কমপক্ষে জেপিজি-সংকোচযোগ্য প্যাটার্নটি কী? (কাপড়ের ক্যামেরা শ্যুটিং পিস, স্কেল / এঙ্গেল / আলো আলাদা হতে পারে)


46

আমি এমন একটি কাপড় ডিজাইনের চেষ্টা করছি যা ক্যামেরার দৃষ্টিকোণ থেকে, জেপিজির সাথে সংকোচন করা খুব কঠিন, যার ফলে বড় আকারের ফাইলগুলি (বা ফাইলের আকারটি স্থির থাকলে কম চিত্রের মানের দিকে যায়)।

কাপড়টি ক্যামেরা থেকে অনেক দূরে থাকলেও বা ঘোরানো হলেও এটি অবশ্যই কাজ করবে (ধরা যাক স্কেলটি 1x থেকে 10x পর্যন্ত পরিবর্তিত হতে পারে)।

গোলমাল বেশ ভাল (সংকোচনের জন্য শক্ত), তবে এটি দূর থেকে তাকানো, সংক্ষেপণ করা সহজ হয়ে ওঠে ধূসর হয়ে যায়। একটি ভাল প্যাটার্ন হ'ল একধরণের ফ্র্যাক্টাল , সমস্ত স্কেলে একইরকম দেখাচ্ছে।
পর্ণরাজি ভালো (পাতা, ছোট শাখা, ছোট শাখা, বড় শাখা), কিন্তু এটা খুব অল্প রং ব্যবহার করে।

এখানে প্রথম চেষ্টা করা হল: সবচেয়ে আপত্তিজনক

আমি নিশ্চিত যে আরও সর্বোত্তম নিদর্শন রয়েছে।
সম্ভবত ষড়ভুজ বা ত্রিভুজ টেসলেশনগুলি আরও ভাল পারফর্ম করবে।

জেপিজি ওয়াই ′ সিবি সিআর রঙের স্থানটি ব্যবহার করে , আমি মনে করি যে সিবি সিআরও একইভাবে উত্পন্ন করা যেতে পারে, তবে আমি অনুমান করি যে ওয়াইয়ের পুরো ক্ষেত্রটি সমানভাবে ব্যবহার না করা ভাল (উজ্জ্বলতা) যেহেতু ক্যামেরা উজ্জ্বল বা গা dark় অঞ্চলগুলিকে পরিপূর্ণ করবে ( আলো কখনও নিখুঁত হয় না)।

প্রশ্ন: এই সমস্যার জন্য সর্বোত্তম কাপড়ের ধরণটি কী?


1
আমাকে এই প্রশ্নের উপর নজর রাখতে হবে .... যদি একটি আকর্ষণীয় উত্তর পাওয়া যায়, তবে আমি www.spoonflower.com (বা অনুরূপ পরিষেবা) এ একটি ফ্যাব্রিক অর্ডার এবং যুক্ত করার জন্য শার্টটি দেখতে সত্যিই শক্ত ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারি আমার সংগ্রহে ;-)
RBerteig

একটি আকর্ষণীয় প্যাটার্ন প্রতিযোগিতা প্রকল্পটি হতে পারে: 1) এই জাতীয় কোনও প্যাটার্নের একটি উচ্চ-সংজ্ঞাযুক্ত চিত্র নিন 2) এটি ঘোরান, এর একটি এলোমেলো অংশ নিন (এলোমেলো স্কেলে), কিছুটা ঝাপসা করুন, কিছুটা আওয়াজ এবং ছোট এলোমেলো রঙ যুক্ত করুন বিচ্যুতি 3) এটিকে জেপিজি দিয়ে সংকুচিত করুন 4) ফাইলের আকার দেখুন, গুণমানের ক্ষতি সম্পর্কে মেট্রিক গণনা করুন এবং এই মেট্রিকগুলি ব্যবহার করে "স্কোর" গণনা করুন। 5) এই প্যাটার্নের গড় স্কোরকে রূপান্তর করতে বহুবার পুনরাবৃত্তি করুন 6) অন্যান্য নিদর্শনগুলির সাথে পুনরাবৃত্তি করুন এবং স্কোরগুলির সাথে তুলনা করুন
নিকোলাস রাউল

