शर्तों को स्वर की "मोटाई" के साथ करना है। मैं 2D रेखा के रेखांकन ( इस असंबंधित प्रश्न से ) के बारे में एक चित्र की सहायता से बताऊंगा ।
दाईं ओर विशिष्ट लाइन रेखांकन है: एल्गोरिथ्म प्रत्येक पंक्ति (या स्तंभ, ढलान पर निर्भर करता है) के भीतर एक पिक्सेल को रेखा के सबसे करीब पाता है। यह वही पैदा करता है जिसे हम आमतौर पर "1-पिक्सेल-मोटी" लाइन के रूप में सोचते हैं। बाईं ओर एक रूढ़िवादी रेखांकन है, जो हर पिक्सेल को ढूंढता है जिसकी आयत रेखा से स्पर्श होती है, और यह एक मोटी रेखा बनाता है।
6-अलग करना voxelization दाईं ओर पतली रेखा की तरह है, और 26-अलग करना बाईं तरफ मोटी रेखा की तरह है, लेकिन 3 डी में। अगर आपको लगता है कि लाइन वास्तव में एक त्रिभुज है जिसे किनारे पर देखा जाता है, तो यह इस बात के अनुरूप होता है कि वोक्सलाइज़ेशन कैसा दिखेगा।
आप बाद में स्वर के डेटा के साथ क्या करने जा रहे हैं, इस पर निर्भर करते हुए विभिन्न प्रकार के स्वरकरण बेहतर हो सकते हैं। यदि आप किसी स्थान को भेदने वाले त्रिभुजों को खोजने के लिए एक स्थानिक पदानुक्रम के रूप में स्वरों का उपयोग कर रहे हैं, तो आप संभवत: मोटे स्वर को गाढ़ा करना चाहते हैं, क्योंकि यह रूढ़िवादी है। रे-मार्चिंग के लिए मोटा स्वरकरण भी बेहतर हो सकता है, क्योंकि तिरछे किरणों द्वारा पतली स्वर-चालन को याद किया जा सकता है। दूसरी ओर, पतली स्वरकरण मूल सतह का अधिक वफादार प्रतिनिधित्व है, जो संभवतः दृश्यता परीक्षण, टक्कर का पता लगाने, द्रव अनुकरण और इस तरह के लिए बेहतर है।
"एन-सेपरेटिंग" शब्दावली थोड़ी दुर्भाग्यपूर्ण है, लेकिन यहां यह देखने को मिल रहा है। कल्पना कीजिए कि आप voxel ग्रिड में 3D बाढ़-भरण कर रहे हैं, लेकिन बाढ़-भरण में आप प्रत्येक voxel के 6 प्रत्यक्ष पड़ोसियों (प्रत्येक अक्ष के साथ ± 1 कदम) को देखते हैं। फिर "6-पृथक्करण" (पतली) voxelization बाढ़-भराव को रोक देगा: यह सतह के दोनों किनारों को अलग करने के लिए पर्याप्त है, यदि केवल 6 पड़ोसियों को माना जाता है। दूसरी ओर, मान लीजिए कि आपके बाढ़-भराव को तिरछे पड़ोसियों के साथ-साथ सभी 26 पड़ोसियों (3 × 3 × 3 स्वरों के पड़ोस) में जाने की अनुमति थी। तब 6-पृथक्करण वोकलाइज़ेशन बाढ़ को भरने को रोक नहीं सकता था, लेकिन 26-पृथक्करण (मोटा) एक होगा।