Фрактальное пламя - Fractal flame

Фрактальное пламя, созданное Электрическая овца.

Фрактальное пламя создано в Апофиз.

Фрактальное пламя являются членом система повторяющихся функций класс^[1] из фракталы создан Скотт Дрейвс в 1992 г.^[2] Открытый исходный код Draves был позже перенесен в Adobe After Effects графическое программное обеспечение^[3] и переведен на Апофиз редактор фрактального пламени.^[2]

Фрактальное пламя отличается от обычных систем с повторяющимися функциями по трем параметрам:

• Нелинейный функции повторяется в дополнение к аффинные преобразования.
• Отображение логарифмической плотности вместо линейного или двоичного (форма отображение тонов )
• Цвет по структуре (т.е. по выбранному рекурсивному пути), а не по монохромному или по плотности.

Отображение тонов и окраска предназначены для отображения как можно большего количества деталей фрактала, что обычно приводит к более эстетичному изображению.

Алгоритм

Алгоритм состоит из двух шагов: создание гистограмма а затем рендеринг гистограммы.

Создание гистограммы

Сначала выполняется итерация набора функций, начиная с случайно выбранной точки. P = (P.x, P.y, P.c), где третья координата указывает текущий цвет точки.

Набор функций пламени: ${\displaystyle {\begin{cases}F_{1}(x,y),\quad p_{1}\\F_{2}(x,y),\quad p_{2}\\\dots \\F_{n}(x,y),\quad p_{n}\end{cases}}}$

На каждой итерации выбирайте одну из приведенных выше функций, где вероятность того, что F_j выбран п_j. Затем вычисляется следующая итерация п применяя F_j на (P.x, P.y).

Каждая отдельная функция имеет следующий вид:

${\displaystyle F_{j}(x,y)=\sum _{V_{k}\in Variations}w_{k}\cdot V_{k}(a_{j}x+b_{j}y+c_{j},d_{j}x+e_{j}y+f_{j})}$

где параметр ш_k называется весом вариация V_k. Дрейвс предлагает^[4] это все ${\displaystyle w_{k}}$: s неотрицательны и в сумме равны единице, но реализации, такие как Apophysis, не налагают этого ограничения.

Функции V_k представляют собой набор предопределенных функций. Несколько примеров^[4] находятся

• V₀(Икс,у) = (Икс,у) (Линейный)
• V₁(Икс,у) = (грех Иксгрех у) (Синусоидальный)
• V₂(Икс,у) = (Икс,у)/(Икс²+у²) (Сферический)

Цвет ПК точки смешивается с цветом, связанным с последней примененной функцией F_j:

P.c: = (P.c + (F_j)_цвет) / 2

После каждой итерации обновляется гистограмма в точке, соответствующей (P.x, P.y). Это делается следующим образом:

гистограмма[Икс][у][ЧАСТОТА] := гистограмма[Икс][у][ЧАСТОТА]+1гистограмма[Икс][у][ЦВЕТ] := (гистограмма[Икс][у][ЦВЕТ] + п.c)/2

Поэтому цвета на изображении будут отражать, какие функции использовались для доступа к этой части изображения.

Визуализация изображения

Для повышения качества изображения можно использовать суперсэмплинг для уменьшения шума. Это включает в себя создание гистограммы большего размера, чем изображение, поэтому каждый пиксель имеет несколько точек данных для извлечения.

Например, создание гистограммы с ячейками 300 × 300, чтобы нарисовать изображение размером 100 × 100 пикселей. Каждый пиксель будет использовать группу сегментов гистограммы 3x3 для вычисления своего значения.

Для каждого пикселя (х, у) в окончательном изображении выполните следующие вычисления:

frequency_avg[Икс][у]  := average_of_histogram_cells_frequency(Икс,у);color_avg[Икс][у] := average_of_histogram_cells_color(Икс,у);альфа[Икс][у] := журнал(frequency_avg[Икс][у]) / журнал(frequency_max);  // frequency_max - максимальное количество итераций, попадающих в ячейку гистограммы.final_pixel_color[Икс][у] := color_avg[Икс][у] * альфа[Икс][у]^(1/гамма); // гамма - это значение больше 1.

Вышеупомянутый алгоритм использует гамма-коррекция чтобы цвета казались ярче. Это реализовано, например, в программном обеспечении Apophysis.

Чтобы еще больше повысить качество, можно использовать гамма-коррекцию для каждого отдельного цветового канала, но это очень тяжелое вычисление, поскольку журнал функция медленная.

Упрощенный алгоритм мог бы позволить яркости линейно зависеть от частоты:

final_pixel_color[Икс][у] := color_avg[Икс][у] * frequency_avg[Икс][у]/frequency_max;

но это приведет к потере деталей некоторых частей фрактала, что нежелательно.^[4]

Оценка плотности

Демонстрация оценки плотности. В приведенной выше половине вы можете увидеть шум и отдельные образцы. На нижней половине, визуализированной с использованием оценки плотности, шум сглаживается, не разрушая острых краев.

Алгоритм пламени похож на Моделирование Монте-Карло, причем качество пламени прямо пропорционально количеству итераций моделирования. Шум, возникающий в результате этой стохастической выборки, можно уменьшить, размытие изображение, чтобы получить более гладкий результат за меньшее время. Однако не следует терять разрешение в тех частях изображения, которые получают много выборок и поэтому имеют небольшой шум.

Эту проблему можно решить с помощью адаптивного оценка плотности для повышения качества изображения при минимальном времени рендеринга. FLAM3 использует упрощение методов, представленных в * Адаптивная фильтрация для прогрессивного рендеринга изображений Монте-Карло *, документ, представленный на WSCG 2000 Фрэнк Суйкенс и Ив Д. Виллемс. Идея состоит в том, чтобы изменить ширину фильтра. обратно пропорциональный к количеству имеющихся образцов.

В результате области с небольшим количеством образцов и высоким уровнем шума становятся размытыми и сглаженными, но области с большим количеством образцов и низким уровнем шума остаются нетронутыми. Увидеть https://github.com/scottdraves/flam3/wiki/Density-Estimation.

Не все реализации Flame используют оценку плотности.

Смотрите также

• Апофиз, редактор фрактального пламени с открытым исходным кодом для Microsoft Windows и Macintosh.
• Хаотика, коммерческий редактор фракталов, который поддерживает flam3, Apophysis и другие обобщения.
• JWildfire, многоплатформенный редактор фрактального пламени с открытым исходным кодом, написанный на Java.
• Электрическая овца, заставка, созданная изобретателем фрактального пламени, которая отображает и отображает их с Распределенных вычислений.
• GIMP, а свободное программное обеспечение, мульти ОС манипулирование изображениями программа, которая может генерировать фрактальное пламя.
• FraxFlame, входит в состав КПТ (Электроинструменты Кая ) 5 и одно из трех фрактальных приложений в коллекции KPT 5. KPT 5 - это плагин для Photoshop, Photo-Paint, PhotoImpact и других редакторов растровой графики.

использованная литература

1. Митчелл Уайтлоу (2004). Метакреация: искусство и искусственная жизнь. MIT Press. С. 155.
2. «Информация о программном обеспечении Apophysis». Архивировано из оригинал на 2008-09-13. Получено 2008-03-11.
3. Крис Геман и Стив Рейнке (2005). Самый острый момент: анимация в конце кино. YYZ Книги. 269 ​​с.
4. «Алгоритм фрактального пламени» (PDF). (22,5 МБ)