Szum Perlina – Wikipedia, wolna encyklopedia

Szum Perlina – algorytm generowania szumu gradientowego, nazwany na cześć swojego twórcy, Kena Perlina. Jest to pierwsza implementacja szumu gradientowego, a jego opis został upubliczniony w 1985 roku. Szum ten nie został opatentowany.

Szum został stworzony w roku 1983 przez Perlina jako rezultat frustracji spowodowanej „maszyno-podobnym” wyglądem ówczesnej grafiki komputerowej oraz w czasie jego prac nad filmem Tron^[1]. Wyniki swojej pracy Perlin opublikował w 1985 roku^[2]. W 1997 roku autor algorytmu otrzymał za swoją pracę Oscara w kategorii technicznej^[3].

Podany pseudokod jest dwuwymiarową implementacją klasycznego szumu Perlina^{[potrzebny przypis]}. Jest to zmodyfikowana wersja, inna pod względem semantyki, ale o tym samym działaniu co oryginalny szum z 1985 roku.

 //Interpolacja liniowa  function lerp(float a0, float a1, float w)   {      return (1.0 - w)*a0 + w*a1;  }    // Wylicza iloczyn skalarny wektora odległości z odpowiednim wektorem gradientu  function dotGridGradient(int ix, int iy, float x, float y)   {        // Wcześniej wyliczone wektory gradientu      extern float Gradient[IYMAX][IXMAX][2];        // Oblicz wektor odległości      float dx = x - (float)ix;      float dy = y - (float)iy;        // Oblicz iloczyn skalarny      return (dx*Gradient[iy][ix][0] + dy*Gradient[iy][ix][1]);  }    // Oblicz szum na pozycji x, y  function perlin(float x, float y)   {      int x0 = floor(x);      int x1 = x0 + 1;      int y0 = floor(y);      int y1 = y0 + 1;        float sx = x - (float)x0;      float sy = y - (float)y0;        float n0, n1, ix0, ix1, value;      n0 = dotGridGradient(x0, y0, x, y);      n1 = dotGridGradient(x1, y0, x, y);      ix0 = lerp(n0, n1, sx);      n0 = dotGridGradient(x0, y1, x, y);      n1 = dotGridGradient(x1, y1, x, y);      ix1 = lerp(n0, n1, sx);      value = lerp(ix0, ix1, sy);        return value;  } 

Dla ${\displaystyle n}$ wymiarów, dla których generowany jest szum, złożoność obliczeniowa ewaluuje do ${\displaystyle \mathrm {O} (2^{n})}$^[4]. Istnieją alternatywy dla szumu Perlina, które generują podobne wyniki, z tą różnicą, że ich złożoność obliczeniowa jest mniejsza. Zaliczają się do nich m.in. szumy simplex czy OpenSimplex.