XX საუკუნის 40-იანი წლების პირველი კომპიუტერები ("ABC" (1942), "ENIAC" (1946), "EDSAC" (1949), "MESM" (1950)) შემუშავდა და გამოიყენებოდა მკაცრად გამოთვლებისთვის და არ გააჩნდა. ცალკეული ხელსაწყოები გრაფიკასთან მუშაობისთვის. თუმცა, მაშინაც კი, ზოგიერთი ენთუზიასტი ცდილობდა გამოეყენებინა ეს პირველი თაობის კომპიუტერები ვაკუუმურ მილებზე სურათების მისაღებად და დასამუშავებლად. ელექტრული ნათურების მატრიცის საფუძველზე აგებული პირველი კომპიუტერული მოდელებისა და ინფორმაციის გამომავალი მოწყობილობების მეხსიერების დაპროგრამებით, შესაძლებელი გახდა მოპოვება მარტივი ნიმუშები. ინკანდესენტური ნათურები ჩართეს და გამორთეს გარკვეული თანმიმდევრობით, ქმნიდნენ სხვადასხვა ფიგურების გამოსახულებებს.
40-იანი წლების ბოლოს და 50-იანი წლების დასაწყისში ბევრმა კომპიუტერმა დაიწყო კათოდური სხივების მილების (CRTs) გამოყენება ოსილოსკოპების ან უილიამსის მილების სახით, რომლებიც გამოიყენებოდა შემთხვევითი წვდომის მეხსიერებად. თეორიულად, ასეთ მეხსიერებაში 0-ის ან 1-ის გარკვეული თანმიმდევრობით ჩაწერით, ეკრანზე შეიძლება გამოჩნდეს გარკვეული სურათი, მაგრამ პრაქტიკაში ეს არ იყო გამოყენებული. თუმცა, 1952 წელს ბრიტანელი ინჟინერი ალექსანდრე დუგლასი ( ალექსანდრე შაფტო "სენდი" დუგლასი) დაწერა კომიკური პროგრამა "OXO" (Tic Tac Toe) პროგრამირებადი კომპიუტერისთვის EDSAC (1949), რომელიც გახდა პირველი კომპიუტერული თამაში ისტორიაში. ჰეშის ნიშნების და ნულების გამოსახულება ჯვრებით შეიქმნა უილიამსის მილის პროგრამირებით ან დახატული ახლომდებარე CRT-ზე.
50-იან წლებში კომპიუტერების გამოთვლითი შესაძლებლობები და პერიფერიული ხელსაწყოების გრაფიკული შესაძლებლობები არ იძლეოდა დეტალური სურათების დახატვის საშუალებას, მაგრამ მათ შესაძლებელი გახადეს სურათების პერსონაჟების ჩვენება მონიტორების და სტანდარტული პრინტერების ეკრანებზე. ამ მოწყობილობებზე გამოსახულებები აგებულია ალფანუმერული სიმბოლოებისგან (სიმბოლოების გრაფიკა, მოგვიანებით ეწოდა ASCII გრაფიკა და ASCII-Art). ეს მარტივია: ალფანუმერული სიმბოლოების სიმკვრივისა და ადამიანის ხედვის თავისებურებების განსხვავებამ: გამოსახულების დეტალების დიდი მანძილიდან არ აღქმა, შესაძლებელი გახადა კომპიუტერზე ნახატებისა და ფსევდოგრაფიკული ობიექტების შექმნა. ასეთი გამოსახულებები, კომპიუტერების მოსვლამდე, მე-19 საუკუნის ბოლოს საბეჭდ მანქანებზე საბეჭდი მანქანების ქაღალდზე შეიქმნა.
1950 წელს ენთუზიასტი ბენჯამინ ლაპოსკი ( ბენ ლაპოსკი), მათემატიკოსმა, მხატვარმა და მხატვარმა, დაიწყო ექსპერიმენტები ოსილოსკოპის ეკრანზე, შექმნა რთული დინამიური ფიგურები - რხევები. სინათლის ცეკვა შეიქმნა ამ ელექტრონული სხივის მოწყობილობის ყველაზე რთული პარამეტრებით. სურათების გადასაღებად გამოიყენეს მაღალსიჩქარიანი ფოტოგრაფია და სპეციალური ლინზები, მოგვიანებით კი დაემატა პიგმენტური ფილტრები სურათების ფერებით შესავსებად.
1950 წელს სამხედრო კომპიუტერი Whirlwind-I (რუსულად: Whirlwind, Hurricane), რომელიც ჩაშენებულია აშშ-ს საჰაერო თავდაცვის სისტემაში SAGE, იყო პირველი, რომელმაც გამოიყენა მონიტორი, როგორც ვიზუალური და გრაფიკული ინფორმაციის ჩვენების საშუალება. [ ]
1955 წელს მასაჩუსეტსის ლაბორატორიაში ტექნოლოგიის ინსტიტუტი(MIT) გამოიგონეს სინათლის კალამი. სინათლის კალამი არის სინათლისადმი მგრძნობიარე კომპიუტერის შეყვანის მოწყობილობა, ძირითადად ნაუტილუსი, რომელიც გამოიყენება ტექსტის შესარჩევად, გამოსახულების დასახატად და მომხმარებლის ინტერფეისის ელემენტებთან კომპიუტერის ეკრანზე ან მონიტორზე. კალამი კარგად მუშაობს მხოლოდ CRT (CRT) მონიტორებთან, იმის გამო, რომ ასეთი მონიტორები სკანირებენ ეკრანს, რომელიც ერთდროულად არის ერთი პიქსელი, რაც კომპიუტერს საშუალებას აძლევს თვალყური ადევნოს ელექტრონული სხივის სკანირების მოსალოდნელ დროს და განსაზღვროს პოზიცია. კალამი ბოლო სკანირების დროის ნიშნულზე დაყრდნობით. კალმის წვერზე არის ფოტოცელი, რომელიც ასხივებს ელექტრონულ იმპულსებს და ერთდროულად რეაგირებს პიკურ ნათებაზე, რომელიც შეესაბამება ელექტრონული სხივის გავლის მომენტს. საკმარისია პულსის სინქრონიზაცია ელექტრონული იარაღის პოზიციასთან, რათა დადგინდეს ზუსტად სად არის მიმართული კალამი.
მსუბუქი კალმები ფართოდ გამოიყენებოდა 1960-იანი წლების კომპიუტერულ ტერმინალებში. 90-იან წლებში LCD მონიტორების მოსვლასთან ერთად, მათ პრაქტიკულად შეწყვიტეს გამოყენება, რადგან მსუბუქი კალმის მუშაობა შეუძლებელი გახდა ამ მოწყობილობების ეკრანებთან.
1957 წელს ინჟინერი რასელ კირში ( რასელ ა.კირში) აშშ-ს სტანდარტების ეროვნული ბიუროდან გამოიგონა პირველი სკანერი SEAC კომპიუტერისთვის და მიიღო მასზე პირველი ციფრული სურათი - სკანირებული ფოტო. პატარა ბავშვი, უოლდენის საკუთარი შვილი. [ ]
მე-20 საუკუნის 60-იან წლებში კომპიუტერული გრაფიკის ნამდვილი აყვავება დაიწყო. ახალი მაღალი ხარისხის კომპიუტერების მოსვლასთან ერთად ტრანზისტორებზე დაფუძნებული მონიტორები (კომპიუტერების მე-2 თაობა) და მოგვიანებით მიკროსქემები (კომპიუტერების მე-3 თაობა), კომპიუტერული გრაფიკა გახდა არა მხოლოდ ენთუზიასტების სფერო, არამედ განვითარების სერიოზული სამეცნიერო და პრაქტიკული მიმართულება. კომპიუტერული ტექნოლოგიების. გამოჩნდა პირველი სუპერკომპიუტერები (CBC 6600 და Cray-1), რამაც შესაძლებელი გახადა მუშაობა არა მხოლოდ სწრაფი გამოთვლებით, არამედ კომპიუტერული გრაფიკაახალ დონეზე.
1960 წელს დიზაინერის ინჟინერი უილიამ ფეტერი ( უილიამ ფეტერი) თვითმფრინავების მწარმოებელი კორპორაციის ბოინგისგან (ინგლ. Boeing) პირველად შემოიტანა ტერმინი „კომპიუტერული გრაფიკა“. ფეტერმა, თავის სამუშაო კომპიუტერზე დახატა თვითმფრინავის კაბინის დიზაინი, გადაწყვიტა აღეწერა თავისი საქმიანობის სახე ტექნიკურ დოკუმენტაციაში. 1964 წელს უილიამ ფეტერმა ასევე შექმნა ადამიანის მავთულის გრაფიკული მოდელი კომპიუტერზე და უწოდა მას "Boeing Man", ასევე "First Man", რომელიც მოგვიანებით გამოიყენებოდა სატელევიზიო რეკლამაში 60-იან წლებში.
1962 წელს პროგრამისტი სტივ რასელი ( სტივ რასელი) MIT-დან DEC PDP-1 კომპიუტერზე შექმნა ცალკე პროგრამა გრაფიკით - კომპიუტერული თამაში „Spacewar! " თამაშის შექმნას დაახლოებით 200 ადამიანური საათი დასჭირდა. თამაში იყენებდა ჯოისტიკს და ჰქონდა საინტერესო ფიზიკა ლამაზი გრაფიკით. თუმცა, პირველი კომპიუტერული თამაში გრაფიკის გარეშე შეიძლება ჩაითვალოს ალექსანდრე დუგლასის პროგრამა "OXO" (Tic Tac Toe, 1952).
