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*另一种方法是使用每个点的距离估计<ref>{{cite book |title=The Science of Fractal Images |last=Peitgen |first=Heinz-Otto |author2=Saupe Dietmar |year=1988 |publisher=Springer-Verlag |location=New York |isbn=0-387-96608-0 |pages=121, 196–197 |title-link=The Beauty of Fractals }}</ref> (DE)数据来计算高度值。利用指数函数对距离估计值进行非线性映射，可以得到感观较好的图像。使用 DE 数据绘制的图像往往在视觉上更引人关注。更重要的是，三维图像使得连接图像中各点的细“卷须”更易于观察。 在“分形图像的科学”第121页的图29、30显示了使用外部距离估计绘制的二维和三维图像。

*另一种方法是使用每个点的距离估计<ref>{{cite book |title=The Science of Fractal Images |last=Peitgen |first=Heinz-Otto |author2=Saupe Dietmar |year=1988 |publisher=Springer-Verlag |location=New York |isbn=0-387-96608-0 |pages=121, 196–197 |title-link=The Beauty of Fractals }}</ref> (DE)数据来计算高度值。利用指数函数对距离估计值进行非线性映射，可以得到感观较好的图像。使用 DE 数据绘制的图像往往在视觉上更引人关注。更重要的是，三维图像使得连接图像中各点的细“卷须”更易于观察。 在“分形图像的科学”第121页的图29、30显示了使用外部距离估计绘制的二维和三维图像。

[[File:P43Mandelbrot_set_3D_Distance_Estimates.jpg|300px|thumb|center|利用距离估计渲染曼德布洛特集的三维图像。]]

[[File:P43Mandelbrot_set_3D_Distance_Estimates.jpg|400px|thumb|center|利用距离估计渲染曼德布洛特集的三维图像。]]

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File:P44Mandel_zoom_00_mandelbrot_set_3D.jpg|zoom 00:开始，曼德布洛特集进行一系列的着色

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