c++ - 在维基百科中使用哪种颜色渐变为曼德布罗着色？

Question

在 Wikipedia 的Mandelbrot 集页面上，有非常漂亮的 Mandelbrot 集生成图像。

我也刚刚实现了我自己的 Mandelbrot 算法。给定n用于计算每个像素的迭代次数，我将它们从黑色到绿色再到白色的颜色非常简单（使用 C++ 和 Qt 5.0）：

QColor mapping(Qt::white);
if (n <= MAX_ITERATIONS){
    double quotient = (double) n / (double) MAX_ITERATIONS;
    double color = _clamp(0.f, 1.f, quotient);
    if (quotient > 0.5) {
        // Close to the mandelbrot set the color changes from green to white
        mapping.setRgbF(color, 1.f, color);
    }
    else {
        // Far away it changes from black to green
        mapping.setRgbF(0.f, color, 0.f);
    }
}
return mapping;

我的结果是这样的：

我已经非常喜欢它了，但是维基百科中的图像使用哪种颜色渐变？如何用给定n的迭代计算梯度？

（这个问题与平滑无关。）

Answer 1

梯度可能来自 Ultra Fractal。它由 5 个控制点定义：

Position = 0.0     Color = (  0,   7, 100)
Position = 0.16    Color = ( 32, 107, 203)
Position = 0.42    Color = (237, 255, 255)
Position = 0.6425  Color = (255, 170,   0)
Position = 0.8575  Color = (  0,   2,   0)

其中Position在 [0, 1)Color范围内，RGB 在 [0, 255] 范围内。

问题是颜色不是线性插值的。颜色的插值可能是立方的（或类似的）。下图显示了线性和单调三次插值之间的区别：

如您所见，三次插值导致更平滑和“更漂亮”的渐变。我使用单调三次插值来避免三次插值可能导致的 [0, 255] 颜色范围“过冲”。单调三次确保插值始终在输入点的范围内。

我使用以下代码根据迭代计算颜色i：

double smoothed = Math.Log2(Math.Log2(re * re + im * im) / 2);  // log_2(log_2(|p|))
int colorI = (int)(Math.Sqrt(i + 10 - smoothed) * gradient.Scale) % colors.Length;
Color color = colors[colorI];

其中i是发散的迭代次数，re是im发散的坐标，gradient.Scale是 256，colors上面显示的是带有预先计算的渐变颜色的 is 和数组。在这种情况下，它的长度是 2048。

Answer 2

好吧，我使用 Photoshop 吸管对维基百科中使用的颜色进行了一些逆向工程。此渐变中有 16 种颜色：

  R   G   B
 66  30  15 # brown 3
 25   7  26 # dark violett
  9   1  47 # darkest blue
  4   4  73 # blue 5
  0   7 100 # blue 4
 12  44 138 # blue 3
 24  82 177 # blue 2
 57 125 209 # blue 1
134 181 229 # blue 0
211 236 248 # lightest blue
241 233 191 # lightest yellow
248 201  95 # light yellow
255 170   0 # dirty yellow
204 128   0 # brown 0
153  87   0 # brown 1
106  52   3 # brown 2

只需使用模数和 QColor 数组，我就可以遍历渐变中的所有颜色：

if (n < MAX_ITERATIONS && n > 0) {
    int i = n % 16;
    QColor mapping[16];
    mapping[0].setRgb(66, 30, 15);
    mapping[1].setRgb(25, 7, 26);
    mapping[2].setRgb(9, 1, 47);
    mapping[3].setRgb(4, 4, 73);
    mapping[4].setRgb(0, 7, 100);
    mapping[5].setRgb(12, 44, 138);
    mapping[6].setRgb(24, 82, 177);
    mapping[7].setRgb(57, 125, 209);
    mapping[8].setRgb(134, 181, 229);
    mapping[9].setRgb(211, 236, 248);
    mapping[10].setRgb(241, 233, 191);
    mapping[11].setRgb(248, 201, 95);
    mapping[12].setRgb(255, 170, 0);
    mapping[13].setRgb(204, 128, 0);
    mapping[14].setRgb(153, 87, 0);
    mapping[15].setRgb(106, 52, 3);
    return mapping[i];
}
else return Qt::black;

结果看起来很像我想要的：

:)

Answer 3

我相信它们是Ultra Fractal中的默认颜色。评估版附带了很多参数的来源，我认为这包括颜色图（如果你不能从首页的屏幕截图中推断出来），可能还包括动态缩放颜色图背后的逻辑每个场景。

Answer 4

这是 NightElfik 出色答案的延伸。

python 库 Scipy 在 1.5.2 版中使用 pchip_interpolate 具有单调三次插值方法。我在下面包含了用于创建渐变的代码。我决定包含小于 0 和大于 1 的辅助值，以帮助插值从结尾环绕到开头（没有尖角）。

#set up the control points for your gradient
yR_observed = [0, 0,32,237, 255, 0, 0, 32]
yG_observed = [2, 7, 107, 255, 170, 2, 7, 107]
yB_observed = [0, 100, 203, 255, 0, 0, 100, 203]

x_observed = [-.1425, 0, .16, .42, .6425, .8575, 1, 1.16]

#Create the arrays with the interpolated values
x = np.linspace(min(x_observed), max(x_observed), num=1000)
yR = pchip_interpolate(x_observed, yR_observed, x)
yG = pchip_interpolate(x_observed, yG_observed, x)
yB = pchip_interpolate(x_observed, yB_observed, x)

#Convert them back to python lists
x = list(x)
yR = list(yR)
yG = list(yG)
yB = list(yB)

#Find the indexs where x crosses 0 and crosses 1 for slicing
start = 0
end = 0
for i in x:
    if i > 0:
        start = x.index(i)
        break

for i in x:
    if i > 1:
        end = x.index(i)
        break

#Slice away the helper data in the begining and end leaving just 0 to 1
x = x[start:end]
yR = yR[start:end]
yG = yG[start:end]
yB = yB[start:end]

#Plot the values if you want

#plt.plot(x, yR, color = "red")
#plt.plot(x, yG, color = "green")
#plt.plot(x, yB, color = "blue")
#plt.show()