1963 წელს, "TX-2" კომპიუტერზე დაყრდნობით, ამერიკელი პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერი MIT-დან, კომპიუტერული გრაფიკის პიონერი, ივან საზერლენდი. (ივან ედვარდ საზერლენდი) შექმნა Sketchpad პროგრამული და აპარატურის სისტემა, რამაც შესაძლებელი გახადა მილზე წერტილების, ხაზების და წრეების დახატვა მსუბუქი კალმით. მხარდაჭერილი იყო ძირითადი მოქმედებები პრიმიტივებით: გადატანა, კოპირება და ა.შ. ფაქტობრივად, ეს იყო კომპიუტერზე დანერგილი პირველი ვექტორული რედაქტორი, რომელიც გახდა თანამედროვე CAD სისტემების პროტოტიპი (კომპიუტერის დამხმარე დიზაინის სისტემები), მაგალითად, თანამედროვე AutoCAD ან Compass. -3D. პროგრამას ასევე შეიძლება ეწოდოს პირველი გრაფიკული ინტერფეისი, რომელიც გამოვიდა Xerox Alto-ს კომპიუტერამდე 10 წლით ადრე (1973 წ.) და ასეთი იყო თავად ტერმინის გამოჩენამდეც. ივან საზერლენდმა 1968 წელს შექმნა პირველი კომპიუტერული ვირტუალური რეალობის ჩაფხუტის პროტოტიპი და უწოდა მას "დამოკლეს ხმალი" ძველი ბერძნული ლეგენდის ანალოგიით.
1960-იანი წლების შუა ხანებში. გამოჩნდა განვითარება სამრეწველო კომპიუტერული გრაფიკის აპლიკაციებში. ამრიგად, ტ.მოფეტისა და ნ.ტეილორის ხელმძღვანელობით იტეკმა შეიმუშავა ციფრული ელექტრონული სახატავი მანქანა (პლოტერი).
1963 წელს Bell Labs პროგრამისტი ედვარდ ზეიჯეკი ( Edward E. Zajac) გააკეთა პირველი კომპიუტერული ანიმაცია - თანამგზავრის მოძრაობა დედამიწის გარშემო. ანიმაციამ აჩვენა თეორიული თანამგზავრი, რომელიც იყენებდა გიროსკოპებს დედამიწის მიმართ ორიენტაციის შესანარჩუნებლად. ყველა კომპიუტერული დამუშავება განხორციელდა IBM 7090 ან 7094 სერიის კომპიუტერებზე ORBIT პროგრამის გამოყენებით. [ ]
მომდევნო წლებში გამოვიდა სხვა, მაგრამ უფრო რთული და მნიშვნელოვანი ანიმაციები: "ტესერაქტი" (Tesseract aka hypercube, 1965) მაიკლ ნოლის მიერ Bell Labs, "Hummengbird" (Hummingbird, 1967) ჩარლზ ცურის და ჯეიმს შეფერსის, "Kitty" ნიკოლაი კონსტანტინოვის (1968), პიტერ ფოლდერსის „მეტამონაცემები“ (მეტამონაცემები, 1971 წ.) და სხვ.
1964 წელს გამოვიდა IBM 2250, პირველი კომერციული გრაფიკული ტერმინალი IBM/360 მეინფრემისთვის.
1964 წელს General Motors-მა IBM-თან ერთად დანერგა DAC-1 კომპიუტერული დამხმარე დიზაინის სისტემა.
1967 წელს პროფესორი დუგლას ენგელბარტი ( დუგლას კარლ ენგელბარტი) დააპროექტა პირველი კომპიუტერული მაუსი (XY-კოორდინატის მაჩვენებელი) და აჩვენა თავისი შესაძლებლობები 1968 წელს სან-ფრანცისკოში გამართულ გამოფენაზე.
1967 წელს IBM-ის თანამშრომელმა არტურ აპელი აღწერს უხილავი კიდეების (ნაწილობრივ ფარულის ჩათვლით) ამოღების ალგორითმს, რომელსაც მოგვიანებით უწოდეს სხივური ჩამოსხმა, თანამედროვე 3D გრაფიკისა და ფოტორეალიზმის საწყისი წერტილი.
ასევე 1968 წელს [ ] კომპიუტერულმა გრაფიკამ მნიშვნელოვანი პროგრესი განიცადა სურათების შენახვისა და კომპიუტერის ეკრანზე, კათოდური სხივების მილზე გამოტანის შესაძლებლობის გამოჩენით. გამოჩნდა პირველი რასტრული მონიტორები.
70-იან წლებში კომპიუტერულმა გრაფიკამ მიიღო ახალი გარღვევა განვითარებაში. გამოჩნდა პირველი ფერადი მონიტორები და ფერადი გრაფიკა. ფერადი დისპლეით სუპერკომპიუტერების გამოყენება დაიწყეს ფილმებში სპეციალური ეფექტების შესაქმნელად (1977 წლის სამეცნიერო ფანტასტიკის ეპიკური ვარსკვლავური ომები, რეჟისორი ჯორჯ ლუკასი, 20th Century Fox-ის სამეცნიერო-ფანტასტიური საშინელებათა ფილმი Alien, რეჟისორი რიდლი სკოტი და მოგვიანებით 1982 წლის დაუფასებელი სამეცნიერო ფანტასტიკური ფილმი Tron უოლტ დისნეის სტუდიაში და რეჟისორი სტივენ ლისბერგერი). ამ პერიოდში კომპიუტერები კიდევ უფრო სწრაფი გახდა, მათ ასწავლეს 3D სურათების დახატვა, სამგანზომილებიანი გრაფიკა და გაჩნდა ვიზუალიზაციის ახალი მიმართულება - ფრაქტალური გრაფიკა. გამოჩნდა პერსონალური კომპიუტერები გრაფიკული ინტერფეისით კომპიუტერის მაუსის გამოყენებით (Xerox Alto (1973)).
1971 წელს მათემატიკოსმა ჰენრი გურაუდმა, 1972 წელს ჯიმ ბლინმა და 1973 წელს ბუი ტუონგ ფონგმა შეიმუშავეს დაჩრდილვის მოდელები, რომლებიც საშუალებას აძლევდნენ გრაფიკას გასცლოდა სიბრტყეს და ზუსტად წარმოედგინათ სცენის სიღრმე. ჯიმ ბლინი გახდა ნოვატორი მუწუკების რუქების დანერგვაში, ტექნიკა არათანაბარი ზედაპირების მოდელირებისთვის. და Phong-ის ალგორითმი შემდგომში გახდა მთავარი თანამედროვე კომპიუტერულ თამაშებში.
1972 წელს კომპიუტერული გრაფიკის პიონერი ედვინ კატმული ( ედვინ კატმული) შექმნა პირველი 3D სურათი - მავთული და ტექსტურირებული მოდელი საკუთარი მარცხენა ხელით.
1975 წელს ფრანგმა მათემატიკოსმა ბენუა მანდელბროტმა ( ბენუა ბ. მანდელბროტი), დააპროგრამა IBM მოდელის კომპიუტერი, ააშენა მასზე რთული მათემატიკური ფორმულის გამოთვლის შედეგების გამოსახულება (მანდელბროტის ნაკრები) და შედეგად მიღებული განმეორებითი შაბლონების ანალიზის შედეგად, მან მშვენიერ სურათებს დაარქვა სახელი - ფრაქტალი (საიდან ლათინური წილადი, გატეხილი). ასე გაჩნდა ფრაქტალის გეომეტრია და ახალი პერსპექტიული მიმართულება კომპიუტერულ გრაფიკაში - ფრაქტალური გრაფიკა.
70-იანი წლების ბოლოს, პერსონალური კომპიუტერების მოსვლასთან ერთად (მე-4 თაობა - მიკროპროცესორებზე), გრაფიკა ინდუსტრიული სისტემებიდან გადავიდა კონკრეტულ სამუშაო ადგილებზე და ჩვეულებრივი მომხმარებლების სახლებში. დაიბადა ვიდეო თამაშებისა და კომპიუტერული თამაშების ინდუსტრია. პირველი მასობრივი წარმოების პერსონალური კომპიუტერი ფერადი გრაფიკით იყო Apple II PC (1977), მოგვიანებით Apple Macintosh (1984).
80-იან წლებში, IBM PC პერსონალური კომპიუტერების ვიდეო სისტემის განვითარებით (1981), გრაფიკა გახდა უფრო დეტალური და ფერადი რენდერი (გაიზარდა გამოსახულების გარჩევადობა და გაფართოვდა ფერების პალიტრა). გამოჩნდა პირველი ვიდეო სტანდარტები MDA, CGA, EGA, VGA, SVGA. შემუშავდა ფაილის გრაფიკული ფორმატების პირველი სტანდარტები, მაგალითად GIF (1987), გაჩნდა გრაფიკული მოდელირება...
ამჟამინდელი მდგომარეობა [ | ] ძირითადი აპლიკაციები [ | ]სამეცნიერო გრაფიკა - პირველი კომპიუტერები გამოიყენებოდა მხოლოდ სამეცნიერო და სამრეწველო პრობლემების გადასაჭრელად. მიღებული შედეგების უკეთ გასაგებად ჩვენ შევასრულეთ ისინი გრაფიკული დამუშავება, აგებული გრაფიკები, დიაგრამები, გამოთვლილი სტრუქტურების ნახატები. მანქანაზე პირველი გრაფიკა მიიღეს სიმბოლური ბეჭდვის რეჟიმში. შემდეგ გამოჩნდა სპეციალური მოწყობილობები - პლოტერები (პლოტერები) ქაღალდზე მელნის კალმით ნახატებისა და გრაფიკების დასახატავად. თანამედროვე სამეცნიერო კომპიუტერული გრაფიკა შესაძლებელს ხდის გამოთვლითი ექსპერიმენტების ჩატარებას მათი შედეგების ვიზუალური წარმოდგენით.
ბიზნეს გრაფიკა არის კომპიუტერული გრაფიკის დარგი, რომელიც შექმნილია ინსტიტუტების მუშაობის სხვადასხვა ინდიკატორის ვიზუალურად წარმოსაჩენად. დაგეგმილი ინდიკატორები, საანგარიშგებო დოკუმენტაცია, სტატისტიკური ანგარიშები - ეს ის ობიექტებია, რომლებისთვისაც იქმნება საილუსტრაციო მასალები ბიზნეს გრაფიკის გამოყენებით. ბიზნეს გრაფიკული პროგრამული უზრუნველყოფა შედის ცხრილებში.
