Simplex噪声也是一种基于晶格的梯度噪声,它和Perlin噪声在实现上唯一不同的地方在于,它的晶格并不是方形(在2D下是正方形,在3D下是立方体,在更高纬度上我们称它们为超立方体,hypercube),而是单形(simplex)。 通俗解释单形的话,可以认为是在N维空间里,选出一个最简单最紧凑的多边形,让它可以平铺整个N维空间。我们可以...
如下图所示,我们在输入噪声z时,额外加上一个限制条件condition,z和c通过生成器G得到生成的图片 二、参数初始化 有了上面的原理解释,我们就可以来初始化我们的参数了,大致可以看出我们有如下几个参数:噪声z,条件c,真实图片x,生成器和判别器的初始化参数 G的输入:z_和y_vec_ D的输入:x和y_fill_ 模型参数的...
(B) Worley噪声 三、分形噪声/fBM (A) 正弦波叠加 (B) 分形噪声/fBM 四、旋度噪声 (A) 散度和旋度 (B) 2D旋度噪声 (C) 3D旋度噪声 参考 在实现很多效果时,我们需要各种各种的噪声,这里来简单小结下常用的噪声算法。 这里假设我们现在已经有了一个生成随机数的 random() 方法,生成伪随机数的方法有很多种...
PBR渲染提升了画面的真实感,但也存在一定的局限性。噪声算法可以在一定程度上弥补PBR微平面模型的缺陷,从而实现更贴近真实的效果。本文介绍了PBR和噪声算法,使用实际例子阐述两者结合后的效果。噪声算法在PBR场…
噪声估计是指对信号的噪声进行估计和分析的过程。在信号处理和通信系统中,噪声是不可避免的,能够准确估计噪声的能力对于系统的性能有重要影响。噪声估计算法是一种用于从观测信号中估计出噪声特性的数学方法。下面将介绍几种常用的噪声估计算法。 1.均值法 均值法是一种简单常用的噪声估计算法。该方法假设观测信号的样...
白噪声生成算法是一种最基本的噪声生成方法。它产生的噪声具有均匀的功率谱密度,即频率分量相等。白噪声生成算法通常利用随机数生成器产生一系列随机数,经过适当的线性变换得到白噪声。 2.2基于概率模型的噪声生成算法 基于概率模型的噪声生成算法利用概率模型描述噪声的统计特性,如高斯噪声、泊松噪声等。这类算法通常需要...
1.统计估计法:统计估计法是一种基于统计分析方法的噪声估计算法。该方法通过对信号进行统计分析,计算出信号的一些统计特性,如均值、方差等,然后根据这些特性来估计噪声的性质。例如,对于高斯白噪声,可以使用样本均值和样本方差来估计其均值和方差。该方法简单易用,但对信号的统计特性有一定的要求。 2.自回归模型法:自...
Value Noise是最简单的一类噪声,其实现算法非常简单,以2D为例,我们在一个规整的2D网格上的每个顶点(如下图中的每个红色小圆点)放置一个随机数(通常范围在[0, 1]之间),之后使用线性插值填充每个小方格,得到的结果就是Value Noise。 2D网格 Value Noise的生成算法可以用如下的代码表示: ...
训练数据的质量,对最终训练出来的模型精度,起到了非常重要的作用。数据质量决定了业务效果的上限,而算法只能决定多大程度上逼近这个上限。因此,第一步需要清洗脏数据。 目前基于带噪标签数据的学习方法主要有两大类,一类是直接训练对噪声鲁棒的模型(noise-robust models),另一类方法首先识别出噪声数据,然后基于清洗后的...
现在主流的噪声估计模型大多基于Filter-Based Approach Using Arithmetic Averaging 、Filter-Based Approach Using Statistical Averaging先简单介绍一下这几种算法。 1.1、Filter-Based Approach Using Arithmetic Averaging ——Filter-Base 该类型算法是基于因为图像边缘结构具有很强的二阶差分特性,所以图像是对Laplacian Mas...