2013-06-08 33 views
8

Tôi đang nghiên cứu các loại nhiễu khác nhau để tạo địa hình và tôi hơi bối rối khi tiếng ồn trở thành nhiễu perlin và khi nhiễu perlin trở thành fbm. Tôi hy vọng ai đó có thể làm rõ bất cứ nơi nào mà tôi đang đi sai. Tôi hiện đang giả định:Cần tiếng Fractional Brownian Noise (FBM) và Perlin Giải thích tiếng ồn

Tiếng ồn: Chứa cả biên độ và tần suất cho phép giá trị cuối cùng kết hợp với một số dạng nội suy như tuyến tính, cos hoặc khối.

Perlin Noise: Tổng hàm octave noise (mỗi hàm liên tiếp chứa gấp đôi tần số). Từ những gì tôi đã đọc cho đến nay biên độ luôn luôn dường như được trình bày như là một sự giảm phù hợp. Ví dụ, Noise1 chứa A của 1, Noise2 chứa A là 0,5, Noise3 chứa A là 0,25 có nghĩa là ở đây nửa biên độ mỗi lần. Phải điều này luôn luôn nhất quán như thế này?

FBM: Tổng của nhiều hàm perlin Các hàm nhiễu trong đó mỗi hàm Perlin Noise PHẢI chỉ chứa các quãng tám với biên độ giảm.

+0

mẹo khác có vẻ tuyệt vời nhưng loại làm mờ ranh giới định nghĩa là jig phân tích phái sinh của iq: http://www.iquilezles.org/www/articles/morenoise/morenoise.htm –

Trả lời

24

Perlin Noise thực sự là một phương pháp để tính toán những gì bạn gọi là Noise. Nó là một dạng nhiễu liên kết được tính toán như các gradient được chuẩn hóa nội suy của một hàm cơ bản giả ngẫu nhiên (hoặc các gradient được tạo ngẫu nhiên giả). Tần số điều khiển khoảng cách "lấy mẫu" của các gradient, vì vậy tần số càng cao, khoảng cách lấy mẫu càng nhỏ và các độ dốc khác trên mỗi đơn vị khoảng trắng. Biên độ điều khiển các giá trị cực đại và cực đại của hàm nhiễu.

Hugo Elias' page on Perlin Noise có mô tả tốt về khái niệm, thuật toán, v.v. Perlin Noise FAQ giải thích thuật toán một cách rất trực quan.

Tiếng ồn là một thuật ngữ chung. Perlin Noise chỉ là một loại nhiễu kết hợp. Nhưng có nhiều loại khác nhau với các đặc tính khác nhau.

Fractal Brownian Motion là, trên thực tế, những gì bạn gọi là Perlin Noise. Nó là sự kết hợp của nhiều bước của Perlin Noise (hoặc một chức năng nhiễu tương tự), mỗi một tần số và biên độ khác nhau. Trong bối cảnh của thế hệ thủ tục, sự thay đổi tần số từ bước này sang bước tiếp theo được gọi là lacunarity. Sự thay đổi biên độ từ bước này sang bước tiếp theo được gọi là độ lợi.

Nhìn vào this. Dự án này về tạo địa hình cho một mô tả rất tốt về fBM là gì và nó được tính như thế nào.

Tôi hy vọng điều này sẽ hữu ích!

+1

Bạn cũng có thể tìm thấy thông tin tốt về tiếng ồn trong nói chung ở đây: http://www.scratchapixel.com/lessons/3d-advanced-lessons/noise-part-1/ – user18490

+3

Trang của Hugo Elias bị nhầm lẫn, những gì anh ta nói về được gọi là tiếng ồn giá trị, không phải tiếng ồn Perlin. Họ là cách tiếp cận và chất lượng khác nhau. Thực tế nói tiếng ồn giá trị là một thay thế rẻ tiền của tiếng ồn Perlin. http://en.wikipedia.org/wiki/Value_noise – plasmacel

+1

[Perlin Noise FAQ Mirror] (http://web.archive.org/web/20150712034206/http://webstaff.itn.liu.se/~stegu/ TNM022-2005/perlinnoiselinks/perlin-noise-math-faq.html) –

Các vấn đề liên quan