Extend blue noise dithering from 2D patterns to 4D patterns
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 32/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- cpp
- Ambito
- computer-graphics
Direzione di ricerca
Non vengono indicati file, test o punti di ingresso. Inizia individuando le implementazioni esistenti di 2D spatial blue-noise dithering e Z-Order dithering, quindi studia come vengono ottimizzati e valutati i pattern di primary-sample-space. Il lavoro è completato quando le proprietà di blue-noise vengono estese a tutte e quattro le dimensioni senza degradare la qualità 2D o la convergenza all’interno del pixel.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
For each 4D pattern in primary sample space, currently only the first 2 dimensions have spatial blue noise dithering between pixels. Ideally the blue noise properties would be present across the whole 4D pattern. This shortcoming was identified after user testing and gathering feedback, with clearly sub-par results shown.
Z-Order dithering was tested, which does stratify across all 4 dimensions. However, this method is not progressive. First attempts to make the method progressive were not successful as these lead to a reduction in quality of the original sample pattern and its convergence rate within a pixel.
Based on this, we believe the best approach is to continue using a priori / offline optimization approach, but extend this to optimize across 4D. Given the additional constraints on the optimization process, it's expected that a naive approach will reduce the quality of the results for 2D. So further exploration is required.
- Lingua principale
- C++
- Stelle
- 106
- Fork
- 7
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Include un Dockerfile o un file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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