1
যেহেতু ক্ষতিকারক অ্যালগরিদম সবসময় আরও ডেটা ফেলে দিয়ে আরও সংকোচিত করতে পারে তাই মনে হয় আপনি উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি বিশদের উপর নির্ভরশীল নিদর্শনগুলি ব্যবহার করে আরও ভাগ্য পেতে চান। উদাহরণস্বরূপ, সূক্ষ্ম লাইন। অন্য কথায়, এটি ভালভাবে সংকোচিত হতে পারে, তবে এটি খুব দ্রুত মানের মধ্যে অবনমিত হয়। আমি মনে করি আপনি কী অর্জন করতে চান তার উপর নির্ভরশীল। ফিঙ্গারপ্রিন্টগুলি ভাবুন - এটি এমন একটি ক্লাসিক কেস যেখানে বিশদটি সংরক্ষণের প্রয়োজনের কারণে জেপিজি থেকে ভাল সংক্ষেপণের জন্য ওয়েভলেটগুলি প্রয়োজন।
datageist

@ ডেটাজেস্ট: লাইনযুক্ত কোনও কাপড়ের একটি ছবি (কাঁচা ক্যামেরা আউটপুট) সংক্ষেপণ করা শক্ত হতে পারে তবে পিছনে পা বাড়িয়ে অন্য ছবি তুলুন: এতে কেবল ধূসর পিক্সেল থাকবে, প্রায় কোনও ক্ষতি ছাড়াই সংকোচন করা খুব সহজ। আমি যে প্যাটার্নটির সন্ধান করছি তা অবশ্যই ছবি (কাঁচা ক্যামেরা আউটপুট) এর ফলস্বরূপ হবে যা স্কেলগুলির বিস্তৃত পরিসরে সংক্ষেপণ করা শক্ত are
নিকোলাস রাউল

@ নিকোলাসআরল রাইট, আমি বুঝতে পেরেছি, আপনি যথেষ্ট তথ্য ফেলে দিলে আমি সংবেদনশীল কিছু বলছি। আপনি কি এমন একটি প্যাটার্ন চান যা "সংকুচিত হওয়া শক্ত" (যেমন মজা করার জন্য) হওয়ার পার্থক্য রাখে, বা আপনি কী প্যাটার্নযুক্ত চিত্রগুলি সংকুচিত করার চেষ্টা থেকে সক্রিয়ভাবে লোকদের নিরুৎসাহিত করার চেষ্টা করছেন?
datageist

উত্তর:


15

গোলমাল বেশ ভাল (সংকোচনের জন্য শক্ত), তবে এটি দূর থেকে তাকানো, সংক্ষেপণ করা সহজ হয়ে ওঠে ধূসর হয়ে যায়। একটি ভাল প্যাটার্ন হ'ল একধরণের ফ্র্যাক্টাল, সমস্ত স্কেলে একইরকম দেখাচ্ছে।

ঠিক আছে, ভঙ্গুর শব্দ আছে । আমি মনে করি যে ব্রাউনিয়ান গোলমাল ভাঙা, আপনি এটিতে জুম করার মতোই দেখছেন। উইকিপিডিয়া ফ্র্যাক্টাল গোলমাল তৈরি করতে বিভিন্ন স্কেলে পার্লিন শব্দকে নিজের মধ্যে যুক্ত করার কথা বলে , যা সম্ভবত অভিন্ন, আমি নিশ্চিত নই:

পার্লিন ফ্র্যাক্টাল গোলমাল

যদিও আমি মনে করি না এটি সংকোচনের জন্য কঠিন হতে পারে। নয়েজ হয় অবচয়হীন কম্প্রেশন জন্য কঠিন, কিন্তু কোন JPEG, লজি, তাই এটি শুধু এটা সঙ্গে সংগ্রাম বিস্তারিত বর্জন করা যাচ্ছে পরিবর্তে হচ্ছে। আমি নিশ্চিত নই যে "জেপিইগিকে সংকুচিত করা কঠিন" এমন কোনও কিছু করা সম্ভব কিনা কারণ এটি মানের স্তরে সংকোচিত হওয়া খুব কঠিন যে কোনও কিছুকেই তা উপেক্ষা করবে।

অসীম চেকবোর্ড বিমানের মতো যেকোন স্কেলে শক্ত প্রান্ত সহ কিছু ভাল হওয়া ভাল:

অসীম চেকবোর্ড বিমান

প্রচুর রঙ সহ কিছু। ফ্র্যাক্টাল গোলমালের পরিবর্তে প্রকৃত ফ্র্যাক্টালগুলি দেখুন। হয়তো কোনও মন্ড্রিয়ান ফ্র্যাক্টাল ? :)

মন্ড্রিয়ান ফ্র্যাক্টাল


1
অনেক ধন্যবাদ! ফ্র্যাক্টাল গোলমালটি অবশ্যই আমি যে ধরণের জিনিস খুঁজছিলাম তা হ'ল তবে আমার পরীক্ষাগুলিতে এটি ভালভাবে সংকুচিত হয়েছে, আমার ধারণা, এটি হিটম্যাপের মতো মসৃণতার পরিবর্তে আরও আকস্মিক রূপান্তর ব্যবহার করতে পারে। চেকবোর্ডের সমস্যাটি হল যে কর্মক্ষমতাটি নির্ভর করে কাপড়ের কোন অংশটি ছবিতে নেওয়া হয়েছে তার উপর। ম্যান্ড্রিয়ান ফ্র্যাক্টাল দুর্দান্ত, এবং এখনও পর্যন্ত আমার পরীক্ষায় সেরা পারফরম্যান্স করছে। হতে পারে এটি আরও রঙ এবং কিছুটা আলাদা পরামিতি ব্যবহার করতে পারে।
নিকোলাস রাউল

@NicolasRaoul: হুম .. হয়তো Sierpinski কার্পেট সঙ্গে রং ? এটি ইতিমধ্যে একটি সাধারণ কুইট প্যাটার্ন
এন্ডোলিথ

সিয়েরপিনস্কি ত্রিভুজ বা স্কোয়ারগুলির একটি পরীক্ষণ সত্যিই দুর্দান্ত হতে পারে!
নিকোলাস রাউল

14

যদি আমরা কম্পিউটার-উত্পাদিত চিত্র সম্পর্কে কথা বলি তবে শব্দটি সঠিক পন্থা হবে। কিন্তু এখানে, ক্যামেরা ক্যাপচার পদক্ষেপ আছে।

ফ্র্যাক্টাল বিট স্কেল invariance সংখ্যার কারণ খুবই গুরুত্বপূর্ণ। এটি সত্যিকারের ফ্র্যাক্টাল হতে হবে না, যদিও আপনি যদি বিবেচনা করেন যে কোনও সীমিত দূরত্ব রয়েছে যেখানে সেই ব্যক্তির ছবি তোলা হচ্ছে। মানে, কাপড় পরা ব্যক্তি যদি কোনও চিত্রের পটভূমিতে থাকে তবে যাইহোক এটির খুব বেশি প্রভাব পড়বে না ...

আমি মনে করি যে জেপিজি এনকোডারকে চালিত করার সর্বোত্তম উপায় হ'ল খুব উচ্চ উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি সহগ সহ ব্লকগুলি রয়েছে যা কোয়ান্টাইজেশন থেকে বেঁচে থাকবে = প্রচুর বিবরণ এবং তীক্ষ্ণ প্রান্তগুলি; সুতরাং সম্পূর্ণ সহগ ক্রমটি স্পষ্টভাবে লিখতে হবে (15 তম সহগ বা একটি EOB এর পরিবর্তে)। চেকারবোর্ড প্যাটার্ন হ'ল এটি অর্জনের একটি ভাল উপায়। কেবলমাত্র খারাপ দিকটিই আমি দেখতে পাচ্ছি যে লেন্সগুলির কম-রেজোলিউশন + ক্যামেরা অ্যান্টিঅ্যালিজিং ফিল্টারগুলিকে ঝাপসা করার ভাল সুযোগ রয়েছে! 8x8 ব্লকের মধ্যে সমস্ত কিছু ঘটতে হবে (বা 16x16 ব্লক ক্রোমা-ভিত্তিক) কারণ জেপিইজি ম্যাক্রো স্কেলে খুব বেশি কিছু করে না। আপনার 8x8 ব্লকগুলিকে যতটা সম্ভব অগোছালো করতে হবে, লেন্সগুলি এগুলি যত ঝাপসা হয়ে চলেছে তা নির্বিশেষে।

এখানে একটি পরামর্শ:

স্কেল-আক্রমণকারী, জেপিইজি-সংকোচনের ধরণ থেকে শক্ত

আপনি ভাবতে পারেন যে এখানে কম বিপরীতমুখী ব্লকগুলি কী করছে, তবে জিনিসটি জুম হয়ে গেলে তারা বিপরীত অঞ্চলটি রাখতে সহায়তা করছে। এখানে চ্যালেঞ্জটি হ'ল ভিউ স্কেল বিবেচনা না করে একটি বিপরীত প্যাটার্ন সহ কিছু পাওয়া।

আমি এটিকে আনুষ্ঠানিকভাবে মূল্যায়ন করিনি। সর্বোত্তম উপায়টি হ'ল স্ক্রিপ্ট যা চিত্রটি নিয়ে আসে, বিভিন্ন পরামিতি সহ কয়েক ডজন ফসল / পুনরায় আকার / blurs প্রয়োগ করে এবং জেপিজিগুলির মোট আকারকে ছড়িয়ে দেয়।


অনেক ধন্যবাদ! আমার প্রশ্নের চিত্রটির ধারণার সাথে বেশ মিল মনে হচ্ছে আসলে, তবে অনেক সুন্দর। "ফ্র্যাক্টিলিটি" কারণ 4 এর কোনও নির্দিষ্ট কারণ? এটি ফ্যাক্টর 2 এর চেয়ে ভাল?
নিকোলাস রাউল

কোনও কারণ নেই, আমি এটি আরও বর্ণের ছায়া গো দিয়ে সুন্দর দেখানোর চেষ্টা করেছি, তাই আমি 4x4 বর্গ দিয়ে শুরু করেছি।
পিচনেটগুলি

ত্রিভুজগুলির পরিবর্তে স্কোয়ারগুলি বেছে নেওয়ার কোনও কারণ? আমি এখনই চেষ্টা করছি, ত্রিভুজগুলি প্রচুর তীক্ষ্ণ প্রান্ত তৈরি করে, যা আমার মনে হয় ভাল think হাইব্রিড ত্রিভুজ → রম্বস → হেক্সাগন → ত্রিভুজ পদ্ধতির সাহায্যে একটি কম "ভাঙন" পৌঁছে যেতে পারে be আমি মনে করি একটি কম ফ্যাক্টর হ'ল একটি ভাল জিনিস কারণ এটি ক্যামেরাটির রেজোলিউশন সীমা পর্যন্ত তীক্ষ্ণ আকারগুলি সনাক্ত করার সম্ভাবনা বাড়িয়ে তোলে।
নিকোলাস রাউল

স্কোয়ারগুলি কোড করার পক্ষে সহজতম জিনিস ছিল। আমি নিশ্চিত নই যে অন্যান্য আকারগুলির স্কোয়ারের চেয়ে ভাল "প্রান্ত ঘনত্ব" আছে কিনা।
পিচেনেটস

11

জেপিজি শোষণযোগ্য এবং ট্রান্সফর্ম সংমোচনযোগ্য মধ্যে পার্থক্য রয়েছে।

উদাহরণস্বরূপ টিভি সেটটির সাদা দানাদার গোলমালটি ধরুন।

একটি সাধারণ সাদা গোলমাল ফ্রিকোয়েন্সিতে সর্বাধিক ছড়িয়ে পড়ে এবং তাই কোনও সাদা রূপের চেয়ে আরও ভাল উদাহরণ নেই যে কোনও রূপান্তর ডোমেন কোডিং কৌশল সংকুচিত করতে পারে না। আপনি যদি এই ধরণের শব্দ নেন এবং ডিসিটি (বা প্রয়োজনে ডিএফটি) নেন তবে আমরা দেখতে পাব যে ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেনটিও বিস্তৃত এবং সমস্ত সহ-কার্যকারীদের গুরুত্ব থাকবে।

তবে, এখনও কেউ আপনাকে কোয়ান্টাইজেশন থেকে আগ্রাসী হতে বাধা দেয় না। এইভাবে, আপনি এখনও উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি অঞ্চলগুলি থেকে ভারী পরিমাণ বাতিল করতে পারেন। ফলাফলটিতে ভারী গড়-স্কয়ার-ত্রুটি থাকবে। তবে, বুদ্ধিমানভাবে এটি এখনও শব্দ হবে। এটি যদিও ভারী অস্পষ্ট হতে পারে।

