一种图象向音乐转化的方法1图像与音乐的对应关系2-4无论是西方

一种图象向音乐转化的方法
1 图像与音乐的对应关系[2]-[4]
无论是西方社会还是东方社会，都有人把音乐与颜色对应起来。

例如，早在十七世纪物理学家牛顿就曾以赤、橙、黄、绿、青、蓝、紫对应于C、D、bE、F、G、A、bB
梯式音列；音乐的旋律是指一条条由音符串缀起来的线条，它是根据人的情感的高低起伏将音符或级进或跳跃组合形成的；而图像中多彩缤纷的景色也是根据人的情感用丹青层层递进绘出的。

音乐中音调的变化快慢，即音的长短，形成了节奏。

节奏在音乐作品中总是与节拍结合在一起的。

音无论长短，在一个小节的单位范围内，其奏鸣总有循环往复的轻拍与重拍的交替。

一般而言，节奏由于有了强弱节拍的内在韵律，又由于有音的长短内外对比的交错，往往显示一种力度。

这种力度正是支持旋律流动的支架。

由于节奏支撑着音调，在时间过程中展开，因此，它就与音乐进行的快慢息息相关。

而速度快慢可以使音高与长短，即旋律与节奏产生不同的表现效果；对于图像而言，它本身也有色彩、亮度等变化剧烈或平缓的表现，人们形容图像作品时也常用诸如明快、暗淡、柔和、粗犷之类的音乐术语进行描述。

音乐是在时间中展开、以诉诸听觉的声音为基本材料的艺术。

因此时间及表示声音基本特征的音调、音强、音色就构成了音乐的基本要素。

在人的体验中，听觉的高频音和视觉中明亮的色调具有一种潜在的联系，这种联系给人以“上升的感觉”；反之，听觉中的低频音与视觉中黑暗的色调由于与“下沉的感觉”相类似而被联系在一起。

音调越‘低沉’，体验到的颜色越‘深’；反之，较‘高’的音调会引起‘浅’亮的感觉。

因此可以看出，音乐与颜色有着明显的直觉类比关系。

因此直觉体验方向上的相
之间发生同构联觉。

2 图像向音乐的转化
图像向音乐转化的系统框图如图1所示，首先将图像文件中的数据读入文本文件；再对文本文件中的数据进行处理；然后将处理后的数据转化成规定好的“音乐符号”；最后将“音乐符号”转换成MIDI音乐。

读取图像信息
→图像数据的处理
→数据向音符的转化
→音符向MIDI音乐的转化
图1 系统框图
由于音乐与颜色之间存在直觉类比关系，所以本文中图像信息向音乐的转换不是指通常意义上的多媒体技术，而是利用图像与音乐之间的对应关系，根据一定的科学与艺术规则提出相应的算法，对图像的原始信息进行处理后转化为MIDI音乐。

2.1 图像数据的读取与颜色模型
本论文是用24位真彩BMP文件格式存放图像RGB的灰度值，但由于HSV（色彩H、饱和度S、明度V）模型是直接与艺术家使用颜色的直观表现相联系的，所以为了更贴近人的感觉，本系统进行处理的图像数据采用的是颜色模型HSV中的色彩(H)信息。

这里通过式(1)所示的RGB模型与 HSV模型之间的转换关系式将RGB模型的灰度值数据转换为HSV模型的数据。

图像与音乐的最大区别是：图像是在二维空间展开，而音乐则是一维时基类媒体中展开的。

由于音符必须有一个时间延续方向才能组成乐曲，所以按照大多数人欣赏书画
的习惯，本论文采用图像的纵向（由上而下）为数据的处理方向，即为音乐的前进方向。

令maxRGB=max(R,G,B)
minRGB=min(R,G,B)
dalta=max RGB-min RGB
如果delta=0,则
H =未定义
S=0
V=max RGB
否则delta≠0,则
H= G-B ｘ60 (R=max RGB)
dalta
H= (2+ B-R )ｘ60 (G=max RGB
dalta
H= (4+ R-G )ｘ60 (B=max RGB
dalta
S= delta
maxRGB
V=max RGB
最后，如果H小于0，则
H←H+360
2.2 图像数据处理
根据图像中的色彩与音乐中的音调的对应关系，考虑到图像各部分色彩的过渡性及色彩过渡的模糊性，即相邻像素间的相关性和图像界限的不确定性，以及14个可用的标准MIDI通道（共有16个通道，其中两个为其它特殊用途）。

