# HG changeset patch
# User SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
# Date 1265733677 18000
# Node ID bab98bb47616810a07d87eaa2d61bc5b607dba63
# Parent  cc4be6b25b8ea9be6340383623cd369584173604
Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image

diff -r cc4be6b25b8e -r bab98bb47616 transformations/BruitGauss.py
--- a/transformations/BruitGauss.py	Mon Feb 08 23:45:17 2010 -0500
+++ b/transformations/BruitGauss.py	Tue Feb 09 11:41:17 2010 -0500
@@ -2,14 +2,15 @@
 # coding: utf-8
 
 '''
-Ajout de bruit gaussien dans les donnees. Un bruit poivre et sel est ajoute
-aux donnees, puis un filtre gaussien est applique sur l'image.
+Ajout de bruit gaussien dans les donnees. A chaque iteration, un bruit poivre 
+et sel est ajoute, puis un lissage gaussien autour de ce point est ajoute.
+On fait un nombre d'iteration = 1024*complexity/25 ce qui equivaud
+a complexity/25 des points qui recoivent le centre du noyau gaussien.
+Il y en a beaucoup moins que le bruit poivre et sel, car la transformation
+est plutôt aggressive et touche beaucoup de pixels autour du centre 
 
-La proportion de bites aleatoires est definit par complexity.
-Lorsque cette valeur est a 1 ==> Plus reconnaissable et 0 ==> Rien ne se passe
-
-Le niveau de lisssage est definit par complexity
-Au plus c'est eleve, au plus c'est lisse
+La grandeur de la gaussienne ainsi que son ecart type sont definit par complexity 
+et par une composante aleatoire normale.
 
 Ce fichier prend pour acquis que les images sont donnees une a la fois
 sous forme de numpy.array de 1024 (32 x 32) valeurs entre 0 et 1.
@@ -28,33 +29,72 @@
     def __init__(self):
         self.proportion_bruit=0.1 #Le pourcentage des pixels qui seront bruites
         self.nb_chng=10 #Le nombre de pixels changes. Seulement pour fin de calcul
-        self.sigma_gauss=0.5  #L'ecart type du noyau gaussien
+        self.sigma_gauss=3.0  #L'ecart type du noyau gaussien
+        self.grandeur=7 #Largeur de la fenetre gaussienne
         
     def get_settings_names(self):
-        return ['proportion_bruit','sigma_gauss']
+        return ['proportion_bruit','sigma_gauss','grandeur']
 
     def regenerate_parameters(self, complexity):
-        self.proportion_bruit = complexity  #Generation uniforme
+        self.proportion_bruit = float(complexity)/25 
         self.nb_chng=int(1024*self.proportion_bruit)
-        self.sigma_gauss=complexity+0.2
+        if float(complexity) > 0:
+            self.sigma_gauss=max(0,numpy.random.normal(complexity*5,complexity))
+            self.grandeur=int(min(31,max(1,8*complexity*numpy.random.normal(1,float(complexity)/2))))
+        else:
+            self.sigma_gauss = 0
+            self.grandeur=1
+        #Un peu de paranoia ici, mais on ne sait jamais
+        
+        if self.grandeur%2 == 0:
+            self.grandeur+=1    #Toujours un nombre impair, plus simple plus tard
         return self._get_current_parameters()
 
     def _get_current_parameters(self):
-        return []
+        return [self.proportion_bruit,self.sigma_gauss,self.grandeur]
 
-    def get_parameters_determined_by_complexity(self, complexity):
-        return [self.proportion_bruit,self.sigma_gauss]
     
     def transform_image(self, image):
-        image=image.reshape(1024,1)
-        changements=random.sample(xrange(numpy.size(image)),self.nb_chng)   #Les pixels qui seront changes
-        for j in xrange(0,self.nb_chng):
-            image[changements[j]]=numpy.random.random()    #On determine les nouvelles valeurs des pixels changes
-        image=image.reshape(32,32)
-        image=(scipy.ndimage.filters.gaussian_filter\
-            (image, self.sigma_gauss, order=0, \
-            output=None, mode='reflect', cval=0.0))
-    
+        image=image.reshape((32,32))
+
+        #creation du noyau gaussien
+        gauss=numpy.zeros((self.grandeur,self.grandeur))
+        x0 = y0 = self.grandeur/2
+        for i in xrange(0,self.grandeur):
+            for j in xrange(0,self.grandeur):
+                gauss[i,j]=numpy.exp(-4*numpy.log(2) * ((i-x0)**2 + (j-y0)**2) / self.sigma_gauss**2)
+        #pylab.contour(gauss)
+        #pylab.show()   #Pour voir si la gaussienne est bien comme desiree
+        
+        #Chaque tour dans la boucle ajoute un pointpoivre et sel, puis
+        #y ajoute un bruit gaussien autour afin d'avoir de la correlation dans
+        #les points
+        
+        for i in xrange(0,self.nb_chng):
+            x_bruit=int(numpy.random.randint(0,32))
+            y_bruit=int(numpy.random.randint(0,32))
+            
+            image[x_bruit,y_bruit]=max(0,min(1,numpy.random.normal(0.4,self.proportion_bruit*20)))
+            
+            bord = int((self.grandeur-1)/2)
+            #Faire le "smooting"
+            for x in xrange(0,self.grandeur):
+                for y in xrange(0,self.grandeur):
+                    #pour etre certain de ne pas changer le vide
+                    if x_bruit-bord+x < 0:
+                        continue
+                    if y_bruit-bord+y < 0:
+                        continue
+                    if x_bruit-bord+x > 31:
+                        continue
+                    if y_bruit-bord+y > 31:
+                        continue
+                    image[x_bruit-bord+x,y_bruit-bord+y]=max(image[x_bruit-bord+x,y_bruit-bord+y],gauss[x,y]*image[x_bruit,y_bruit])
+                    #image[x_bruit-bord+x,y_bruit-bord+y]=min(1,image[x_bruit-bord+x,y_bruit-bord+y]*(1+gauss[x,y]))
+                    #Cette derniere ligne n'est pas très interessante. Elle ajoute le bruit
+                    #plutot que de prendre le max entre la valeur presente et le bruit. Ca rend l'image un peu 
+                    #chaostique, pas une bonne idee
+                    
         return image
 
 #---TESTS---