b'\n_START_ARTICLE_\nProtseduuriline m\xc3\xbcra\n_START_PARAGRAPH_\nProtseduurilise m\xc3\xbcra (ingl procedural noise) all m\xc3\xb5eldakse arvutigraafikas juhuslikku ja struktureerimata mustrit. Matemaatiliselt v\xc3\xb5ib sellest m\xc3\xb5elda kui \xf0\x9d\x91\x9b-kohalisest deterministlikust funktsioonist \xf0\x9d\x91\x93, mis kujutab iga \xf0\x9d\x91\x9b-kohalise reaalarvude vektori mingiks juhuslikuks reaalarvuks. Kuigi osad m\xc3\xbcrad on juhuslikud, siis enamus m\xc3\xbcrasid kasutavad arvude genereerimiseks mingit pseudojuhuslikku arvu, mida nimetatakse seemneks. Selle t\xc3\xb5ttu on v\xc3\xb5imalik t\xc3\xa4pselt sama juhuslik m\xc3\xbcra saada \xc3\xbche kindla seemnega. See on kasulik kohtades, kus on vajadus luua samasuguseid ulatuslikke detaile mitmeid kordi ilma kindla struktuurita. M\xc3\xbcra kasutus on laialt levinud pildit\xc3\xb6\xc3\xb6tluses ja modelleerimises, kuid tihti kasutatakse seda ka videom\xc3\xa4ngudes sisu juurde loomisel (arvuti juhuslik k\xc3\xa4itumine, erinevate m\xc3\xa4ngumaailmade genereerimine jms).\n_START_SECTION_\nGradientm\xc3\xbcra\n_START_PARAGRAPH_\nGradientm\xc3\xbcrade \xc3\xbchine element on v\xc3\xb5re v\xc3\xb5i v\xc3\xb5rk, mis jagab ala v\xc3\xa4iksemates sektsioonides (tavaliselt ruutudeks, kuid mitte tingimata). Gradientm\xc3\xbcra puhul m\xc3\xa4\xc3\xa4ratakse igale v\xc3\xb5restiku tipule pseudojuhuslik gradient, mille j\xc3\xa4rgi interpoleeritakse lineaarselt vahepealsed v\xc3\xa4\xc3\xa4rtused. Gradient on mitme muutuja funktsiooni \xf0\x9d\x91\x93 kiireima kasvamise suunda ja kiirust antud punktis iseloomustav vektor. Algoritm liigub m\xc3\xb6\xc3\xb6da ruudustikku, mis tekitab m\xc3\xbcrafunktsiooni igas ruudus. Tavaliselt tundub see m\xc3\xbcra "udune", nii et seda protsessi korratakse mitu korda, kasutades v\xc3\xa4iksemaid v\xc3\xb5rke, mis asetsevad eelmise kihi peal, et parandada m\xc3\xa4\xc3\xa4ratlust. Igal kihil on kitsaribaline sagedusala, mis on proportsioonis ruudukujulise suurusega. Lisades uusi v\xc3\xa4iksemaid v\xc3\xb5rgukihte, suurendame m\xc3\xbcra k\xc3\xb5rget sagedust ja parandame selle m\xc3\xa4\xc3\xa4ratlust. Igat kihti kutsutakse oktaaviks. Peamised (ja peaaegu ainsad) \xc3\xbcldkasutatavad gradientm\xc3\xbcra algoritmid on Perlini m\xc3\xbcra ja selle derivaadid (simpleks-algoritmina).\n_START_SECTION_\nV\xc3\xa4\xc3\xa4rtusm\xc3\xbcra\n_START_PARAGRAPH_\nNagu gradienm\xc3\xbcral on ka v\xc3\xa4\xc3\xa4rtusm\xc3\xbcral \xc3\xbchiseks elemendiks kas v\xc3\xb5re v\xc3\xb5i v\xc3\xb5rk. V\xc3\xa4\xc3\xa4rtusm\xc3\xbcra erinebki p\xc3\xb5hiliselt ainult selle poolest, et gradientm\xc3\xbcra puhul m\xc3\xa4\xc3\xa4ratakse igale v\xc3\xb5restiku tipule pseudojuhuslik gradient, aga v\xc3\xa4\xc3\xa4rtusm\xc3\xbcral on selle asemel skalaarsed v\xc3\xa4\xc3\xa4rtused. V\xc3\xa4\xc3\xa4rtusm\xc3\xbcra tagastab m\xc3\xbcrafunktsioon interpoleeritud numbri, l\xc3\xa4htudes \xc3\xbcmbritsevate v\xc3\xb5re punktide v\xc3\xa4\xc3\xa4rtustest.\n_START_SECTION_\nH\xc3\xb5redatel konvendimuutustel p\xc3\xb5hinev m\xc3\xbcra\n_START_PARAGRAPH_\nH\xc3\xb5redatel konvendimuutustel p\xc3\xb5hinev m\xc3\xbcra tekib juhuslikult ja suvaliselt asetatud ning kaalutud punktide summana. H\xc3\xb5redatel konvendimuutustel p\xc3\xb5hinev m\xc3\xbcra k\xc3\xb5ige tuntumad esindajad on h\xc3\xb5re konvolutsiooni m\xc3\xbcra, punktm\xc3\xbcra ja Gabori m\xc3\xbcra.'