.net 柏林噪声插值

我一直在使用and编写F#中的柏林噪声发生器，在算法的插值部分之前一直是成功的。这是目前为止的工作代码（您可能不需要阅读下面的2个代码块，因为它们只是用于上下文，所以不要害怕）：

我知道这有很多需要理解的地方，但是上面给出的代码没有一个是错误的；它的工作原理与预期一样，可以生成这样的不完整图像（只是缺少一些）：

这就是我为插值所想到的（仅其他代码+此代码，删除average3D调用作为结果）：

这样的结果看起来更糟：

我认为你基本上只需要对每个轴进行插值——在3D的情况下，所有4个z轴，比如说，然后是2个x轴，最后是y轴，以得到最终值。而且它似乎不起作用。我一定是误会了什么；它就是不起作用！也许我的插值函数错了。也许我的应用是错误的。谢谢你的帮助。即使是一个关于你应该怎么做的解释——对于最后一步，大多数其他来源都会这样说，“然后把这些点积插值在一起，得到最终的值。”

PS：我使用的是游戏库Axiom（食人魔的一个C#port）中的结构，主要是Vector3，所以我定义了一个

@

操作符，该操作符在整个代码中使用，用于轻松创建Vector3，如下所示：

1@@2@@3

from

11.1.3法向量插值-该技术使用类似的插值方法，不同的是在整个 多边形是曲面法向量，而不是计算的 强度本身。（此方法也称为Phong插值。） 顶点法线的计算方法与强度插值中的方法相同 方法。再次参考图11.2，表示正常 点P处的向量作为NP，我们有

NQ =  u*NB+(1-u)NA,  where  u=  AQ/AB 
NR =  w*NB+(1-w)NC,  where  w=  CR/CB 
NP =  v*NR+(1-v)NQ,  where  v=  QP/QR 

法向量也可以增量确定

结果比强度插值更真实 方法，特别是当考虑镜面反射时 高光的渲染更加忠实，马赫带也大大减少 减少（但球体和圆柱体仍倾向于马赫带 效果）

这种方法的缺点是需要进行更多的计算才能实现 处理多边形中的每个插值点；在每一点上 必须使用插值函数执行完整的着色计算 在那一点上是正常的

11.1.4点积插值-该方法是强度插值和法向量插值之间的折衷方法。这里，这个 从扫描线一端插入到另一端的量为 点积N·L和（R·V）N。这种方法有时被称为 “廉价电话”插值

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你可能需要阅读整篇文章才能获得足够的上下文来理解这些方程。

Oops，愚蠢的错误。ChangingI会更改它，但我必须更改至少5个字符才能更改帖子。等等，你在说什么？这实际上是F，而不是C。（我把它倒过来读了，因此消除了我使用C标记的合法错误）我以为你的意思是，它是用C语言编程的，不小心输入了F拼写错误，但后来我意识到代码不是C。没有伤害！

let yE=（interp（xE1，Sy），interp（xE2，Sx））

是打字错误吗？看起来应该是这样的：

let yE=（interp（xE1，Sx），interp（xE2，Sx））

；我已经在尝试使用线性插值，正如我在读的两篇文章中所建议的那样。我真的只需要知道我是否用错了，如果是的话，如何修正。所以这不是一个特别适合这种问题的地方。嗯，那会是什么？有没有其他SE站点适合这样做？我不确定在哪里可以找到免费的调试帮助。这不是一个bug，我想我只是在这里使用了错误的插值（好吧，我想这在技术上是一个bug:P）。这是一个理解的问题；我甚至不知道为什么在柏林噪声中使用插值——我知道插值是什么，它通常用于什么。

// PerlinNoiseProvider3D.fs
// ...
let interp((a: float, b), axis) = a + (axis * (b - a))
let Sx, Sy, Sz = S <| float v.x, S <| float v.y, S <| float v.z
let zE1, zE2, zE3, zE4 =
  (influences.[0, 0, 0], influences.[0, 0, 1]),
  (influences.[0, 1, 0], influences.[0, 1, 1]),
  (influences.[1, 0, 0], influences.[1, 0, 1]),
  (influences.[1, 1, 0], influences.[1, 1, 1])
// Interpolate the points along the z-axis
let xE1, xE2 =
  (interp(zE1, Sz), interp(zE2, Sz)),
  (interp(zE3, Sz), interp(zE4, Sz))
// Interpolate the edges along the x-axis
let yE = (interp(xE1, Sx), interp(xE2, Sx))
// And finally, interpolate the y edge to yield our final value
interp(yE, Sy)

// Ops.fs
// ..
// Ease curve
let ease p = (3.0 * (p ** 2.0)) - (2.0 * (p ** 3.0))
let S x = ease (x - (floor x))

NQ =  u*NB+(1-u)NA,  where  u=  AQ/AB 
NR =  w*NB+(1-w)NC,  where  w=  CR/CB 
NP =  v*NR+(1-v)NQ,  where  v=  QP/QR