დიზაინის გრაფიკა გამოიყენება დიზაინერების, არქიტექტორების და ახალი ტექნოლოგიების გამომგონებლების მუშაობაში. ამ ტიპის კომპიუტერული გრაფიკა CAD-ის (დიზაინის ავტომატიზაციის სისტემები) სავალდებულო ელემენტია. დიზაინის გრაფიკის საშუალებით შეგიძლიათ მიიღოთ როგორც ბრტყელი გამოსახულება (პროექციები, სექციები) ასევე სივრცითი სამგანზომილებიანი გამოსახულებები.
საილუსტრაციო გრაფიკა არის თავისუფალი ფორმის ნახატი და ნახატი მონიტორის ეკრანზე. საილუსტრაციო გრაფიკული პაკეტები არის ზოგადი დანიშნულების აპლიკაციის პროგრამა. საილუსტრაციო გრაფიკის უმარტივეს პროგრამულ ინსტრუმენტებს ეწოდება გრაფიკული რედაქტორები.
მხატვრული და სარეკლამო გრაფიკა - რომელიც პოპულარული გახდა დიდწილად ტელევიზიის წყალობით. კომპიუტერის გამოყენებით იქმნება რეკლამები, მულტფილმები, კომპიუტერული თამაშები, ვიდეო გაკვეთილები და ვიდეო პრეზენტაციები. ამ მიზნებისათვის გრაფიკული პაკეტები მოითხოვს დიდ კომპიუტერულ რესურსებს სიჩქარისა და მეხსიერების თვალსაზრისით. ამ გრაფიკული პაკეტების გამორჩეული თვისებაა რეალისტური სურათების და „მოძრავი სურათების“ შექმნის შესაძლებლობა. სამგანზომილებიანი ობიექტების ნახატების მიღება, მათი ბრუნვა, მიახლოება, მოხსნა, დეფორმაცია დაკავშირებულია გამოთვლების დიდ რაოდენობასთან. ობიექტის განათების გადაცემა სინათლის წყაროს პოზიციის, ჩრდილების მდებარეობისა და ზედაპირის ტექსტურის მიხედვით მოითხოვს გამოთვლებს, რომლებიც ითვალისწინებენ ოპტიკის კანონებს.
Pixel art Pixel გრაფიკა, დიდი ფორმა ციფრული ხელოვნება, შექმნილია რასტრული გრაფიკის პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებით, სადაც სურათები რედაქტირდება პიქსელის დონეზე. გამოსახულების გაფართოებულ ნაწილში ცალკეული პიქსელები ჩნდება კვადრატებად და ადვილად შესამჩნევია. ციფრულ სურათებში, პიქსელი (ან სურათის ელემენტი) არის ერთი წერტილი რასტრული გამოსახულება. პიქსელები განლაგებულია ჩვეულებრივ ორგანზომილებიან ბადეზე და ხშირად წარმოდგენილია წერტილებით ან კვადრატებით. უმეტეს ძველ (ან შედარებით შეზღუდულ) კომპიუტერულ და ვიდეო თამაშებში გრაფიკა, გრაფიკული კალკულატორის თამაშები და ბევრი მობილური ტელეფონის თამაშები, ძირითადად, პიქსელური გრაფიკაა.
კომპიუტერული ანიმაცია არის მოძრავი სურათების წარმოება ეკრანზე. მხატვარი ეკრანზე ქმნის მოძრავი ობიექტების საწყისი და საბოლოო პოზიციების ნახატებს; ყველა შუალედური მდგომარეობა გამოითვლება და გამოსახულია კომპიუტერის მიერ, ახორციელებს გამოთვლებს ამ ტიპის მოძრაობის მათემატიკური აღწერილობის საფუძველზე. ამ ტიპის ანიმაციას ეწოდება keyframe ანიმაცია. ასევე არსებობს სხვა სახის კომპიუტერული ანიმაცია: პროცედურული ანიმაცია, ფორმის ანიმაცია, პროგრამირებადი ანიმაცია და ანიმაცია, სადაც მხატვარი ხელით ხატავს ყველა ჩარჩოს. შედეგად მიღებული ნახატები, რომლებიც ეკრანზე თანმიმდევრულად არის ნაჩვენები გარკვეული სიხშირით, ქმნის მოძრაობის ილუზიას.
მულტიმედია არის კომპიუტერის ეკრანზე მაღალი ხარისხის გამოსახულების კომბინაცია ხმასთან. მულტიმედიური სისტემები ყველაზე ფართოდ არის გავრცელებული განათლების, რეკლამისა და გართობის სფეროებში.
სამეცნიერო ნაშრომი [ | ]კომპიუტერული გრაფიკა ასევე სამეცნიერო საქმიანობის ერთ-ერთი სფეროა. კომპიუტერული გრაფიკის დარგში იცავენ დისერტაციებს, იმართება სხვადასხვა კონფერენციები:
- Siggraph კონფერენცია, რომელიც გაიმართა აშშ-ში
- ევროგრაფიკის ასოციაციის მიერ ყოველწლიურად იმართება ევროგრაფიკის კონფერენციები ევროპის ქვეყნებში
- გრაფიკონის კონფერენცია, რომელიც გაიმართა რუსეთში
- CG ღონისძიება, რომელიც გაიმართა რუსეთში
- CG Wave 2008, CG Wave, გაიმართა რუსეთში
გამოსახულების განსაზღვრისთვის გამოყენებული მეთოდებიდან გამომდინარე, გრაფიკა შეიძლება დაიყოს კატეგორიებად:
2D გრაფიკა [ | ]ორგანზომილებიანი (2D - ინგლისური ორი განზომილებიდან - "ორი განზომილება") კომპიუტერული გრაფიკა კლასიფიცირებულია გრაფიკული ინფორმაციის პრეზენტაციის ტიპისა და მისგან გამომდინარე გამოსახულების დამუშავების ალგორითმების მიხედვით. კომპიუტერული გრაფიკა ჩვეულებრივ იყოფა ვექტორად და რასტრულად, თუმცა გამორჩეულია გამოსახულების გამოსახვის ფრაქტალური ტიპიც.
ვექტორული გრაფიკა [ | ]ამავდროულად, ყველა სურათი არ შეიძლება იყოს წარმოდგენილი, როგორც პრიმიტივების ნაკრები. პრეზენტაციის ეს მეთოდი კარგია დიაგრამებისთვის, გამოიყენება მასშტაბირებადი შრიფტებისთვის, ბიზნეს გრაფიკისთვის და ძალიან ფართოდ გამოიყენება სხვადასხვა შინაარსის მულტფილმების და უბრალოდ ვიდეოების შესაქმნელად.
რასტერული გრაფიკა [ | ]რასტრული გამოსახულების მაგალითი
ფრაქტალური გრაფიკა [ | ]
ფრაქტალური ხე
CGI გრაფიკა [ | ]CGI (ინგლისური კომპიუტერის მიერ გენერირებული გამოსახულება, სიტყვასიტყვით "კომპიუტერის მიერ გენერირებული სურათები") - გამოსახულებები, რომლებიც მიღებულია კომპიუტერის მიერ გაანგარიშების საფუძველზე და გამოიყენება ვიზუალურ ხელოვნებაში, ბეჭდვაში, კინემატოგრაფიულ სპეცეფექტებში, ტელევიზიასა და სიმულაციაში. მოძრავი სურათების შექმნა ხდება კომპიუტერული ანიმაციით, რომელიც წარმოადგენს CGI გრაფიკის ვიწრო განშტოებას.
ფერების წარმოდგენა კომპიუტერში [ | ]კომპიუტერულ გრაფიკაში ფერის გადასაცემად და შესანახად გამოიყენება მისი წარმოდგენის სხვადასხვა ფორმები. ზოგადად, ფერი არის რიცხვების ერთობლიობა, კოორდინატები ზოგიერთ ფერთა სისტემაში.
კომპიუტერში ფერის შენახვისა და დამუშავების სტანდარტული მეთოდები განისაზღვრება ადამიანის ხედვის თვისებებით. ყველაზე გავრცელებული სისტემებია RGB ეკრანებისთვის და CMYK ბეჭდვისთვის.
ზოგჯერ გამოიყენება სისტემა სამზე მეტი კომპონენტით. გაზომილია წყაროს ასახვა ან ემისიის სპექტრი, რაც შესაძლებელს ხდის უფრო ზუსტად აღწეროს ფიზიკური თვისებებიფერები. ასეთი სქემები გამოიყენება ფოტორეალისტურ 3D რენდერირებაში.
გრაფიკის რეალური მხარე [ | ]მონიტორზე ნებისმიერი სურათი, მისი სიბრტყის გამო, ხდება რასტრული, რადგან მონიტორი არის მატრიცა, იგი შედგება სვეტებისა და რიგებისგან. სამგანზომილებიანი გრაფიკა არსებობს მხოლოდ ჩვენს წარმოსახვაში, ვინაიდან რასაც ჩვენ ვხედავთ მონიტორზე არის სამგანზომილებიანი ფიგურის პროექცია და ჩვენ თვითონ ვქმნით სივრცეს. ამრიგად, გრაფიკული ვიზუალიზაცია შეიძლება იყოს მხოლოდ რასტრული და ვექტორული, ხოლო ვიზუალიზაციის მეთოდი მხოლოდ რასტრული (პიქსელების ნაკრები) და გამოსახულების განსაზღვრის მეთოდი დამოკიდებულია ამ პიქსელების რაოდენობაზე.
სამყარო სამგანზომილებიანია. მისი გამოსახულება ორგანზომილებიანია. ფერწერის და ახლა ფოტოგრაფიის მნიშვნელოვანი ამოცანაა სივრცის სამგანზომილებიანი გადმოცემა. რომაელებმა უკვე იცოდნენ გარკვეული ტექნიკა, შემდეგ ისინი დაივიწყეს და დაიწყეს დაბრუნება კლასიკური მხატვრობარენესანსთან ერთად.
