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提出了一種面向硬件的均值、方差的高斯隨機噪聲生成方法。改進了傳統(tǒng)的采用蒙特卡洛方法實現(xiàn)均勻分布噪聲到同分布噪聲的快速轉(zhuǎn)化，利用映射函數(shù)方法實現(xiàn)個轉(zhuǎn)為，最大隨度地降低運算量。實驗證明本方法具有快速、高精度等優(yōu)點。 高斯隨機噪聲在信號分析和處理中具有重要的價值。本文具體討論了一種面向硬件的高斯噪聲快速生成算法。算法原理為通過映射表法將均勻噪聲轉(zhuǎn)化生成高斯隨機噪聲。本方法占有內(nèi)存小、運算速度快、精度高。實驗證明該方法能夠為視頻圖像實時添加高斯噪聲。 原理框圖如圖1所示。圖1左半部分為均勻噪聲生成部分，采用模數(shù)取余法，依靠已有的K個隨機數(shù)種子，不斷生成新的隨機數(shù)，并將之向外輸出。圖1右半部分采用左半部分的輸出值生成映射表地址，將查表后得到的結(jié)果輸出，即為所要求的高斯噪聲值結(jié)果。 1 生成均勻分布噪聲 設(shè)x(1)，…，x(k)是給定的k個隨機數(shù)，在(-X，X)內(nèi)均勻分布，相互獨立。第k+1個隨機數(shù)由x(1)和x(k)按照模X相加得到： 即x(k+1)仍然是(-X，X)之間的隨機數(shù)。在下一次運算時，將x(k+1)移到x(k)的位置，xk)移到x(k-1)，……，x(2)移到x{1}，然后再做模X運算，相加得到x(k+2)，如此循環(huán)，產(chǎn)生序列{xn}。 首先討論上面的模X運算。對于采用補碼運算的處理器而言，只要取X為處理器字長，則在不考慮進位的情況下，通常的加法就是模加運算。 然后采用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)上面的循環(huán)機制。設(shè)兩個指針：頭指針head和尾指針tail。每計算完一次噪聲值后，兩個指針都要向下移動一個位置。已到序列尾部，則重新指到序列的頭部，即按照加1模K運算： 為了計算方便，選K為256。若用head和lnil指針做相對偏移地址，則可以采用1個字節(jié)存儲。加1運算之后若不考慮溢出，就等價于加1模256操作。 2 映射高斯噪聲 為了由均勻噪聲快速產(chǎn)生高斯噪聲，采用了映射函數(shù)法。其算法原理如圖2所示。 將正態(tài)分布函數(shù)的自變量y進行合理的離散化，得到一系列函數(shù)值，構(gòu)成一個數(shù)列。再將此數(shù)列中的任一個數(shù)yi映射到數(shù)軸x上的某個小區(qū)間段[xi0，xi1]，其中‖xi1－xi0‖=yi。取遍數(shù)列中所有的數(shù)值，得到一系列的小區(qū)間。將所有的小區(qū)間依次連接起來，中點置于數(shù)軸的零點，則構(gòu)成變量x的取值區(qū)間[-x，x]。將數(shù)軸x上的各個小區(qū)間與y序列建立映射關(guān)系，則可以證明，如果采樣間隔足夠小，那么x域中的隨機分布將對應(yīng)于y域中的高斯分布。 這個映射關(guān)系可以函數(shù)表示為y=f（x）。 其中x服從(-X，X)區(qū)間內(nèi)均勻分布，而y服從均值為u、方差為σ的高斯分布。f函數(shù)曲線如圖3所示。 在算法實現(xiàn)時，對y對應(yīng)的高斯分布值進行量化處理，并為x分配一塊連續(xù)的內(nèi)存區(qū)域[0，2X]，每個內(nèi)存單元的(偏移地址-X)值代表了x值大小，單元內(nèi)容存放了該單元對應(yīng)的丁值。這片內(nèi)存區(qū)域就是所需要的映射查找表。這個表具有通用性，可以預先計算好，在需要時可%26;#168;直接使用，不必再計算。 對于(0，1)正態(tài)分布，圖4中的zi都小于1，沒有實際意義，所以將其放大了200倍； 則原始映射表描述為： 原始映射表比較大，實際使用時對其做了粗采樣。對y對應(yīng)的高斯分布值進行的量化也沒有采用圖4中均標準階梯形式，而是采用了如下粗采樣形式： 結(jié)果映射表[k]=原始映射表[k%26;#183;d+d/2] (2) 其中：采樣間隔d=∑yi／M．，量化處理曲線如圖5所示。 從圖5可以發(fā)現(xiàn)，兩邊較小處并沒有像階梯圖那樣截止為0，而是允許以小的概率出現(xiàn)非零值。試驗證明這種方式更好一些。 考慮高斯分布的實際情況，并經(jīng)過試驗驗證y僅在[-4，4]之間取值，就能夠達到令人滿意的精度。圖6給出了X大小對噪聲精度的影響曲線，縱軸為平均誤差。 可以看出，當2X大于5500時，誤差達到了極小穩(wěn)定狀態(tài)。為了方便計算，選擇2X=213=8192，即X=212=4096。 圖7給出了實驗結(jié)果(均值為120，方差為40)：虛線部分為標準高斯分布的曲線，實線部分為噪聲直方圖，驗證了本方法的有效性。 3 精度討論 該方法主要利用兩個表：一個是循環(huán)產(chǎn)生均勻噪聲的表；另一個是映射表。這兩個表的數(shù)值都可以由前面介紹的方法計算，下面只討論它們的精度取舍。 循環(huán)表中256個種子的精度要求與映射表的大小有直接關(guān)系，對映射表采用了8192(8K)個單元。因此循環(huán)表的任務(wù)就是要在區(qū)間[-4096，4096]內(nèi)產(chǎn)生均勻分布的隨機數(shù)。所以循環(huán)表中的種子序列x(1)，…，x(256)在[-4096，4096]內(nèi)均勻分布。為了方便計算，將種子序列的分布調(diào)整到[-(2115-1)，(215-1)]之間，即X=215=32767。所以可以采用包含1位符號位共計16位來存儲種子數(shù)的補碼，這樣可以通過丟掉進位的補碼加法來實現(xiàn)模X加運算。補碼運算結(jié)果的高13位或右移3位，可以直接作映射表的偏名地址進行后續(xù)查表操作，并且滿足在[-4096，4096]內(nèi)均勻分布。 考慮實際情況下，待求的高斯噪聲分布的方差一般介于(0，100)之間，均值一般介于[-255，255]之間。而實際圖像灰度值是以整數(shù)[0，255]形式存在， 所以噪聲的精度只要控制在整數(shù)范圍內(nèi)即可，映射表的精度只要達到0．0l就足夠了。而映射表中數(shù)據(jù)的分布介于[-4．00，4．00]之間，若以整數(shù)形式存儲，將原始數(shù)據(jù)乘以128后就完全可以存放在16位長度單元中。 也可以在此基礎(chǔ)上對表進行修改，使得經(jīng)過映射后高斯分布的均值和方差直接等于用戶給定的均值u和方差σ。修改比較簡單，將映射表中的每一個單元值y做如下替換： y=(y*σ)>>7+u 此表中數(shù)據(jù)可以是原碼形式也可以是補碼形式具體需要而定。 |
