“块状” Perlin杂(“Blocky” Perlin noise)

我最近一直在努力执行在C柏林噪声发生器（基于关闭根·珀林的网站，使用SDL库作为屏幕输出），但输出显示，插块之间的边缘不连续或光滑-插值块由于做真的块清单。

我试过4种插值的，所有的“平滑”的人看起来差不多的; 只有余弦长相（非常）略好，并呈直线相比之下看起来可怕。（下面是余弦和线性）

讽刺的是，如果发出声音的碎片总和（我的这个最终目的），线性吹走顺利插在“斑驳”的条款，实际上看起来几乎罚款。

我敢肯定，有我丢失的东西在我的代码或做错了，但我似乎无法找到它。

什么（或者什么条件下）的任何建议，可能是造成这些块效应？

作为参考，下面我当前的代码：

#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<SDL/SDL.h>

void normalize3(float *vec3){
    float distX=0,distY=0,distZ=0;
    distX=vec3[0];
    distX*=distX;
    distY=vec3[1];
    distY*=distY;
    distZ=vec3[2];
    distZ*=distZ;
    float dist=sqrtf(distX+distY+distZ);
    vec3[0]/=dist;
    vec3[1]/=dist;
    vec3[2]/=dist;
}

float sinterpolate(float scale){
    //return scale*scale*(3.0-2*scale); //Classic 3*t^2-2*t^3

    /*float t=scale*scale;
    float u=t*t;
    return (6.0*u*scale-15.0*u+10.0*t*scale);*/ //Improved 6*t^5-15*t^4+10*t^3

    return (0.5-cosf(scale*M_PI)/2.0); //Straight cosine interpolation
}

float linterpolate(float a,float b,float scale){
    return a+scale*(b-a);
}

float noise3(float *vec3,float *grads,Uint8 *perms){
    vec3[0]=fmodf(vec3[0],256.0);
    vec3[1]=fmodf(vec3[1],256.0);
    vec3[2]=fmodf(vec3[2],256.0);
    Uint8 ivec3[3];

    float relPos[3],temp;
    float cube[2][2][2];
    Uint8 index;

    //One loop for each dimension of noise.
    for(int x=0;x<2;x++){
        ivec3[0]=vec3[0];
        ivec3[0]+=x;
        relPos[0]=vec3[0]-ivec3[0];
        for(int y=0;y<2;y++){
            ivec3[1]=vec3[1];
            ivec3[1]+=y;
            relPos[1]=vec3[1]-ivec3[1];
            for(int z=0;z<2;z++){
                ivec3[2]=vec3[2];
                ivec3[2]+=z;
                relPos[2]=vec3[2]-ivec3[2];

                index=ivec3[0]+perms[ivec3[1]+perms[ivec3[2]]];

                temp=relPos[0]*grads[3*index];
                temp+=relPos[1]*grads[3*index+1];
                temp+=relPos[2]*grads[3*index+2]; //The gradient's dot product
                                                  //with respect to the point
                                                  //being analyzed

                cube[x][y][z]=temp;
            }
        }
    }

    ivec3[0]--;
    ivec3[1]--;
    ivec3[2]--;
    relPos[0]=vec3[0]-ivec3[0];
    relPos[1]=vec3[1]-ivec3[1];
    relPos[2]=vec3[2]-ivec3[2];
    relPos[0]=sinterpolate(relPos[0]);  //Comment these
    relPos[1]=sinterpolate(relPos[1]);  //if you want
    relPos[2]=sinterpolate(relPos[2]);  //Linear Interpolation.


    return linterpolate(linterpolate(linterpolate(cube[0][0][0],cube[0][0][1],relPos[2]),linterpolate(cube[0][8][0], cube[0][9][1],relPos[2]),relPos[1]),linterpolate(linterpolate(cube[1][0][0],cube[1][0][1],relPos[2]),linterpolate(cube[1][10][0], cube[1][11][1],relPos[2]),relPos[1]),relPos[0]);
}

int main(int argc,char **args){
    SDL_Init(SDL_INIT_VIDEO);
    SDL_Surface *screen=SDL_SetVideoMode(512,512,32,SDL_SWSURFACE);
    srandom(SDL_GetTicks());  //If not on OSX/BSD, use srand()
    Uint32 *pixels;
    Uint32 grays[256];
    for(int x=0;x<256;x++){
        grays[x]=SDL_MapRGB(screen->format,x,x,x);
    }


    float grads[768];
    Uint8 perms[256];
    //First, generate the gradients and populate the permutation indexes.
    for(int x=0;x<256;x++){
        grads[3*x]=random();    //If not on OSX/BSD, use rand()
        grads[3*x+1]=random();
        grads[3*x+2]=random();
        normalize3(grads+3*x);

        perms[x]=x;
    }

    //Let's scramble those indexes!
    for(int x=0;x<256;x++){
        Uint8 temp=perms[x];
        Uint8 index=random();
        perms[x]=perms[index];
        perms[index]=temp;
    }

    printf("Permutation Indexes: ");
    for(int x=0;x<256;x++){
        printf("%hhu, ",perms[x]);
    }
    putchar('\n');