ფერწერაში სამგანზომილებიანი სივრცის შექმნის მთავარი ტექნიკა პერსპექტივაა. რკინიგზის რელსები, მნახველს მოშორებით, ვიზუალურად ვიწრო. ფერწერაში რელსები შეიძლება ფიზიკურად შევიწროვდეს. ფოტოგრაფიაში პერსპექტივა ხდება ავტომატურად: კამერა გადაიღებს ლიანდაგს ისე ვიწრო, როგორც თვალი ხედავს მათ. თუმცა, ნუ მისცემთ მის თითქმის დახურვის საშუალებას: ის აღარ დაემსგავსება პერსპექტივას, არამედ უცნაურ ფიგურას; უნდა იყოს შესამჩნევი უფსკრული რელსებს, ქუჩის გვერდებსა და მდინარის ნაპირებს შორის.
მნიშვნელოვანია გვესმოდეს, რომ ხაზოვანი პერსპექტივა სამყაროს გადმოცემის ყველაზე პრიმიტიული, რეალისტური გზაა. შემთხვევითი არ არის, რომ მისი გარეგნობა ასოცირდება თეატრალურ პეიზაჟებთან (ფლორენსკი, „უკუ პერსპექტივა“). მცირე სიღრმის თეატრალური სცენის გადმოცემის პირობითობა და სიმარტივე ძალიან შესაფერისია ფოტოგრაფიისთვის, რომელსაც აკლია ფერწერაში არსებული ტექნიკის მრავალფეროვნება.
არის პერსპექტივები, რომლებიც ბევრად უფრო საინტერესოა, ვიდრე ხაზოვანი. ჩინელი ოსტატების ნამუშევრებში არის მცურავი პერსპექტივა, როდესაც ობიექტები ერთდროულად არის გამოსახული ქვემოდან, ზემოდან და წინიდან. ეს არ იყო არაკომპეტენტური ხელოვანების ტექნიკური შეცდომა: ამ ტექნიკის ლეგენდარულმა ავტორმა გუო სიმ დაწერა, რომ ასეთი ჩვენება საშუალებას აძლევს ადამიანს გააცნობიეროს სამყარო მის მთლიანობაში. მსგავსია რუსული ხატწერის ტექნიკა, რომელშიც მაყურებელს შეუძლია ერთდროულად დაინახოს პერსონაჟის სახე და ზურგი. ხატწერის საინტერესო ტექნიკა, რომელიც ასევე გვხვდება დასავლეთ ევროპელ მხატვრებში, იყო საპირისპირო პერსპექტივა, რომელშიც შორეული ობიექტები, პირიქით, უფრო დიდია, ვიდრე ახლო, რაც ხაზს უსვამს მნიშვნელობას. მხოლოდ ჩვენს დღეებში დადგინდა, რომ ასეთი პერსპექტივა სწორია: შორეული ობიექტებისგან განსხვავებით, ახლო ხედი რეალურად აღიქმება საპირისპირო პერსპექტივით (რაუშენბახი). Photoshop-ის გამოყენებით, შეგიძლიათ მიაღწიოთ საპირისპირო პერსპექტივას ფონის ობიექტების გაფართოებით. ფოტოგრაფიის კანონებს მიჩვეული მაყურებლისთვის ასეთი სურათი უცნაურად გამოიყურება.
შენობის კუთხის ჩარჩოში შეყვანა, საიდანაც კედლები განსხვავდებიან ორივე მიმართულებით, ქმნის იზომეტრიული პერსპექტივის მსგავსებას. ტვინი ესმის, რომ კედლები სწორი კუთხით არის და შესაბამისად აწყობს დანარჩენ სურათს. ეს პერსპექტივა უფრო დინამიურია ვიდრე ფრონტალური და უფრო ბუნებრივია ახლოდან. უბრალოდ ჩადეთ ობიექტების და მიმდებარე შენობების ბოლო კუთხეები ჩარჩოში.
გაფართოების გამო, ძირითადი გასაღების იზომეტრიული პერსპექტივა იშვიათად არის შესაფერისი კლასიკური პორტრეტი. ხაზოვანი პერსპექტივა, შევიწროების გამო, უკეთესად გადმოსცემს უმნიშვნელო ემოციებს.
გადაღების ეტაპზე ფოტოგრაფს აქვს რამდენიმე ინსტრუმენტი, რათა ხაზი გაუსვას პერსპექტივას. თანაბარი სიგანის ობიექტები, რომლებიც ვრცელდება მანძილზე (ტრასები, ქუჩები, სვეტები, ბურღები) მათი შევიწროებით და თუნდაც უბრალოდ მოშორებით, მნახველს მიანიშნებს სივრცის სამგანზომილებიანობაზე. ეფექტი უფრო ძლიერია, თუ თქვენ იღებთ დაბალი კუთხიდან, რათა გაზარდოთ პერსპექტივის დამახინჯება. ეს საკმარისია ლანდშაფტის ფოტოგრაფიისთვის, მაგრამ ინტერიერის ფოტოგრაფიისთვის არაღრმა გამოსახულების სიღრმით, ეფექტი ძნელად შესამჩნევია. მისი ოდნავ გაზრდა შესაძლებელია შემდგომი დამუშავებისას გამოსახულების ზედა ნაწილის შევიწროვებით (Transform Perspective). თუმცა, ლანდშაფტში, გადაჭარბებული პერსპექტივა შეიძლება საინტერესოდ გამოიყურებოდეს.
სიღრმე შეიძლება აშკარა იყოს გამოსახულების მნიშვნელობით: შენობები გამოყოფილია ქუჩებით ან მდინარეებით. დიაგონალი ხაზს უსვამს სამგანზომილებიანობას; მაგალითად, ხიდი მდინარეზე.
ფონზე მაყურებლისთვის ცნობილი ზომის ობიექტები ადგენენ მასშტაბს და, შესაბამისად, ქმნიან პერსპექტივას. ლანდშაფტის ფოტოგრაფიაში ეს ობიექტი შეიძლება იყოს მანქანა, მაგრამ პორტრეტულ ფოტოგრაფიაში სცადეთ ფეხი მოხაროთ (კამერისგან მოშორებით) სკამის ქვეშ ისე, რომ ის უფრო პატარა გამოჩნდეს და დარჩეს ხილული. თქვენ შეგიძლიათ ეს ფეხი ოდნავ დაპატარავოთ დამუშავების შემდგომ.
ორნამენტი გადმოსცემს პერსპექტივას ელემენტების ვიზუალურად შემცირებით. მაგალითი იქნება დიდი ფილები იატაკზე, გზაზე ხაზების მონიშვნა.
არსებობს ტექნიკა, რომელსაც ეწოდება ჰიპერტროფიული წინა პლანზე. არაპროპორციულად დიდი, ის ქმნის გამოსახულების სიღრმეს. წინა პლანზე და მოდელის მასშტაბის შედარებით, თვალი მიდის დასკვნამდე, რომ მოდელი გაცილებით შორს არის, ვიდრე ჩანს. გაზვიადება უნდა დარჩეს დახვეწილი, რათა გამოსახულება შეცდომად არ აღიქმებოდეს. ეს ტექნიკა მუშაობს არა მხოლოდ შემდგომი დამუშავებისთვის, არამედ გადაღებისთვისაც: დაამახინჯეთ პროპორციები 35 ან 50 მმ ლინზებით გადაღებით. ფართოკუთხიანი ლინზებით გადაღება აჭიმავს სივრცეს, აძლიერებს მის სამგანზომილებიანობას პროპორციების დარღვევით. ეფექტი უფრო ძლიერია, თუ მოდელს გადაიღებთ ახლო მანძილიდან, მაგრამ უფრთხილდით გროტესკულ პროპორციებს: მხოლოდ რელიგიური გამოსახულების ავტორებს შეუძლიათ შენობაზე დიდი ადამიანის გამოსახვა.
კვეთა მშვენივრად მუშაობს. თუ ვაშლი ნაწილობრივ ფარავს მსხალს, მაშინ ტვინი არ ცდება: ვაშლი მსხლის წინ არის. მოდელი ნაწილობრივ ფარავს ავეჯს, რითაც ქმნის ინტერიერში სიღრმეს.
ნათელი და მუქი ლაქების მონაცვლეობა სურათს სიღრმესაც ანიჭებს. ტვინმა გამოცდილებიდან იცის, რომ ახლომდებარე ობიექტები დაახლოებით თანაბრად განათებულია, ამიტომ განსხვავებულად განათებულ ობიექტებს განმარტავს, როგორც სხვადასხვა დისტანციაზე. ამ ეფექტისთვის ლაქები ერთმანეთს ენაცვლება პერსპექტიული ღერძის მიმართულებით - გამოსახულების სიღრმეში და არა მის გასწვრივ. მაგალითად, კამერისგან მოშორებით მწოლიარე მოდელის ბნელ ჩარჩოში გადაღებისას, განათავსეთ ხაზები დუნდულებთან და ფეხებთან ახლოს. თქვენ შეგიძლიათ გაანათოთ/დაბნელოთ ადგილები შემდგომი დამუშავებისას.
მზარდი ბნელი ობიექტების თანმიმდევრობა აღიქმება მცირდება. აქტიური ხაზის გასწვრივ ობიექტების თანდათანობით დაჩრდილვით, შეგიძლიათ მიიღოთ პერსპექტივის დახვეწილი გრძნობა. ანალოგიურად, სიღრმის გადაცემა ხდება სინათლის შესუსტებით: გადაიტანეთ სინათლის ზოლი ავეჯზე ან იატაკზე.