অন্যদিকে, এখন ছবিগুলি নিন যেখানে ধারালো প্রান্ত রয়েছে।

তীব্র প্রান্তগুলি উচ্চতর ফ্রিকোয়েন্সিতেও ছড়িয়ে পড়বে (তবে এটি পূর্বের ক্ষেত্রে থেকে কিছুটা কমও হতে পারে)। তবে এটি সংকুচিত করার চেষ্টা এবং উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি হ্রাস করার জন্য, এখন চাক্ষুষভাবে বিচ্ছিন্ন বাধা থাকবে। এটি প্রান্তগুলিকে ঝাপসা করে, রিংিং এফেক্ট ইত্যাদি প্রবর্তন করবে যখন এই জাতীয় চিত্রগুলির জন্য ব্যান্ডউইথ স্প্রেড সর্বাধিক সম্ভব নয়, জেপিজি বা এই জাতীয় কোনও সমতুল্য সংকোচনের জন্য, যেমন চিত্রগুলি বোধগম্যভাবে সমান মানের রাখা শক্ত হবে।

যে কোনও ক্ষতিকারক সংকোচনের জন্য, শক্ত এবং সহজ নির্ভর করে কত এবং কী ধরণের বিকৃতি সহ্য করা হয়।


ধরা যাক আমার ফ্যাব্রিকটি এলোমেলো কালো / সাদা পিক্সেলের একটি 10 ​​^ 8x10 ^ 8 টেবিল। ক্যামেরাটি ফ্যাব্রিকের 10x10 পিক্সেল ছবি নেয়। পরিসংখ্যানগতভাবে, এই 10x10 চিত্রটিতে কি সমস্ত পিক্সেল খুব ধূসর বর্ণের হবে না, এভাবে কম ইউনিফর্ম চিত্রের চেয়ে কম বিকৃতি (যে কোনও ধরণের) দিয়ে সংকোচন করা সহজ?
নিকোলাস রাউল

10

নীচের রচনাটি প্যাটার্নটির একটি ফ্র্যাক্টাল ধরণের কাঠামো দেখায়। প্রতিটি পরবর্তী চিত্র পূর্ববর্তী চিত্রের প্রতিটি 2x2 পিক্সেল ব্লকের উপরে গড়ের ফলাফল। প্যাটার্নের মোট চরিত্রটি একই থাকে তবে চিত্রের বিপরীতে ধীরে ধীরে হ্রাস পাচ্ছে। যেমনটি আগেই বলা হয়েছিল, চিত্রটি ধূসর হয়ে যায় যখন আমরা জুম আউট করি।

স্কেলিং আচরণ

তবে ফ্র্যাক্টাল প্রপার্টি ব্যবহার করে আমরা পছন্দসই সীমার মধ্যে স্থিতিশীল হওয়ার জন্য চিত্রের বিপরীতে বজায় রাখতে বিভিন্ন রেজোলিউশনের বেশ কয়েকটি নিদর্শন একসাথে ওভারলে করতে পারি। নীচে 4-স্তরীয় প্যাটার্নের উদাহরণ (512x512 GIF)। এই ফলাফলটি ব্রাউনিয়ান শব্দের আরও ঘনিষ্ঠ এবং খুব কমই JPEG সংকোচযোগ্য।

4 স্তর সমন্বয়


5

আমার অনুমান যে সবচেয়ে খারাপ সংকোচনের প্যাটার্নটি হবে সাদা গোলমাল (অভিন্ন বিতরণ সহ)। এটি বিভিন্ন রেজোলিউশনে গোলমাল দেখা দরকার, যাতে আপনি কোলাহলপূর্ণ চিত্রগুলি স্কেল স্পেসে এবং এগুলি একসাথে রাখার তুলনায় তৈরি করতে পারেন:

I=inNiGi

এখানে চূড়ান্ত কাপড় ইমেজ, সাদা গোলমাল (প্রতি জন্য বিভিন্ন সঙ্গে ভরা ইমেজ ) এবং আকারের গসিয়ান কার্নেল হল । সংবর্তন উল্লেখ করে।এন আই আই জি আমি আই σ INiiGiiσ

এই জাতীয় চিত্র তৈরির আরও ভাল উপায় হ'ল সরাসরি ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেনে কাজ করা, এভাবে:

  1. সাদা শব্দে ভরা একটি চিত্র তৈরি করুন।
  2. চিত্রটিতে 8x8 ব্লক আইডিটিটি (বিপরীত ডিস্রিট কোসিন ট্রান্সফর্ম) সম্পাদন করুন।

ফলাফলটি জেপিজি-র জন্য সবচেয়ে খারাপ সংকোচনের প্যাটার্ন হবে, কারণ এটি ডিসিটি ডোমেনে সর্বোচ্চ এনট্রপি রয়েছে। তবে আমি নিশ্চিত নই যে এটি বিবিধ প্রস্তাবগুলির মধ্যে কীভাবে আচরণ করবে।


5

আইআইআরসি, জেপিইজি ডিকম্প্রেশন অ্যালগরিদম নির্দিষ্ট করা আছে, তবে সঠিক সংকোচনের অ্যালগরিদমটি নেই। বিভিন্ন অ্যালগরিদম আইনী জেপিইজি ফাইল তৈরি করতে পারে। সুতরাং আপনার এটি আপনার নির্বাচিত চিত্র সংক্ষেপকগুলিতে পরীক্ষা করতে হবে।

কোনও ক্ষতিগ্রস্থ কমপ্রেসর যেমন জেপিইজি দ্বারা একই পরিমাণে সংকুচিত হতে পারে। এটি ঠিক যে কোনও স্থির সংকোচনের পর্যায়ে, সংকোচনের গুণমান পরিবর্তিত হতে পারে (ডিকম্প্রেসড ফলাফলের শব্দ বা ত্রুটি বাড়বে) চিত্রের উপর নির্ভর করে। সুতরাং আপনি এমন কিছু চান যা ড্যাম্প্রেসড ফলাফলের সাথে সর্বাধিক পরিমাণে শব্দকে যুক্ত করে। এর জন্য, আপনি উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি ম্যাক্রোব্লক সহগগুলি অপসারণ এবং কোনও সহগের পরিমাণ নির্ধারণের জন্য সর্বাধিক ত্রুটি চান।

যার অর্থ সম্ভবত বিভিন্ন এবং উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি পিকেটগুলির অর্থ, পাশাপাশি বিভিন্ন ধূসর এবং বর্ণযুক্ত স্কেল যা কিছু প্রদত্ত সেটিংয়ে প্রদত্ত সংক্ষিপ্তকারীর সম্ভাব্য পরিমাণের মাত্রার মধ্যে হতে পারে।

যেহেতু আপনি যে কোনও আলোতে যে কোনও দূরত্বে এটি কাজ করতে চান, তাই আপনাকে পিকেটের ফ্রিকোয়েন্সি (সম্ভবত ফ্র্যাক্টাল, বা সম্ভবত কেবল এলোমেলো ফ্রিকোয়েন্সি মড্যুলেশন দিয়ে র‌্যাম্প করা) এবং রঙ এবং ধূসর স্তরগুলি (অ-সংগতিহীন, উদাহরণস্বরূপ পরিবর্তিত হতে হবে) রং এবং স্তরগুলি স্বাধীনভাবে)। রঙের বৈকল্পিকতা দূরত্বের উপর নির্ভর করবে কম, সুতরাং আপনার নির্বাচিত কোয়ান্টিজার (গুলি) এর জন্য খারাপ পরিস্থিতিগুলির জন্য কেবল তাদের বেছে নেওয়া দরকার। 4: 1: 1 (অঞ্চল) YUV ম্যাক্রোব্লক রচনাটির সাথে মিলিয়ে রঙিন নিদর্শনগুলির গড় আকার লুমিন্যান্স নিদর্শনগুলির দ্বিগুণ আকার হতে পারে।

আমি বুনোভাবে বিভিন্ন ধরণের স্কেল ওভারলেয়েড এবং / অথবা একসাথে ভঙ্গুর সাথে একত্রে প্যাচ করে অত্যন্ত রঙিন মুয়ার নিদর্শনগুলির একটি গুচ্ছ দিয়ে শুরু করব।


2

আমাকে এমন প্যাটার্নটি ভাগ করে দিন যা খুব ফ্ল্যাট বর্ণালী (সাদা গোলমালের মতো) করে। সুতরাং এই প্যাটার্নটি জেপিজির সাথে সংকোচন করা খুব শক্ত। নীচের নমুনা চিত্রটি 4 বার বড় করা হয়েছে।

