更改

添加18字节 、 2020年4月14日 (二) 04:11
第326行: 第326行:  
除了能绘制出曼德布洛特集的二维图像外,还可以利用各种技术绘制出曼德布洛特集和朱利亚集的三维图像。具体做法为:将其二维图像中的每个像素赋予一个高度值,即可生成三维图像。
 
除了能绘制出曼德布洛特集的二维图像外,还可以利用各种技术绘制出曼德布洛特集和朱利亚集的三维图像。具体做法为:将其二维图像中的每个像素赋予一个高度值,即可生成三维图像。
   −
*最简单的三维图像渲染方法是将每个像素的迭代值作为高度值,从而生成具有不同高度值的“台阶”的图像。
+
*最简单的三维图像渲染方法是将每个'''像素的迭代值'''作为高度值,从而生成具有不同高度值的“台阶”的图像。
 
[[File:P41Mandelbrot_set_3D_integer_iterations.jpg|400px|thumb|center|利用整数迭代渲染曼德布洛特集的三维图像]]
 
[[File:P41Mandelbrot_set_3D_integer_iterations.jpg|400px|thumb|center|利用整数迭代渲染曼德布洛特集的三维图像]]
   −
*如果使用分数迭代值(也称为势函数)来计算每个点的高度值,则可以避免在生成的图像中执行步骤。 然而,使用分数迭代数据渲染的三维图像看起来比较粗糙且不太美观。
+
*如果使用'''分数迭代值'''(也称为势函数)来计算每个点的高度值,则可以避免在生成的图像中执行步骤。 然而,使用分数迭代数据渲染的三维图像看起来比较粗糙且不太美观。
 
[[File:P42Mandelbrot_set_3D_fractional_iterations.jpg|400px|thumb|center|利用分数迭代渲染曼德布洛特集的三维图像]]
 
[[File:P42Mandelbrot_set_3D_fractional_iterations.jpg|400px|thumb|center|利用分数迭代渲染曼德布洛特集的三维图像]]
   −
*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。
+
*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|400px|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。]]
 
 
7,129

个编辑