სამგანზომილებიანი გამოსახულების მიღება შესაძლებელია არა მხოლოდ სინათლის, არამედ ფერის კონტრასტის გამო. ეს ტექნიკა ცნობილი იყო ფლამანდიელი მხატვრებისთვის, რომლებიც თავიანთ ნატურმორტებზე ნათელ ფერად ლაქებს ათავსებდნენ. წითელი ბროწეული და ყვითელი ლიმონი ერთმანეთის გვერდით გამოიყურება სამგანზომილებიანი ბრტყელი ფრონტალური განათების დროსაც კი. ისინი განსაკუთრებით კარგად გამოირჩევიან მეწამული ყურძნის ფონზე: თბილი ფერი ცივ ფონზე. ნათელი ფერის ზედაპირები კარგად გამოდის სიბნელიდან სუსტი შუქითაც კი, რაც ნატურმორტისთვის დამახასიათებელია. ფერის კონტრასტი უკეთესად მუშაობს ძირითად ფერებთან: წითელ, ყვითელ, ცისფერთან შედარებით, ვიდრე ფერებში.
შავ ფონზე ყვითელი მოდის წინ, ლურჯი უკან მალავს. თეთრ ფონზე - პირიქით. ფერის გაჯერება აძლიერებს ამ ეფექტს. Რატომ ხდება ეს? ყვითელი ფერი არასოდეს არის მუქი, ამიტომ ტვინი უარს ამბობს იმის დაჯერებაზე, რომ ყვითელი ობიექტი შეიძლება ჩაეფლო მუქ ფონში და არა განათებული. ლურჯი, პირიქით, მუქია.
შემდგომი დამუშავების დროს პერსპექტივის გაძლიერება მოდის ატმოსფერული აღქმის სიმულაციაზე: შორეული ობიექტები უფრო მსუბუქია, ბუნდოვანი, შემცირებული კონტრასტით სიკაშკაშეში, გაჯერებასა და ტონში.
დიდი მანძილების გარდა, ატმოსფერული ეფექტები ბუნებრივად გამოიყურება დილის ნისლში, ნისლში ან კვამლზე. გაითვალისწინეთ ამინდი: მოღრუბლულ დღეს ან შებინდებისას შეიძლება არ იყოს მნიშვნელოვანი განსხვავება წინა პლანსა და ფონს შორის.
ყველაზე ძლიერი ფაქტორია სიკაშკაშის კონტრასტი. პარამეტრებში ეს ჩვეულებრივი კონტრასტია. შეამცირეთ შორეული ობიექტების კონტრასტი, ასწიეთ წინა პლანზე კონტრასტი - და სურათი გახდება ამოზნექილი. საუბარია არა წინა პლანზე და ფონის კონტრასტზე, არამედ ფონის კონტრასტზე, რომელიც წინა პლანის კონტრასტზე დაბალი უნდა იყოს. ეს მეთოდი შესაფერისია არა მხოლოდ პეიზაჟებისა და ჟანრული ფოტოგრაფიისთვის, არამედ სტუდიური პორტრეტებისთვისაც: აამაღლეთ სახის წინა მხარე, შეამცირეთ კონტრასტი თმაზე, ლოყებზე და ტანსაცმელზე. პორტრეტის ფილტრები აკეთებენ მსგავსს, აბუნდოვანებენ მოდელის კანს და ტოვებენ თვალებსა და ტუჩებს უხეში.
კონტრასტის რეგულირება 3D გამოსახულების შემდგომი დამუშავების უმარტივესი გზაა. სხვა პროცესებისგან განსხვავებით, მაყურებელი თითქმის ვერ შეამჩნევს რაიმე ცვლილებას, რაც საშუალებას მისცემს შეინარჩუნოს მაქსიმალური ბუნებრიობა.
დაბინდვა კონტრასტის შემცირების მსგავსია, მაგრამ ეს განსხვავებული პროცესებია. გამოსახულება შეიძლება იყოს დაბალი კონტრასტი, ხოლო მკვეთრი რჩება. ველის შეზღუდული სიღრმის გამო, შორეული ობიექტების დაბინდვა რჩება ყველაზე პოპულარულ გზად სამგანზომილებიანობის გადმოსაცემად ფოტოგრაფიაში და ადვილად შეიძლება გაუმჯობესდეს შორეული საგნების დაბინდვით პოსტწარმოებაში. ამიტომ, ნაკლები დეტალი უნდა განთავსდეს ფონზე - ტვინი არ ელის განსხვავებულ ობიექტებს მანძილზე. იმავდროულად, კონტრასტის შემცირება უკეთესად შეესაბამება ბუნებრივ აღქმას: შორეული მთები ჩანს დაბალ კონტრასტში და არა ბუნდოვანი, რადგან ლანდშაფტის სკანირებისას თვალი გამუდმებით ფოკუსირებულია და ველის სიღრმის პრობლემა მისთვის უცხოა. ფონის დაბინდვით, თქვენ შეგიძლიათ ამავდროულად გაამახვილოთ წინა პლანზე. გარდა ამისა, წინა პლანზე შეგიძლიათ გააუმჯობესოთ გამოსახულების ხაზები (High Pass Filter ან Clarity). ეს არის წინა პლანზე მაღალი სიმკვეთრე, რომელიც ხსნის მაღალი ხარისხის ლინზების გამოსახულების დამახასიათებელ მუწუკს. ფრთხილად იყავით: სამგანზომილებიანობის უმნიშვნელო გაზრდის მიზნით, შესაძლოა სურათი ძალიან ხისტი გახადოთ.
მსუბუქი ობიექტები უფრო შორს ჩნდება. ეს გამოწვეულია იმით, რომ ბუნებაში ჩვენ ვხედავთ შორეულ ობიექტებს სინათლის გაფანტული ჰაერის სისქის მეშვეობით; შორეული მთები მსუბუქი ჩანს. ამიტომ ლანდშაფტის ფოტოგრაფიაში ფრთხილად უნდა იყოთ სინათლის ობიექტების წინა პლანზე განთავსებაზე.
გაანათეთ შორეული ობიექტები. რაც უფრო შორს არიან ისინი, მით უფრო მეტად ერწყმის ცის სიკაშკაშეს და ტონს. გთხოვთ გაითვალისწინოთ, რომ ჰორიზონტალური ობიექტები (მიწა, ზღვა) უკეთესად არის განათებული, ვიდრე ვერტიკალური (კედლები, ხეები), ამიტომ არ გადააჭარბოთ ამ უკანასკნელის განათებას. ნებისმიერ შემთხვევაში, ობიექტები ცაზე შესამჩნევად მსუბუქი უნდა დარჩეს.
კარგად, თუ შეამჩნევთ, რომ თავიდან აცილება კიდევ ერთი გზაა ფონის სიკაშკაშის კონტრასტის შესამცირებლად. ოდნავ დაბნელეთ წინა პლანზე, რათა გააძლიეროს მუწუკის ეფექტი.
როგორც ჩანს, ინტერიერში ყველაფერი პირიქითაა. თუ ქუჩაში თვალი მიჩვეულია იმ ფაქტს, რომ მანძილი ნათელია, მაშინ ოთახში სინათლე ხშირად კონცენტრირებულია ადამიანზე, ხოლო ინტერიერი ჩაძირულია სიბნელეში; ტვინი მიჩვეულია წინა პლანზე და არა ფონის განათებას. არაღრმა სცენის სიღრმის მქონე ინტერიერის სურათებში, ლანდშაფტის სურათებისგან განსხვავებით, განათებული მოდელი მუქი ფონიდან გამოდის. მაგრამ არსებობს საპირისპირო ფაქტორიც: მისი ევოლუციის 99% -ში ადამიანი აკვირდებოდა პერსპექტივას ღია ადგილებში და ოთახების გამოჩენასთან ერთად, ტვინს ჯერ არ ჰქონდა დრო რესტრუქტურიზაციისთვის. ვერმეერი პორტრეტებს მსუბუქ ფონს ამჯობინებდა და მისი პორტრეტები მართლაც გამორჩეულია. ვერტიკალური ფონის განათება, რეკომენდირებულია ფოტოგრაფიაში, არა მხოლოდ გამოყოფს მოდელს მისგან, არამედ, ფონის განათებით, გამოსახულებას ანიჭებს მცირე სამგანზომილებიანობას. აქ ჩვენ ვაწყდებით იმ ფაქტს, რომ ტვინი აანალიზებს ობიექტების მდებარეობას რამდენიმე ფაქტორის მიხედვით და ისინი შეიძლება იყოს კონფლიქტური.
საინტერესოდ გამოიყურება სტუდიის განათება, რომელშიც სინათლის ლაქები დევს მოდელის კამერიდან დაშორებულ ადგილებში. მაგალითად, ხაზგასმულია მკერდი, რომელიც ყველაზე შორს არის კამერისგან.
შეამცირეთ ფერების გაჯერება შორეულ ობიექტებზე: ჰაერის სისქის გამო, რომელიც გვაშორებს, შორეული მთები თითქმის მონოქრომულის დონეზეა გაჯერებული და დაფარულია ლურჯი ნისლით. წინა პლანზე გაჯერება შეიძლება გაიზარდოს.
ვინაიდან ყვითელი არის ღია, ხოლო ლურჯი და წითელი მუქი, ფერის კონტრასტი ასევე არის კონტრასტი სიკაშკაშის მიხედვით.
შორეული ფონის დესატურაციისას არ დაუშვათ ის გაქრეს ხედიდან. ხშირად, პირიქით, თქვენ უნდა გაზარდოთ ფონის გაჯერება მის გამოსავლენად. ეს უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე სამგანზომილებიანი.
3D ფოტოგრაფიის მრავალი რჩევა ფოკუსირებულია ტემპერატურის კონტრასტზე. სინამდვილეში, ეს ეფექტი ძალიან სუსტია და ადვილად წყდება სიკაშკაშის კონტრასტით. გარდა ამისა, ტემპერატურის კონტრასტი შემაშფოთებელი და შესამჩნევია.
ძალიან შორს მყოფი ობიექტები უფრო გრილი ფერისაა, რადგან ჰაერი შთანთქავს თბილ ნარინჯისფერ შუქს. სანაპიროზე მოდელის გადაღებისას ჰორიზონტზე გემების ფონზე, შეამცირეთ შორეული ზღვის და გემების ფერის ტემპერატურა შემდგომი დამუშავების დროს. ლურჯი ზღვიდან გამოდის მოდელი წითელ საცურაო კოსტუმში, ხოლო მოლურჯო ბინდიდან ქუჩის ნათურის ყვითელ შუქზე მოდელი.