প্যাটার্নটি নিজেই নিয়মিত তবে অ-পর্যায়ক্রমিক এবং সহজেই ডিটারমিনিস্টিক অ্যালগরিদম দ্বারা উত্পাদিত হতে পারে। এটি একটি ফ্র্যাক্টাল সম্পত্তিও রয়েছে।

কোয়াড সাদা শব্দের বর্ণালী সহ অ পর্যায়ক্রমিক প্যাটার্ন

দূর থেকে দেখা হয়েছে: মূল এ পর্যন্ত


2

এলোমেলো গোলমাল প্রকৃতপক্ষে খুব খারাপভাবে সংকুচিত হয়। আপনি এটি স্বাধীন আর, জি, বি মান উত্পন্ন করে রঙে উত্পাদন করতে পারেন।

দূর থেকে তাকালে প্রকৃতপক্ষে শব্দটি মুছে ফেলা হবে (লোপাস ফিল্টারিং দ্বারা) এবং আপনি এড়াতে পারবেন বিভিন্ন রেজোলিউশনে শব্দের চিত্র উত্পন্ন করে, যেমন বড় এবং বড় পিক্সেল ব্যবহার করে এবং সেগুলি সুপারপোজ করে।

চিত্রগুলি যুক্ত করার সময়, আপনি মানগুলির পরিসীমাটির সমস্যার মুখোমুখি হন, যা চিত্রের সংখ্যা হিসাবে বৃদ্ধি পায়, এনকে ধরা যাক আপনি যদি কেবল এগুলি গড় করেন তবে শব্দটির প্রশস্ততা 1 / N হিসাবে হ্রাস পাবে।

যদি আপনি নিরক্ষিত ইউনিফর্ম গোলমাল চয়ন করেন, সুপারপজিশনের ফলে standardN স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির পরিমাণটি অর্ধ-গাউসিয়ান বিতরণে পরিণত হবে, সুতরাং এন দ্বারা বিভাজন করার পরিবর্তে প্রশস্ততা হ্রাস সীমাবদ্ধ করতে আপনি √N (উপযুক্ত পুনরায় কেন্দ্র করে) দিয়ে ভাগ করতে পারবেন divide

পরিশেষে, আমি অনুমান করি যে মানগুলি স্যাচুরেট করার পরিবর্তে মোড়কে দেওয়া আরও ভাল, কারণ স্যাচুরেটেড মানগুলি বড় অভিন্ন অঞ্চল গঠন করবে।


2

আরজিবি ব্রাউনিয়ান গোলমাল অর্জন করার জন্য এখানে আরও একটি পদ্ধতি রয়েছে (4096x4096 জিআইএফ)। আরজিবি ব্রাউনিয়ান গোলমাল


0

আশ্চর্য প্রশ্ন! ধারণা হিসাবে, সাদা গোলমাল এমন একটি সংকেত যা সময় মাপানোর পরে পরিবর্তিত হয় না। আকার আকারযুক্ত হলে একইভাবে একটি ফ্র্যাক্টাল পরিবর্তন হয় না। ক্ষতিকারক সংকোচনের প্রক্রিয়াটি কেবলমাত্র স্পেকট্রামের (সময় বা আকার) সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ লাগে না, তাই কুকিজের মতো ফ্র্যাক্টাল এবং গোলমাল গন্ধ। অতএব, আপনার ফ্যাব্রিকের রঙ এবং নিদর্শনগুলির সাথে আপনার খেলানো উচিত সেগুলি অবশ্যই ফ্র্যাক্টাল এবং ফ্র্যাক্টাল আচরণ অবশ্যই এলোমেলোভাবে উত্পন্ন হতে হবে। আপনার এমন একটি ফ্যাব্রিক পাওয়া উচিত যা ছবিতে কালো দেখায় (সিএমওয়াই রঙের জায়গাতে) তবে বাস্তব বিশ্বে এটির রঙিন প্যাটার্ন রয়েছে।

শুভকামনা! , এবং যদি আপনি অ্যাঞ্জার পান তবে দয়া করে এটি পোস্ট করুন !!!


"আপনার এমন কোনও ফ্যাব্রিক পাওয়া উচিত যা ফটোতে কালো দেখায়" <- সেক্ষেত্রে এটি সহজে সংকোচযোগ্য হবে না?
নিকোলাস রাউল
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.