插入朱莉娅的梯度噪音

Question

我正在尝试实现和学习来自here的代码，但我遇到插入问题。这是我在Julia中实现的代码：

lerp(a, b, w) = a * (1 - w) + b * w

function Noise(x, y)
    n = x + y * 53;
    n = (n << 13) $ n;
    return (1.0 - ( (n * ((n * n * 15731) + 789221) +  1376312589) & 0x7fffffff) / 1073741824.0);
end

function coherentNoise(x,y)
   x₁ = convert(Int64,modf(x)[2])
   y₁ = convert(Int64,modf(y)[2])
   xᵣ = x - x₁
   yᵣ = y - y₁
   q1 = Noise(x₁-1,y₁+1)
   q2 = Noise(x₁+1,y₁+1)
   q3 = Noise(x₁-1,y₁-1)
   q4 = Noise(x₁-1,y₁+1)

   v = lerp(q1,q2,xᵣ)
   v1 = lerp(q3,q4,xᵣ)
   return abs(lerp(v,v1,yᵣ))
   #value = bilinear(q1,q2,q3,q4,x₁,x₁-1,x₁+1,y₁,y₁-1,y₁+1)
   #return abs(value)
end


arr = Array{Float64}(height,width)

for x = 1:height
    for y = 1:width
        nx = x/60
        ny = y/60
        arr[x,y]=coherentNoise(nx,ny)
    end
end

这是结果：

我也试过使用这种双线性插值函数，但结果更差。

# bilinear interpolation
function bilinear(Q1,Q2,Q3,Q4,x,x1,x2,y,y1,y2)
    R1 = ((x2-x)/(x2-x1))*Q3 + ((x-x1)/(x2-x1))*Q4
    R2 = ((x2-x)/(x2-x1))*Q1 + ((x-x1)/(x2-x1))*Q2
    P = ((y2-y)/(y2-y1))*R1 + ((y-y1)/(y2-y1))*R2
    return P
end

结果：

我不知道Noise函数是否存在问题。

更新

我使用双线性插值和下一个噪声发生器函数获得最佳结果：

function coherentNoise(x,y,n::Int64)
    #octa3e
    o = 0.25
    #octave x and y
    x /=n
    y /=n 
    #decimal value
    x₁ = x < 0 ? x : x-o
    y₁ = y < 0 ? y : y-o
    x₂ = x+o
    y₂ = y+o
    #calculate corners data
    q1 = abs(Noise(floor(Int64,x₁),floor(Int64,y₂)))
    q2 = abs(Noise(floor(Int64,x₂),floor(Int64,y₂)))
    q3 = abs(Noise(floor(Int64,x₁),floor(Int64,y₁)))
    q4 = abs(Noise(floor(Int64,x₂),floor(Int64,y₁)))
    #bilenear interpolation

    value = bilinear(q2,q1,q4,q3,x,x₁,x₂,y,y₁,y₂)
    return abs(value)
end

结果：

我认为问题在于我如何选择点进行双线性插值，不知道如何正确执行。

更新2：

这是生成图像的代码：

for x = 1:height
    for y = 1:width
        arr[x,y]=coherentNoise(x,y,50)
    end
end

imwrite(convert(Image,arr),"desktop/projects/julia/Noise/test2.png")

更新3

感谢Dan Getz的回答我得到了更好的输出，但有一些奇怪的“蠕虫”

输出：

Answer 1

如果没有测试代码的能力，这应该需要验证。基本上，我认为你的直觉问题在于插值点的选择是正确的。这是尝试修复它（另见注释）。

function coherentNoise(x,y)
   x₁,xᵣ = floor(Int64,x),mod(x,1)
   y₁,yᵣ = floor(Int64,y),mod(y,1)
   q00 = Noise(x₁,y₁)
   q10 = Noise(x₁+1,y₁)
   q01 = Noise(x₁,y₁+1)
   q11 = Noise(x₁+1,y₁+1)

   v0 = lerp(q00,q10,xᵣ)
   v1 = lerp(q01,q11,xᵣ)
   noise = lerp(v0,v1,yᵣ)
   return noise
end

注意：

• q已重命名为q00，以指示偏移到X（第一个数字）和Y（第二个数字）的哪个角。
• 相同的q1和q4已修复。
• floor和mod( ,1)使用而不是modf，因为无论符号如何，他们都会选择一致的舍入方向（向下）。
• Noise函数应该键入注释其参数以限制为Int32值，并且不需要此函数中的行末端的;。这是一个哈希函数，使用Julia哈希函数和一个小包装器可以很容易地编码相同的效果。

例如：

Noise(x,y) = 1.0-2.0*hash((x,y))/typemax(UInt)

是Noise的更多Julia风格的替代品。

如果您尝试此操作并对错误发表评论，我们可以尝试修复功能。