ეს არის ცალკე შერბილების არსი: ჩვენ ვაკეთებთ მოდელს უფრო თბილს, ფონს უფრო გრილს. ტვინს ესმის, რომ ერთსა და იმავე სიბრტყეში განსხვავებული ფერის ტემპერატურა არ არის და აღიქვამს ისეთ სამგანზომილებიან გამოსახულებას, რომელშიც მოდელი ფონიდან გამოდის. გაყოფილი ტონირება მატებს სიღრმეს პეიზაჟებს: გახადეთ წინა პლანი უფრო თბილი, ფონი უფრო მაგარი.
მნიშვნელოვანი გამონაკლისი განცალკევებული შერბილებისას: მზის ამოსვლისა და მზის ჩასვლისას, შორეული ფონი საერთოდ არ არის ცივი, არამედ თბილი, ყვითელი და წითელ-ნარინჯისფერი ტონებით. აშკარა გამოსავალი - იასამნისფერ საცურაო კოსტუმში თეთრი მოდელის გამოყენება - არ მუშაობს, რადგან მზის ჩასვლის შუქი თბილ ელფერს აძლევს მოდელის სხეულსაც.
შევაჯამოთ: ატმოსფერულ ეფექტებზე დაფუძნებული ფოტოს სამგანზომილებიანი მისაცემად აუცილებელია წინა პლანზე და ფონის კონტრასტირება. ძირითადი კონტრასტი ემყარება ჩვეულებრივ კონტრასტს: წინა პლანზე მაღალი კონტრასტია, ფონი დაბალი კონტრასტით. მეორე კონტრასტი არის სიმკვეთრის თვალსაზრისით: წინა პლანი მკვეთრია, ფონი ბუნდოვანი. მესამე კონტრასტი არის სიმსუბუქის თვალსაზრისით: წინა პლანი მუქია, ფონი მსუბუქი. მეოთხე კონტრასტი არის გაჯერების თვალსაზრისით: წინა პლანზე ფერები გაჯერებულია, ფონის ფერები გაჯერებულია. მეხუთე კონტრასტი არის ტემპერატურაში: წინა პლანი თბილია, ფონი ცივი.
ჩამოთვლილი ფაქტორები ხშირად მრავალმხრივია. ყვითელი უფრო კაშკაშაა, ვიდრე ლურჯი, ხოლო მსუბუქი ობიექტები უფრო შორს ჩნდება მუქისაგან. ბუნებრივი იქნებოდა იმის მოლოდინი, რომ ყვითელი დაიხევდა და ლურჯი მიუახლოვდებოდა მაყურებელს. სინამდვილეში კი პირიქითაა: ცივი ფონიდან თბილი ფერი ჩნდება. ანუ ფერი უფრო ძლიერი ფაქტორია ვიდრე სიკაშკაშე. რაც, ასახვით, გასაკვირი არ არის: ყვითელი და წითელი აშკარად განასხვავებენ მხოლოდ ახლო მანძილზე და მაყურებელი არ ელის, რომ მათ დიდ მანძილზე შეხვდება.
დედააზრი: შეინახეთ ფონის დაბალი კონტრასტი, გარეცხილი, მსუბუქი, გაჯერებული, მოლურჯო. და მოემზადეთ იმისთვის, რომ ფილმების ჰიპერტროფიულ 3D-ს მიჩვეული მაყურებელი აღმოაჩენს, რომ თქვენს მიერ შექმნილი სამგანზომილებიანი ძლივს შესამჩნევი ან არ არსებობს.
IN პორტრეტული ფოტოგრაფია, უმჯობესია დაეყრდნოთ დადასტურებულ ქიაროსკუროს ეფექტს - მოდელის სახეზე სინათლისა და ჩრდილის თამაში, რაც გამოსახულებას საკმაოდ ამოზნექილს გახდის. ჟანრულ ფოტოგრაფიაში პერსპექტივა იძლევა ყველაზე შესამჩნევ სამგანზომილებიან ეფექტს. ნატურმორტში მთავარი ფაქტორი იქნება ობიექტების გადაკვეთა (გადახურვა).
ნუ გაიტაცებთ პერსპექტივას; ეს არის მხოლოდ ფონი ფრონტალური სიბრტყისთვის, რომელზეც თქვენი გამოსახულება ფრიალებს. IN თანამედროვე ფერწერარეალიზმისგან შორს, პერსპექტივას დიდ პატივს არ სცემენ.
ჩამოტვირთეთ მთელი წიგნი:3D და 2D გამოსახულება: მოდელები, ალგორითმები და ანალიზის სფეროები
პ.ა. ჩოჩია
რეზიუმე - განხილულია ორმასშტაბიანი მოდელისა და დამუშავების ალგორითმების მოდიფიკაციის საკითხები ორგანზომილებიანი გამოსახულებებიდან სამგანზომილებიან სურათზე გადასვლისას. ნაჩვენებია ანალიზის მასშტაბის ცვლილებები, ფილტრაციის ალგორითმები, გამოსახულების დაშლა და ობიექტების აღმოჩენა. შემოთავაზებულია სწრაფი ალგორითმები ადგილობრივი საშუალოს გამოსათვლელად და შეკვეთის სტატისტიკა მოცურების ფანჯარაზე 3D სურათებისთვის.
საკვანძო სიტყვები - გამოსახულების დამუშავება, სამგანზომილებიანი გამოსახულება, გამოსახულების მოდელი, დამუშავების ალგორითმი, ანალიზის არე, სწრაფი ალგორითმები.
შესავალი
როდესაც გამოიყენება ტერმინი „სამგანზომილებიანი გამოსახულება“, ისინი ხშირად გულისხმობენ სრულიად განსხვავებულ მონაცემებს, რომელთაგან მთავარია შემდეგი.
1. სამი კოორდინატის ფუნქციით განსაზღვრული მონაცემები და რომელიც წარმოადგენს სამგანზომილებიანი სივრცის გარკვეული მოცულობითი რეგიონის ჰომეომორფულ ჩვენებას, მასში შემავალი ყველა ობიექტის ჩათვლით.
2. სტერეოსკოპიული გამოსახულება, რომელიც შედგება წყვილი ორგანზომილებიანი გამოსახულებისგან, განსხვავებულობის გამო, რაც დამკვირვებელს აძლევს წარმოდგენას ობიექტების ადგილმდებარეობის შესახებ.
3. გამოსახულება, რომელიც არის სამგანზომილებიანი სცენის პროექცია (მაგალითად, აქსონომეტრიული), რომელიც საშუალებას აძლევს ადამიანს შეაფასოს ობიექტების ფორმა და მდებარეობა, მაგრამ ამავე დროს რჩება ორგანზომილებიანი.
4. ორგანზომილებიანი გამოსახულება, რომლის თითოეული წერტილი შეესაბამება ზოგიერთ კოორდინატს სამგანზომილებიან სივრცეში, როგორიცაა დიაპაზონი ან რელიეფი.
5. სპეციალური გზით ჩამოყალიბებული გამოსახულებები, რომლებიც ქმნიან ობიექტების გამოსახულებებს, როგორიცაა ჰოლოგრამები.
6. ვიდეო მიმდევრობები, რომლებიც შეიცავს ობიექტების ჩარჩოების კომპლექტს. ასეთი მონაცემები შეიძლება წარმოდგენილი იყოს სამგანზომილებიანი მასივის სახით, მაგრამ ერთ-ერთი კოორდინატი არის არა სივრცითი კოორდინატი, არამედ დროის კოორდინატი.
ქვემოთ, სამგანზომილებიანი ან 3D გამოსახულება (უწყვეტი ან დისკრეტული) გაგებული იქნება, როგორც ექსკლუზიურად პირველი ტიპის სურათები. არსებითად, 3D სურათი არის ჩვეულებრივი 2D გამოსახულების გაფართოება სხვა სივრცითი განზომილების დამატებით.
სამგანზომილებიანი გამოსახულების გენერირების მეთოდები შეიძლება იყოს განსხვავებული; ყველაზე ცნობილი არის
პ.ა. ჩოჩია, რუსეთის მეცნიერებათა აკადემიის ინფორმაციის გადაცემის პრობლემების ინსტიტუტის უფროსი მეცნიერ-თანამშრომელი, მოსკოვი. (ელ.ფოსტა: [ელფოსტა დაცულია])).
ტომოგრაფიული სკანირება - რენტგენის კომპიუტერული ტომოგრაფია ან მაგნიტურ-რეზონანსული ტომოგრაფია. შესაძლებელია 3D გამოსახულების მიღება სეისმური ძიების შედეგად გეოლოგიური კვლევის დროს, მიკროსკოპით მასშტაბური ლინზის გამოყენებით, სამგანზომილებიანი ობიექტებისა და სცენების კომპიუტერული მოდელირებისას ან სხვა გზით.
3D გამოსახულების დამუშავება და ანალიზი ამჟამად მნიშვნელოვან როლს ასრულებს კვლევის მრავალ სფეროში, განსაკუთრებით მედიცინასა და გეოლოგიაში. ეს ნაშრომი განიხილავს ორგანზომილებიანი გამოსახულების მოდელის გაფართოებისა და სამგანზომილებიან სურათებზე გამოყენების საკითხებს, 3D-ზე გადასვლისას სიხშირის და სივრცითი ფილტრაციის ოპერაციების შეცვლის საკითხებს, გამოსახულების გასწორებისა და დაშლის საკითხებს, ხმაურის ფილტრაციას, კონტურებისა და ობიექტების გამოვლენას. ასევე სამგანზომილებიანი გამოსახულების ზოგიერთი ალგორითმის განხორციელების გამოთვლითი ასპექტები.
ფილტრაციის ალგორითმების უმეტესობა შედარებით ადვილია შესაცვლელი ორგანზომილებიდან სამგანზომილებიან სიგნალებზე გადასვლისას. ეს ნაჩვენები იქნება ყველაზე გავრცელებული ალგორითმების მაგალითების გამოყენებით, რომლებიც დაფუძნებულია სიხშირეზე და სივრცულ ფილტრაციაზე.
