Perlin noise - это тип gradient noise, созданный с помощью координат хеширования, соответствующих стохастическим значениям (которые являются вашим градиентом). Затем этот метод интерполирует между градиентами, чтобы получить лучший результирующий шум, чем value noise, в котором вы просто интерполируете между значениями при каждой хешированной целочисленной координате.
При масштабировании одного пикселя на одну целую координату, как градиент, так и шум значения выглядят неотличимыми от белого шума. Это изменяется, когда вы вводите октавы. Вместо того, чтобы генерировать градиент или значение в каждой точке, вы масштабируете свою сетку и суммируете значения несколько раз (точно так же, как вы заявили). Fractal Шум - это любой шум, создающий фрактальный, октавный шум, суммирующий Fractal Noise. Это связано с тем, что октавы вводят самоподобие и другие эффекты, необходимые для того, чтобы шум был фрактальным.
Хотя октавное суммирование, безусловно, является самой популярной техникой для достижения фрактального шума, фрактальный шум сам по себе не является взаимоисключающим от других типов шума. Перлин-шум с октавами, например, представляет собой градиентный фрактальный шум.
Турбулентности означает две вещи первой:
Турбулентность шум может быть дополнительный модификатором на фрактальный шуме, который принимает абсолютное значение выходного сигнала для создания долины и в конечном итоге выглядит как облака turbulance. Вы можете инвертировать это, чтобы создать хребты. Вы в конечном итоге с изображениями, как это:
http://www.neilblevins.com/cg_education/procedural_noise/perlin_turb_max.jpg
Это также относится к короблению пространство другой текстурой, например, что такое described here towards the bottom. В смысле вы рекламируете турбулентность к изображению. Этот процесс использует те же индексы хэширования, что и perlin и другие методы.
У вас может быть градиентный фрактальный шум турбулентности, ни один из них не является взаимоисключающим.
Я не слышал о турбулентном шуме как методе, только как дескриптор выходного сигнала. Однако то, что вы здесь описываете, - это именно метод фрактального шума Перлина. –
Возможно, мой класс Graphics использовал немного другую терминологию – Nalta