我正在尝试实施buddhabrot分形.我无法理解一件事:我检查的所有实现都会在图像上选择随机点来计算粒子逃逸的路径.他们为什么这样做呢？为什么不重温所有像素？
随机点的用途是什么？更多的点可以制作更好的图片,所以我认为遍历所有像素会拍出最好的照片 - 我错了吗？
从我的测试数据:
处理400x400图片.如果我全身心投入,那么要迭代160 000像素.
使用随机抽样,图片仅在100万点后开始形成.良好的结果显示大约10亿个随机点,需要数小时才能计算出来.
Mel*_*een 32
随机抽样优于网格抽样有两个主要原因.首先,因为网格采样将在结果图像中引入类似网格的伪像.其次是因为网格采样可能无法为聚合的结果图像提供足够的样本.如果在完成网格传递后,您需要更多样本,则需要使用稍微偏移的网格进行另一次传递(以便不重新采样相同的点)或切换到更精细的网格,这可能最终完成比需要更多的工作.随机采样可以提供非常平滑的结果,您可以在图像收敛后立即停止该过程,或者您对结果感到满意.
我是这项技术的发明者,所以你可以相信我.:-)