II. 3D გამოსახულების მახასიათებლები დისკრეტული ფორმით, 3D გამოსახულება წარმოდგენილია მასივით X = ზომები MxNxK. როგორც 2D-ში, თითოეული xmnk ელემენტის მნიშვნელობა არის სიკაშკაშის (ენერგიის) ლოგარითმის მნიშვნელობა, რომელიც კვანტირებულია (xmax+1) გრადაციად 0.< xmnk < xmax, которое для краткости будем называть просто яркостью. Дискретный элемент 3D-изображения принято называть вексель. Трехмерное изображение, отображающее некоторую сцену, можно рассматривать состоящим из плотно упакованных связных трехмерных областей (объектов), соответствующих деталям сцены. Областью или объектом будем называть максимальное по размеру связное множество элементов изображения, имеющих близкие, возможно плавно меняющиеся значения яркости. Области могут соприкасаться произвольным образом, в том числе одна область может быть полностью окружена другой. На границах соседних областей значения яркости должны заметно различаться. Не соприкасающиеся области могут иметь произвольные, в том числе и совпадающие яркости. Пространственные границы между соседними областями, как объектами различающейся яркости, называют контурами. 3D-изображения характеризуются
ღია საინფორმაციო ტექნოლოგიების საერთაშორისო ჟურნალი ISSN: 2307-8162 ტ. 2, არა. 11, 2014 წელი
შემდეგი თვისებები:
3D გამოსახულება არის ობიექტების კოლექცია, რომელიც მჭიდროდ ავსებს გამოსახულების სივრცეს;
კონტურები 3D გამოსახულებაში არის სივრცითი საზღვრები ობიექტებს შორის;
3D გამოსახულების დაყოფა თვითმფრინავთან და მისი დაპროექტება სიბრტყეზე ნებისმიერი მიმართულებით წარმოქმნის ორგანზომილებიან სიგნალს ჩვეულებრივი 2D გამოსახულების ყველა თვისებით.
III. ანალიზის სფეროები
ანალიზის დომენი - პარამეტრის შეფასებაში გამოყენებული ორიგინალური მონაცემების ქვეჯგუფი. მეთოდებს, რომლებშიც გამოსახულების თითოეული წერტილისთვის (ან მცირე ფრაგმენტებისთვის) გამოიყენება საკუთარი დამუშავების პარამეტრები, განსაზღვრული შეზღუდული და, როგორც წესი, ანალიზის არეალი, რომელიც ორიენტირებულია მოცემულ წერტილზე, ეწოდება ლოკალური.
მოდით განვიხილოთ ელემენტების დაკავშირებული სიმრავლე xijle Vd(xmnk) ისე, რომ ისინი გამოეყოთ ცენტრალური ელემენტს xmnk d-ზე არაუმეტეს მანძილით და ერთად ქმნიან რაიმე განსაზღვრული ფორმის ფიგურას. დ< 2a3 множество Vd(xmnk), окружающее центральный элемент (воксель) xmnk, будем называть окрестностью и обозначать Vmnk, а при d >>1 - ფრაგმენტი და აღინიშნება Wmnk. გაითვალისწინეთ, რომ შესრულებული ოპერაციებიდან გამომდინარე, ცენტრალური ელემენტი xmnk შეიძლება ეკუთვნოდეს ან არ იყოს Vd(x). შესაბამისად, ფორმის ოპერაციები
ymnk = f(xijl 1 xijl e Vd(xmnk) ), (1)
რომელშიც შედეგი თითოეულ წერტილში (m,n,k) დამოკიდებულია მხოლოდ Vd(xmnk)-ში შემავალი xijl ელემენტების მნიშვნელობებზე, ეწოდება ლოკალური ოპერაციები.
2D-დან 3D-ზე გადასვლისას, სიმეტრიული უბნებისა და ელემენტების უბნების ვარიანტები განიცდის შემდეგ ცვლილებებს. 2x2 სამეზობლო (4 პიქსელი) ხდება 2x2x2 სამეზობლო (8 ვოქსელი), სადაც ყოველი ვოქსელი ყველა სხვა ვოქსელის გვერდით არის. 3x3 ელემენტების ორგანზომილებიან სამეზობლოში (9 პიქსელი), როგორც ცნობილია, ელემენტების მიმდებარეობის ორი ვარიანტი შეიძლება განიხილებოდეს: 4-სამეზობლო (მხოლოდ პიქსელების გვერდებზე) და 8-სამეზობლო (მეზობლობაზე). პიქსელების გვერდები და წვეროები). პირველი მათგანის ანალოგი 3D-ში იქნება სამეზობლო ვოქსელების 6-სამეზობლოთი (ნახ. 1, ა). მეორის ანალოგი არის სამეზობლო 26-სამეზობლო ვოქსელებით (სურ. 1, გ). შესაძლებელია შუალედური ვარიანტი 18 ვოქსელის უბნებით (ნახ. 1, ბ). სამეზობლო ვარიანტის არჩევანი ჩვეულებრივ განისაზღვრება პრობლემის კონტექსტით და გამოყენებული ალგორითმით.
ბრინჯი. 1. ვოქსელების უბნები და უბნები 3D-ში: ა) 6-მეზობლობა; ბ) 18-სამეზობლო; გ) 26-სამეზობლო.
ზოგიერთ შემთხვევაში, ჩვენ არ გვაინტერესებს საანალიზო არეალში მოხვედრილი პუნქტების მთელი ნაკრები, არამედ მხოლოდ მისი გარკვეული ქვეჯგუფი, ცენტრალური ელემენტის ჩათვლით, რომელსაც დავარქმევთ წევრობის არეალს. წევრობის არეალის არჩევის მეთოდი დამოკიდებულია
დავალებები; ზოგიერთი ვარიანტი განხილულია VI ნაწილში.
IV. ორმასშტაბიანი მრავალკომპონენტიანი მოდელი
3D IMAGE
გამოსახულების ძირითადი თვისებების შესახებ ინფორმაციის ფორმულირებისთვის - ტოპოლოგიური (ფორმები, არეების ზომები და მათ შორის კონტურული განსხვავება) და სტატისტიკური (ელემენტების მნიშვნელობების ურთიერთობა), საჭიროა გამოსახულების შესაბამისი მოდელი. გამოსადეგი რომ იყოს, მან უნდა აღწეროს გამოსახულების თვისებები პრობლემების მახასიათებლებით განსაზღვრულ დისტანციებზე და ასევე უზრუნველყოს გამოსახულების დამუშავებისა და ანალიზისთვის ეფექტური ალგორითმების აგების შესაძლებლობა.
დიდ დისტანციებზე მდებარე გამოსახულების ელემენტებს შორის სტატისტიკური ურთიერთობები მნიშვნელოვნად განსხვავდება მიმდებარე ელემენტების მსგავსი თვისებებისგან და არ შეიძლება აღწერილი იყოს იგივე ურთიერთობებით. ჩვეულებრივი ორგანზომილებიანი გამოსახულებისთვის, შემუშავდა ორმასშტაბიანი მრავალკომპონენტიანი მოდელი, რომელიც საკმაოდ კარგად აღწერს ელემენტების ურთიერთობას როგორც მცირე დისტანციებზე რამდენიმე შერჩევის საფეხურზე, ასევე დიდებში - გამოსახულების ობიექტების ზომის შესაბამისად. მისი წარმატებით გადატანა შესაძლებელია 3D სურათებზე.
3D გამოსახულების ელემენტების მნიშვნელობები X = წარმოდგენილი იქნება სტატისტიკურად დამოუკიდებელი კომპონენტების ჯამის სახით:
xmnk Smnk ^ tmnk + ^mnk (2)
ჯამის პირველი წევრი არის ნაწილებად გლუვი კომპონენტი Smnk, რომელიც განსაზღვრავს გამოსახულების გაფართოებული უბნების სიკაშკაშის დონეს; tmnk - ტექსტურის დეტალური კომპონენტი, რომელიც შეიცავს ინფორმაციას ტექსტურის შესახებ და მცირე დეტალები; £,mnk - ხმაურის კომპონენტი, რომელიც განისაზღვრება ჩამწერის ხმაურით, ანალოგური ციფრული გადამყვანი და ა.შ. ყველა კომპონენტი გათვალისწინებულია.
დამოუკიდებელი და დანამატი, და tmnk და £,mnk - ჩვეულებრივ განაწილებული და მიუკერძოებელი.
ა მცირე მასშტაბები
მცირე მასშტაბით (სამეზობლო ელემენტების მასშტაბი) განიხილება ელემენტების შედარებით მცირე დაკავშირებული ნაკრები, რომელიც მდებარეობს რამდენიმე დისკრეტიზაციის საფეხურის მანძილზე. როგორც ორგანზომილებიან მოდელში, სამგანზომილებიანი გამოსახულების ელემენტები იყოფა ორ განცალკევებულ კომპლექტად: ისინი, რომლებიც ცვივა სასაზღვრო უბნებზე (კონტური) და ისინი, რომლებიც არ ეცემა (შიდა), რომლებიც ერთად ქმნიან. სრული სურათი. xmnk ელემენტის Vmnk სამეზობლო განიხილება, როგორც R ელემენტების ჯგუფი xrmnk e Vmnk, r = 1,...,R, ყველაზე ახლოს xmnk და ხვდება იმავე სიმრავლეში (კონტური ან შიდა), როგორც ელემენტი xmnk (ნახ. 2).
