Figur 1: Stjärnnatt: Från två diffusionskurvabilder (a) och (b) klonas månen i (b) till (a) och producerar (c). Diffusionspunkter läggs till för att simulera stjärnor (d) och en aurora (e). För reflektionen över sjön (f) skiftas färgtonen mot grönt. Slutligen är e) och f) sammansatta med en mask för att producera den slutliga bilden till höger. Observera att reflektionen är mörkare bort från horisonten. Alla dessa redigeringsåtgärder utfördes på den snabba multipole representationen. Vi föreslår en ny algoritm för slumpmässig utvärdering av diffusionskurvabilder (DCI) med hjälp av den snabba multipolmetoden. Till skillnad från alla tidigare metoder, vår algoritm uppnår realtid prestanda för rasterisering och textur-mappning DCIs av upp till miljontals kurvor. Efter precomputation, beräkning av färgen på en enda pixel tar nästan konstant tid. Vi införlivar också Gaussian radial basfunktioner i vår snabba multipol representation med hjälp av den snabba Gauss transform. Den snabba multipole representationen är inte bara en datastruktur för snabb färgutvärdering, utan också ett ramverk för vektorgrafik analoger av bitmap redigeringsåtgärder. Vi uppvisar denna förmåga genom att ta fram nya verktyg för snabb spridningskurva Poisson kloning och komposition med masker.
Vidare föreslogs en snabb multipol representation baserad på Greens funktioner, för slumpmässig tillgång utvärdering av diffusionskurva bilder REF.
Fast multipole representation of diffusion curves and points
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}