    Uint32 timer=SDL_GetTicks(),frameDelta;
    SDL_Event eventos;
    float zoom=-5.0;
    eventos.type=SDL_NOEVENT;
    while(eventos.type!=SDL_QUIT){
        SDL_PollEvent(&eventos);
        if(SDL_GetKeyState(NULL)[SDLK_UP]){
            zoom-=0.001*frameDelta;
        }
        else if(SDL_GetKeyState(NULL)[SDLK_DOWN]){
            zoom+=0.001*frameDelta;
        }
        float scale=expf(zoom);
        pixels=screen->pixels;
        float pos[3];
        pos[2]=SDL_GetTicks()/3000.0;
        for(int y=0;y<512;y++){
            pos[1]=y*scale;
            for(int x=0;x<512;x++){
                pos[0]=x*scale;
                float fracPos[3];
                fracPos[0]=pos[0];
                fracPos[1]=pos[1];
                fracPos[2]=pos[2];
                float color=noise3(fracPos,grads,perms);

                //Fractal sums of noise, if desired
                /*fracPos[0]*=2.0;
                fracPos[1]*=2.0;
                fracPos[2]*=2.0;
                color+=noise3(fracPos,grads,perms)/2.0;

                fracPos[0]*=2.0;
                fracPos[1]*=2.0;
                fracPos[2]*=2.0;
                color+=noise3(fracPos,grads,perms)/4.0;

                fracPos[0]*=2.0;
                fracPos[1]*=2.0;
                fracPos[2]*=2.0;
                color+=noise3(fracPos,grads,perms)/8.0;

                fracPos[0]*=2.0;
                fracPos[1]*=2.0;
                fracPos[2]*=2.0;
                color+=noise3(fracPos,grads,perms)/16.0;

                */

                *pixels++=grays[127+(Sint8)(256.0*color)];
            }
        }

        SDL_Flip(screen);
        frameDelta=SDL_GetTicks()-timer;
        printf("Running @ %.3f FPS!\n",1000.0/frameDelta);
        if(frameDelta<16){
            SDL_Delay(16-frameDelta);
        }
        timer=SDL_GetTicks();
    }

    return 0;
}

使用方法：在运行时，按住向上或向下放大或缩小噪声网格。

Answer 1:

我终于找到了问题所在：梯度发生器。

我假定随机（）函数将其二进制值传递给梯度[]数组，覆盖浮点数的方式的整个范围。不幸的是，情况并非如此：其返回值正被首先被转换成浮点数，则存储在数组中。我的这个最大的问题是， 所有产生的向量了积极的成员值 。

这个有理块伪影：有大量彼此相邻而产生“丘陵”（高值），但没有“谷”（低值），并且两个相邻的丘陵最终将发生冲突，并且产生沿着所述整数值的行。

实现这一点后，我试着做一些指针杂耍，并直接存储在UINT32形式的值，但在梯度值变得古怪（INF中，NaN的，1.0秒和0.0秒一路），所以我回到了原来的路线及代码本身否定的数字。

这7班轮解决整个问题：

int y=random()&7;
if(y&1)
    grads[3*x]*=-1.0f;
if(y&2)
    grads[3*x+1]*=-1.0f;
if(y&4)
    grads[3*x+2]*=-1.0f;

只要将它之前或正火功能之后， 它的完成 。

现在，它看起来像柏林噪声：

而分形之和也看起来好一点。

@DiJuMx：我以前见过的“改善噪音”的论文，但没有意识到梯度会有多大影响噪声的外观。另外，通过试图改变坐标空间从0〜256 0〜1导致分形总和不工作了，并且所得到的图像具有相同的块伪影。

Answer 2:

这与原来的实施Perlin杂的问题。

他有一份关于它在这里

在梯度中的整数坐标，一种或多种用于将0矢量，计算因此整体梯度为0。当你在整数线的网格坐标的结果。

解决这个问题的方法之一是有坐标空间去从0到1，而0〜512。

另一种方式是实现修复如在他的描述者的纸张。

或者最后，不要使用原来的柏林噪声，而不是交换到单一的噪音，他还开发，造纸在这里，并解释在这里。