                

     
     
      
     
     
     
(6)
whereby amn is an integer,   1 2 n y , y , , y  0,1,2, ,m1 .
Figure 1 shows an 8-bit and 256-level gray source image. The
transformation matrix in formula (6) was used to iteratively calculate
the source image, and then the four texture images generated
randomly by source image are shown in Fig. 2.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

(6)โดย amn มีเป็นจำนวนเต็ม การปรับกลยุทธ์ 1 2 n y y,, y  0,1,2 ,, m1รูปที่ 1 แสดงภาพแหล่งสีเทา 8 บิต และ 256 ระดับ การใช้ปรับปรุงต้นคำนวณเมตริกซ์การแปลงในสูตร (6)สร้างภาพต้นฉบับ แล้วภาพสี่เนื้อแบบสุ่ม โดยแหล่งที่มาของภาพจะแสดงในรูปที่ 2

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:







(6)
โดย AMN เป็นจำนวนเต็ม 1 2 นิวยอร์ก, Y, y  0,1,2, m1.
รูปที่ 1 แสดงให้เห็นถึงที่มาของภาพสีเทา 8 บิตและ 256 ระดับ
เมทริกซ์การเปลี่ยนแปลงในสูตร (6) ถูกใช้ในการคำนวณซ้ำ
ภาพแหล่งที่มาและจากนั้นสี่ภาพพื้นผิวที่สร้างขึ้น
โดยการสุ่มภาพแหล่งที่มีการแสดงในรูป 2

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

( 6 )โดย AMN เป็นจำนวนเต็ม ,  1 2 N Y Y , , Y  0,1,2 , M  1รูปที่ 1 แสดง ) และ 256 ระดับสีเทาที่มาภาพ ที่การแปลงเมทริกซ์ในสูตร ( 6 ) ใช้ซ้ำ คำนวณแหล่งภาพ แล้วภาพที่ 4 เนื้อแบบสุ่มโดยแหล่งที่มาของภาพที่แสดงในรูปที่ 2