В разделе «Большая картинка» этой страницы here приведена таблица для сравнения различных комбинаций из трех различных функций. Пусть функция слева равна y = f(x), то как насчет функций Average, Difference, Weighted Sum, 4% Threshold? Мне нужно математическое уравнение в терминах yЯсность в алгоритмах процедурной текстуры?
Все объясняется на этой странице:
Вот некоторые простые, скучные функции, которые, при неоднократном сочетании с меньшими и меньшими версиями самих, создают очень интересные модели , В приведенной ниже таблице показан базовый шаблон источника (слева) и комбинации этого шаблона с меньшими версиями самого себя с использованием различных методов комбинации.
Среднее (1/n) - Это просто среднее значение всех используемых весов, 'n' - общее количество шкал. Поэтому, если есть 6 шкал, каждая шкала составляет около 16% (1/6) конечного значения.
Разница - Используется разница между значениями цвета каждой шкалы в качестве окончательного цвета текстуры.
Взвешенная сумма (1/2^n) - взвешенная сумма очень похожа на среднюю, за исключением того, что более крупные весы имеют больший вес. По мере увеличения «n» вклад этого масштаба уменьшается. Наименьшие масштабы (наивысшее значение n) имеют наименьший эффект. Этот метод является наиболее распространенным и, как правило, наиболее визуально приятным.
4% Threshold - Это версия взвешенной суммы, в которой ничего ниже 48% серого черного цвета, а что-то выше 52% серого белого цвета.
Возьмём Средняя и Checker функцию. Вы усреднение числа повторяющихся различных изображений, 6 в их примере, но 3 в следующем примере:
Таким образом, каждый пиксель выходного изображения является средним значением значений пикселей из других изображений , Вы можете иметь столько изображений, сколько хотите, и они всегда создаются одинаково: изображение на уровне n состоит из 4-х плиток, которые являются изображением на уровне n-1, увеличенным до четвертой величины. Затем из всех этих изображений вы применяете одну из вышеуказанных функций, чтобы получить только одну.
Яснее ли это сейчас? Однако, как правило, сложно дать функцию f, которая определяет каждое изображение.Тем не менее, "компаундирования" функции определены, даже если есть n входы (x ы) в течение 1 выход (y = f(x1, x2, ....xn)) в псевдокоде и математике:
Ср (1/п) - Для n уровней, final_pixel[x][y] = sum for i from 1 to n of image_i[x][y]/n
Разница - Для n уровней, final_pixel[x][y] = sum for i from 2 to n of to n of image_i[x][y] - image_i-1[x][y] - Не совсем уверен в этом.
взвешенная сумма (1/2^п) - Для n уровней, final_pixel[x][y] = sum for i from 1 to n of image_i[x][y]/(2**n)
4% Порог - Для n уровней,
value = sum for i from 1 to n of image_i[x][y]/(2**n)
if value/max_value > .52 then final_pixel[x][y]=white
else if value/max_value < .48 then final_pixel[x][y]=black;
else final_pixel[x][y]=value
Место, где 2**n - 2 от силы n.