मूल्य शोर पर पेर्लिन शोर का लाभ


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पेर्लिन शोर के आंतरिक कामकाज की जांच करते समय, मैंने सोचा कि साधारण मूल्य के शोर के बजाय पेर्लिन के शोर का उपयोग क्यों किया जाएगा। जहाँ तक मैं इसे सही समझता हूँ, निम्नलिखित लागू होता है:

पेरलिन शोर एक जाली आधारित शोर समारोह है, जो अंतर्निहित शोर स्थान के प्रत्येक बिंदु के लिए एक n- आयामी ढाल (मूल कार्यान्वयन के लिए यादृच्छिक, बेहतर एक के लिए तय) को असाइन करता है। अब आप दूरी वेक्टर और ग्रेडिएंट वेक्टर के बीच डॉट उत्पाद की गणना करके अंतरिक्ष में हर बिंदु के लिए एक मूल्य क्वेरी कर सकते हैं। उसके बाद आप गणना किए गए सभी मानों का औसत निकालते हैं और प्राप्त मूल्य प्राप्त करते हैं।

लेकिन ढाल वैक्टर लेकिन यादृच्छिक मूल्यों का उपयोग किए बिना एक ही तरह का शोर मूल्य नहीं है? चूँकि मैं मूल्य शोर में मूल्यों के बीच में अंतर करता हूं, इसलिए मैं एक अतिरिक्त गणना कदम (डॉट उत्पाद) को पर्लिन शोर में इस्तेमाल करके कोई लाभ नहीं देख सकता।

तो मैं मूल्य शोर के बजाय पर्लिन शोर का उपयोग क्यों करूंगा? पर्लिन शोर इतना लोकप्रिय क्यों है?


जवाबों:


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पेर्लिन शोर का लाभ आवृत्तियों का समग्र वितरण है। चूंकि मान शोर सरल मूल्यों का उपयोग करता है जो प्रक्षेपित होते हैं, इसलिए एक उच्च संभावना है, कि कई मानों की एक पंक्ति केवल थोड़ी भिन्न होती है। परिणाम यह है, कि आपकी तस्वीर के कुछ क्षेत्रों में थोड़े परिवर्तन हो सकते हैं और कुछ क्षेत्रों में बहुत से परिवर्तन हो सकते हैं।

ग्रेडिएंट का उपयोग करके आप इस प्रभाव को कम कर रहे हैं क्योंकि प्रक्षेप मूल्य द्वारा नहीं किया जाता है, बल्कि स्पर्शरेखा के बीच गणना की जाती है। अब एक सपाट वक्र होना अधिक कठिन है (दोनों स्पर्शरेखाएं मिली-जुली होनी चाहिए)।

perlin शोर बनाम मूल्य शोर

स्रोत: जैसा कि मार्टिन एंडर ने उल्लेख किया है सवाल पहले से ही एक अलग StackExchange समुदाय पर पोस्ट किया गया था: इस Math.SE पोस्ट को देखें

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