计算机图形学中的核密度估计

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显然,计算机图形行业使用了这种高质量的KDE算法,但我询问过的每个人都拒绝告诉我它是什么。我已经实现了http://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_density_estimation,但噪声仍然是一个大问题。我看到了这个“高质量KDE”的渲染结果,输出比维基百科描述的KDE算法产生的要好得多。有人知道这个高度保密的KDE算法是什么吗?
标准KDE的变体之一是flam3程序,它是一个分形火焰渲染和动画程序。flam3的问题在于其渲染出的图像包含噪点。另一个分形火焰渲染程序Chaotica,使用这种“更高质量”的KDE算法来消除噪点,从而产生更高质量的渲染结果。Chaotica不是开源的,但它实现了相同的分形火焰算法,需要密度估计算法。此外,Chaotica的作者已经表示它使用了计算机图形行业中使用的不同的KDE算法。

我不仅不知道“高质量”的KDE算法在“计算机图形行业”中被使用,而且我甚至不知道它会被用于什么目的。请解释一下,并给出“高质量”和标准维基百科KDE算法结果的示例。 - j_random_hacker
我举了一个例子,希望能有所帮助。 - Arlen
谢谢。不幸的是,我不知道答案,但希望其他人能够知道。 - j_random_hacker
更好的解释KDE:http://parallel.vub.ac.be/research/causalModels/tutorial/kde.html - gordy
2个回答

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你可能走错了方向。你所担心的噪声不是一个糟糕的KDE,而是你的输入数据。你可以对其进行平滑处理或更好地采样(不是更多,而是更智能)。

关于你的例子:上次我看flame时,它只是正向迭代系统并累积密度。这可以通过记录每个像素累积的频率并将其用作模糊滤镜的输入来轻松平滑处理。或者你可以更好地估计每个样本的数值误差,并通过它的位置或权重进行扰动。或者使用更高的精度来减少噪声。


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