-Block_half);
            end
            %%% 计算图像块的下边界
            if(Row_coordinate(i,j)+Block_half>Height)
                Block_h_up=Height-Row_coordinate(i,j);
                row_up=Height;
                row_up_origin=Row_coordinate_origin(i)+Block_h_up;
            else
                row_up=round(Row_coordinate(i,j)+Block_half);
                row_up_origin=round(Row_coordinate_origin(i)+Block_half);
            end
            %%% 如果最下面的图像块比标准的要小,单独计算
            %%% 多出的一部分的下边界
            if(i==N_row && Block_height~=0)
                if(Row_coordinate(i,j)+Block_height>Height)
                Block_h_up=Height-Row_coordinate(i,j);
                row_up=Height;
                row_up_origin=Row_coordinate_origin(i)+Block_h_up;
                else
                row_up=floor(Row_coordinate(i,j)+Block_height);
                row_up_origin=floor(Row_coordinate_origin(i)+Block_height);
                end
            end
            %%% 计算图像的左边界
            if(Col_coordinate(i,j)-Block_half<1)
                Block_w_down=Col_coordinate(i,j)-1;
                col_down=1;
                col_down_origin=Col_coordinate_origin(j)-Block_w_down;
            else
                col_down=round(Col_coordinate(i,j)-Block_half);
                col_down_origin=round(Col_coordinate_origin(j)-Block_half);
            end
            %%计算图像的右边界
            if(Col_coordinate(i,j)+Block_half>Width)
                Block_w_up=Width-Col_coordinate(i,j);
                col_up=Width;
                col_up_origin=Col_coordinate_origin(j)+Block_w_up;
            else
                col_up=round(Col_coordinate(i,j)+Block_half);
                col_up_origin=round(Col_coordinate_origin(j)+Block_half);
            end
            %%% 如果最右边的图像块比标准的要小,单独计算
            %%% 多出的一部分的右边界
            if(j==N_col && Block_width~=0)
                if(Col_coordinate(i,j)+Block_width>Width)
                Block_w_up=Width-Col_coordinate(i,j);
                col_up=Width;
                col_up_origin=Col_coordinate_origin(j)+Block_w_up;
                else
                col_up=floor(Col_coordinate(i,j)+Block_width);
                col_up_origin=floor(Col_coordinate_origin(j)+Block_width);
                end
            end
            Image2(row_down:row_up,col_down:col_up,:) = ...
                   Image(row_down_origin:row_up_origin,col_down_origin:col_up_origin,:);
        end
    end

    imshow(Image2/255);


    原图:



    效果图:

  • 相关阅读:
    manjora20安装搜狗输入法
    manjora20使用体验
    deepin20体验
    deepin20搜狗输入法使用
    deepin20使用snap并设置代理
    C#服务器端使用office组件
    华为多屏互动看学英语
    ThinkPad S5立体声混响以及语音识别
    mate10碎屏机当成小电脑使用尝试
    刷机错误ERROR:STATUS_BROM_CMD__FAIL
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9412687.html
Copyright © 2011-2022 走看看