蓝噪声采样和蓝噪声纹理之间的联系？

您可以像这些泊松圆盘样本一样进行蓝噪声采样：

并且您可以具有如下所示的蓝噪声纹理：

我得到第一幅图像，其中有一个输入（样本的索引）和两个输出（点的x，y坐标），第二幅图像基本上是相反的，其中有两个输入（x，样本的y坐标）和一个输出（点的值）。

不过我很好奇，这些有什么关系？

如果对第二个图像进行DFT，可以看到它的高频成分多于低频成分，但是我不确定如何对第一组数据点进行DFT。

我想知道是否有可能采用其他低差异序列（例如，哈尔顿或抖动的网格）并从构思中制作出纹理，例如第二张图像？

样本位置和灰度噪声纹理之间缺少的联系是“有序抖动”。

有序抖动是像素位置的列表，每个像素都有一个“等级”（顺序）。如果背景为白色，并且要添加两个黑点，则将其添加到两个像素的位置0和1处。

但是，如何对打开像素的顺序进行排序可能会因结果不同而有很大差异。例如，拜耳矩阵是这些点的特定顺序，蓝噪声采样点也是如此。白噪声只是对点进行混洗，因此它们具有随机顺序。

从“有序抖动”（点画）到灰度彩色噪声图像的方法是，将每个点的等级除以点数，得到0到1的值，并将其用作点灰度色。

这为您提供了灰度噪声纹理。

灰度蓝色噪声纹理是使用“空隙和聚类”算法创建的，该算法使每个放置的新点都位于最大空隙的中间。这具有不错的属性，您可以将蓝噪声纹理阈值设置为任意值，结果将是所需密度的蓝噪声样本。

本文是一本很好的读物，更深入地讨论了这些事情：http : //cv.ulichney.com/papers/1993-void-cluster.pdf