将图像在横向上近似平均分成14个部分（每个部分都有n列像素），将图像的色彩数据进行处理。

首先将第1部分的各列数据按列求算术平均值后，作为第1列数据；然后将第1、2两部分数据求算术平均值后作为第2列数据；再将第 1、2、3三部分数据求算术平均值后作为第3列数据；依此类推···，将图像中所有列数据求算术平均值后得到第14列数据。

即第i列第j行数据为:
new_data[i][j]＝M old_data[i][k]/M (2)
∑
k=1
其中：i=0,1,2,3,...
j=0,1,2, (14)
new_data为处理后所得数据；
old-data为原始图像数据；
M=jｘn,n为每部分像素的列数；
2.3 数据向音符的转化
参照钢琴的键盘将音调分为高、中、低三个音区，规定用“c、d、e、f、g、a、b”表示低音区的七个音名；用“1、2、3、4、5、 6、7”表示中音区的七个音名；用“C、D、E、F、G、A、B”表示高音区的七个音名。

在音名前的“/”表示升八度；“\”表示降八度；空白则表示不升也不降。

紧跟音名后的“b”表示降半音；“＃”表示升半音。

从低到高依次分为大字二组、大字一组、大字组、小字组、小字一组、小字二组、小字三组、小字四组、小字五组等九个音组。

除了大字二组仅含有三种音调与小字五组仅含有一种音调之外，其余七组均含有七个基本音（钢琴的白键）和五个半音（钢琴的黑键）等十二种音调。

又由于有些音如“c”，它的升半音“＃c”与其相邻音“d”的降半音“bd”相同。

所以我们统一规定均用前一个音的升半音表示。

则一组完整的音组就由“1、2、3、4、5、6、7”七个全音加上“＃1、＃2、＃4、＃5、＃6”五个半音组成。

这样就可以将音符和图像色彩对应起来：
Tone= Hue-MinHue ｘ87 MaxHue≠MinHue (3)
MaxHue-MinHue
Tone=0 MaxHue＝MinHue
式中:Ton：音调;Hun:像素的色彩值;MinHue：所有像素色彩值中的最小值;MaxHue：所有像素色彩值中的最大值。

节奏是音乐中的重要要素，它涉及与“时间”有关的所有因素，是音在强弱和长短两方面千变万化的组织形态[4]。

通过颜色中的色彩变化来控制节奏（音乐的变化）是容易使人接受的；另外，对于14个通道乐器的节奏分别用其各自列的数据来进行控制。

并用Difference来表示各列相邻两元素色彩差值的绝对值，由公式(4)将色彩对应到11种音长(节奏速度)上。

Speed= Difference-MinDifference ｘ10
MaxDifference-MinDifference
(MaxDifference≠MinDifference)
Speed=0 (MaxDifference=MinDifference)
式中：Speed:节奏速度;Difference:相邻两元素色彩差值的绝对值;MinDifference:相邻两元素色彩差值绝对值中的最小值;MaxDifference:相邻两元素色彩的差值绝对值中的最大值。

节拍采用对音长进行分类统计的算法来确定，几分音符的数量最多，就规定几分音符为一拍。

每分钟节拍数，即演奏速度与每列数据的变化快慢也有很大关系，所以我们统计出所有相邻列数据的差，找出最大差值(MaxSpeed)，最小差值(MinSpeed)以及数目最多的差值(Flag)。

采用式(5)进行转换：
S= F-Mins ｘ(200-120) +120 (5)
MaxS-MinS
式中：S--每分钟节拍数
F--数目最多差值(Flag)
Maxs--最大差值(MaxSpeed)
Mins--最小的差值(MinSpeed)
其它参数均取缺省值
2.4 音符文本向MIDI音乐的转化
由于MIDI文件包含头块和音轨块两部分[5]，其格式一般如下： MIDI文件头结构
struct MH
{ char MIDIld[4]; MIDI文件标志MThd
long length; 头块结构信息长度
int format; 存放的格式
int nTracks; 音轨数目
int PerPaiNum; 每节计数器值
};
struct MH
{
char Trackld[4]; 磁道标志MRrk
long length; 信息长度
}
按照MIDI文件格式的规定，将音符翻译成MIDI事件代码，加上文件头和音轨头，写入MIDI文件，加上适当的硬件设备就可将其播放出来。

本研究初步探索出了图像与音乐之间的映射关系和映射规律，提出了一种图像向音乐转化的算法，对图像向音乐的转化进行了大胆的尝试，使人们用听觉感受到了视觉
应用领域，例如，“听名画”、“听名景”将可能成为21世纪的一种高MIDI文件容量较小，随着世界网络化的不断发展，图像情报的音乐加密可以作为一种很好的加密手段。