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Wussten Sie, dass Ken Perlin für die Erfindung des Perlin-Rauschens einen Oscar gewonnen hat?
Im Jahr 1983 erfand Ken Perlin eine spezielle Art von Rauschen, das sogenannte Perlin-Rauschen. Diese Art von Rauschen wird in der Computergrafik vielseitig eingesetzt, insbesondere bei der Generierung natürlicher Szenen und Animationen, wo es wirksam zur Erstellung realistischer physikalischer Effekte beitragen kann. Perlin-Rauschen kann zum Generieren von Gelände, zum Vornehmen pseudozufälliger Änderungen an Variablen und zum Aktualisieren von Bildtexturen verwendet werden. In diesem Beitrag wird auf die Hintergründe, Verwendungsmöglichkeiten und Bedeutung des Perlin-Rauschens eingegangen.
Geschichte
Ken Perlin ließ sich zu dieser Kreation inspirieren, weil er damals mit der mechanischen Wirkung computergenerierter Bilder (CGI) unzufrieden war. Im Jahr 1985 veröffentlichte er auf der SIGGRAPH-Konferenz offiziell einen Aufsatz mit dem Titel „An Image Synthesizer“, in dem er das Perlin-Rauschen detailliert beschrieb. Seine Entwicklung wurde teilweise durch seine Arbeit an Disneys computeranimiertem Science-Fiction-Film „Tron“ aus dem Jahr 1982 inspiriert. Für die Weiterentwicklung seiner Technik erhielt Perlin 1997 einen Oscar für seinen Beitrag zur Kunst, natürlich wirkende Texturen auf computergenerierten Oberflächen zu erzeugen.
„Seit der Entwicklung des Perlin-Rauschens können Computergrafiker die Komplexität natürlicher Phänomene realistischer darstellen.“
Zweck
Perlin-Rauschen ist ein prozedurales Texturelement, das als Verlaufsrauschen verwendet wird, um den Realismus von Computergrafiken schrittweise zu erhöhen. Obwohl diese Funktion pseudozufälliger Natur ist, weisen alle sichtbaren Details eine einheitliche Größe auf. Diese Eigenschaft macht es im Betrieb sehr steuerbar; Künstler können mehrere skalierte Kopien des Perlin-Rauschens in mathematische Ausdrücke einfügen, um eine große Vielfalt prozeduraler Texturen zu erstellen. Mithilfe von Perlin-Rauschen erzeugte synthetische Texturen werden häufig in CGI verwendet, um computergenerierten visuellen Elementen wie Oberflächen, Feuer, Rauch oder Wolken ein natürlicheres Aussehen zu verleihen.
Algorithmusdetails
Perlin-Rauschen wird normalerweise in zwei, drei oder vier Dimensionen implementiert, kann aber tatsächlich in jeder Dimension definiert werden. Die Implementierung umfasst normalerweise drei Schritte: Definieren eines Rasters aus zufälligen Gradientenvektoren, Berechnen des Skalarprodukts der Gradientenvektoren mit ihren Offsets und Interpolation zwischen diesen Werten.
Rasterdefinition
Definieren Sie ein n-dimensionales Gitter, bei dem jedem Gitterschnittpunkt ein zufälliger n-dimensionaler Gradientenvektor mit Einheitslänge zugeordnet ist. Diese Zufallsverteilung trägt dazu bei, einen natürlichen Textureffekt zu erzeugen.
Skalarprodukt
Um den Wert eines beliebigen Kandidatenpunkts zu berechnen, suchen wir zunächst die eindeutige Gitterzelle, in der sich der Punkt befindet, identifizieren dann die 2^n Ecken der Zelle und ihre zugehörigen Gradientenvektoren und berechnen dann den Offsetvektor für jede Ecke und den Gradientenvektor für jede Ecke. Das Skalarprodukt des Gradientenvektors an jeder Ecke wird mit dem Offsetvektor berechnet. Der Einfluss jeder Gitterecke nimmt mit der Entfernung zu, was bedeutet, dass die Normalisierungsoperation am Offset-Vektor zu erheblichen, scharfen Änderungen führen kann. Daher ist es wichtiger, die Entfernung im Interpolationsschritt zu berücksichtigen.
Interpolation
Der letzte Schritt besteht darin, diese Skalarprodukte zu interpolieren. Dies geschieht mithilfe einer Funktion, die an 2^n Gitterknoten keine Ableitungen erster Ordnung aufweist, sodass die Ausgabe in der Nähe jedes Gitterknotens dem Skalarprodukt des Gradientenvektors des Knotens und des Bias-Vektors entspricht.
Komplexität„Perlin-Rauschen ist dadurch gekennzeichnet, dass es an jedem Knoten durch 0 geht, was ihm sein charakteristisches Erscheinungsbild verleiht.“
Für jede Auswertung der Rauschfunktion muss an jedem Knoten, der eine Gitterzelle enthält, das Skalarprodukt aus Position und Gradientenvektor berechnet werden. Daher beträgt die Komplexität des Perlin-Rauschens O(2^n), wenn die Dimension und der Kontext zunehmen. Während Perlin-Rauschen in der Datenverarbeitung immer noch seinen Platz hat, sind neue Alternativen wie Simple Noise und OpenSimplex Noise entstanden, die ähnliche Ergebnisse bei verbesserter Rechenleistung liefern.
Die Erfindung des Perlin-Rauschens hat nicht nur die Art und Weise verändert, wie visuelle Effekte erzeugt werden, sondern beeinflusst auch weiterhin unser Verständnis computergenerierter Bilder. Wie wird die Technologie in Zukunft unsere Fähigkeit verbessern, Naturphänomene in der digitalen Welt nachzubilden?