უმცირესი კვადრატების მეთოდის გამოყენებით, შედგენილია ჰიპერთვითმფრინავი, რომელიც ყველაზე ახლოსაა Vmnk-ის ელემენტების მნიშვნელობებთან, კომპონენტი ჰიპერთვითონით, რომელიც ორიენტირებულია MNK კოორდინატთა ღერძების გასწვრივ, გარკვეული კუთხე, სიდიდე და მიმართულება, რომლის წერტილში (m, n,k) ახასიათებს ვექტორი გმნკ. სამეზობლოში r წერტილში დახატული ჰიპერპლანი განსხვავდება მნიშვნელობისაგან
ღია საინფორმაციო ტექნოლოგიების საერთაშორისო ჟურნალი ISSN: 2307-8162 ტ. 2, არა. 11, 2014 წელი
xrmnk შემთხვევითი ცვლადით yrmnk. ასეთი შესრულება
საშუალებას გაძლევთ დააკავშიროთ სამეზობლო ელემენტების ღირებულებები
XLk ^ Vmnk FORMULA:
Xmnk ^mnk + Р gmnk + У mnk , (3)
სადაც pmnk არის დახატული ჰიპერპლანის მნიშვნელობა სამეზობლოს ცენტრალურ წერტილში (m,n,k), pr არის მანძილი ცენტრალურ ელემენტს Xmnk-სა და xrmnk-ს შორის, grmnk არის gmnk-ის პროექციის მნიშვნელობა Xmnk-დან ვექტორზე. xrmnk-მდე და yrmnk არის
შემთხვევითი მნიშვნელობა.
შემოღებულია კონტურის ნიღბის კონცეფცია E =: emnk = 1 კონტურის ელემენტებისთვის და emnk = 0 შიდა ელემენტებისთვის. კონტურის და შიდა ელემენტების აღნიშვნა გრმნკ
Vmnk-ისა და Vmnk-ის მეშვეობით და Ymnk-ის მეშვეობით Cmnk-ისა და hmnk-ის მეშვეობით
შესაბამისად, ჩვენ წარმოვადგენთ გრმნკს და ჯრმნკს ჯამებად
grmnk = emnk R1.
3. Vmnk z ელემენტებიდან არჩეულია ასეთი xrmnk e V,
(r = 1,..., z), რომლებიც ხვდებიან ინტერვალში (XV - AV, XV + AV), სადაც AV არის მისი ნახევრად სიგანე. ამ ინტერვალიდან Xrmnk მნიშვნელობების საფუძველზე, საშუალო გამოითვლება:
Xmnk A(V mnk, Xmnk,
A(Vmnk, Xmnk, n, A) = - Ё X
სადაც XV - AV< Xmnk < XV + AV.
4. მე-2 საფეხურის მსგავსი, H"Wnk და ფრაგმენტის ჰისტოგრამის მიხედვით
W r»W r>W/W/t 3\
მოცემული n, ნაპოვნია მნიშვნელობები R1 = R (n / L) და rw = rw (1 - nW/L3). XW-ის მნიშვნელობა შედარებით არის ნაპოვნი
X„k RW-ით და RW-ით:
mnk, თუ RW< Xmrk < RV ; XW = RW ,
RW თუ X„k > RW
თუ Xmnk< R1W ; и X"
5. გათლილი მნიშვნელობა Smnk გვხვდება როგორც HmWnk ფრაგმენტის შეკვეცილი ჰისტოგრამის მედიანა - მისი ეს ნაწილი
რომელიც მდებარეობს ინტერვალში (X - A, X + A):
Smnk = med (Wm„k, Xmnk, nW, AW).
ბრინჯი. 4. დაშლის შედეგი: ორიგინალური სურათი (მარცხნივ), გათლილი კომპონენტი S„n (მარჯვნივ) და მონიშნული მწკრივის გრაფიკები.
მიღებული Smnk მნიშვნელობა ითვლება სასურველ გათლილ კომპონენტად. ამ ალგორითმის გამარტივებული ვერსია მოგვიანებით გამოქვეყნდა ორმხრივი ფილტრაციის სახელწოდებით. ორგანზომილებიანი გამოსახულების დაშლის მაგალითი 256x256 ელემენტების ზომებით Wmnk ფრაგმენტით 15x15 ელემენტების ზომებით ნაჩვენებია ნახ. 4.
E. მოცემული მოცულობის ობიექტების გამოვლენა ნაჩვენებია, რომ ზემოთ მოყვანილი დაშლის ალგორითმი შეიძლება გამოყენებულ იქნას სურათზე ობიექტების აღმოსაჩენად. 2D გამოსახულებების მსგავსად, რომლებისთვისაც მოგვარებულია ობიექტების არეალის მიხედვით აღმოჩენის პრობლემა, სამგანზომილებიან მოდიფიკაციაში დგას ობიექტების მოცულობით ამოცნობის ამოცანა.
ორგანზომილებიანი ანალოგიით, სამგანზომილებიანი პრობლემა ასევე შეიძლება ჩამოყალიბდეს სამ ვერსიით: ობიექტების ამოცნობა მოცულობით (ანუ ელემენტების რაოდენობა) N j მოცემულ T1-ზე ნაკლები, მოცემულ T2-ზე მეტი და აღმოჩენა. ობიექტების მოცულობა T1 ინტერვალში< N] < T2.
1) ობიექტების გამოვლენა N1 > T-ით დაშვებულია, რომ გამოსახულება შედგება საკმაოდ გლუვი ფონისგან (დიდი ფართობი U0), რომელზედაც არის U1,...,UJ მცირე უბნების ნაკრები, ერთმანეთისგან საკმარისად დაშორებული. და გარკვეული ფრაგმენტის ზომა შეიძლება შეირჩეს L (L3/2 > T) ისე, რომ ნებისმიერი Wmnk ფრაგმენტი შეიცავდეს არაუმეტეს ერთ რეგიონს N] > T-ით, ან რამდენიმე უფრო პატარა, მაგრამ EN1 პირობით.< T (U1 _ W). В п. 5 алгоритма декомпозиции (25) выберем nW= T, a R"W = R(T/L3) и R2W = R(1-T/L3). Обработкой изображения с данными значениями R1W и R2W получим:
იმათ. ორიგინალური სურათის გათლილი კომპონენტი, რომელშიც რჩება უბნები N] > T-ით, აღმოჩენილი დეტექტორის მიერ ზღვრული მნიშვნელობით S(U0) ± 5, სადაც S(U0) არის ფონის საშუალო სიკაშკაშე და 5< mini{IS(U1) - S(U 0)l}; (S(U 1) - яркости соответствующих областей).
2) ობიექტის აღმოჩენა N1-ით< T
გათლილი კომპონენტი Smnk in (25) შეიცავს მხოლოდ N1 > T უბნებს და უბნებს N1-ით< T содержатся в разностной компоненте tmn = (Xmn - ^mn) - Smn. Детекция объектов с N1 < T достигается пороговым обнаружением в точках, где ltmnl >5 (5 არის გამოვლენის ბარიერი).
3) ობიექტების გამოვლენა Tj< N] < T2 Возможны два варианта решения.
პირველ შემთხვევაში, ჩვენ ჯერ ვირჩევთ nW = T1. შემდეგ გათლილი კომპონენტი Smnk in (25) შეიცავს ობიექტებს N] > T1-ით. მოდით ხელახლა დავამუშაოთ ის ალგორითმის (25) გამოყენებით nW = T2 (T2 > T1). ცხადია, ახლად მიღებული გათლილი კომპონენტი S'mnk შეიცავს მხოლოდ N1 > T1 ობიექტებს. განსხვავება ymnk = ISmnk - S’mnkl ვიღებთ სიგნალს, რომელიც შეიცავს ობიექტებს T1 დიაპაზონში.< N] < T2. Недостаток данного решения - алгоритм получается двухпроходовым.
მეორე ვარიანტი. გთხოვთ გაითვალისწინოთ, რომ ჰისტოგრამების სამეზობლოსა და ფრაგმენტის მიხედვით ანალიზისას გამოიყენება ორი განსხვავებული ბარიერი (nV და nW). მოდით ავირჩიოთ l უბნის ზომები და L ფრაგმენტი ჩვეულებრივზე დიდი - ისეთი, რომ l3 > 2T1 და L3 > 2T2. დაყენება R1V და RV როგორც
ღია საინფორმაციო ტექნოლოგიების საერთაშორისო ჟურნალი ISSN: 2307-8162 ტ. 2, არა. 11, 2014 წელი
RV = RV(T1/l2) და RV = RV(1 - TU/2), ოპერაციის შემდეგ (24) გვექნება xmnk, რომელიც აღარ შეიცავს რეგიონს N]-ით]< Т1. Далее в п. 5 алгоритма декомпозиции, при анализе HW, зададим RW и R2W как RW = RW(T2/L3) и rw = rw(1 - t2/l3). Получив значение Smnk в (25), возьмем разность ymnk = I xmnk - Smnk\, на которой объекты выделяются пороговым обнаружением.
გაითვალისწინეთ, რომ როგორც ფართობის კონცეფცია ორგანზომილებიან შემთხვევაში, ასევე მოცულობის კონცეფცია ალგორითმის სამგანზომილებიან ვერსიაში გამოიყენება გარკვეულწილად უჩვეულო გაგებით - როგორც "ადგილობრივი" მოცულობა, ე.ი. ობიექტის იმ ნაწილის მოცულობა, რომელიც ხვდება Wmnk ფრაგმენტში.
VII. ზოგიერთი გამოთვლითი ალგორითმი
ა. ჯამი მართკუთხა პარალელეპიპედზე მოდით შემოვიტანოთ ჯამის აღნიშვნა 2D გამოსახულების ფრაგმენტზე:
იმათ. S(j)(mn) არის xuv ელემენტების მნიშვნელობების ჯამი, რომლებიც ხვდება მართკუთხა ფრაგმენტში, რომლის დიაგონალურ წერტილებს აქვთ კოორდინატები (i,j) და (m-1,n-1). გთხოვთ გაითვალისწინოთ, რომ ფრაგმენტი არ შეიცავს წერტილს კოორდინატებით (m,n) და შესაბამის სტრიქონს და სვეტს. სამგანზომილებიანი გამოსახულების მსგავსად, S(ijl)(mnk) არის xijl ელემენტების მნიშვნელობების ჯამი მართკუთხა პარალელეპიპედში კუთხეების (i,j,l) და (m-1,n-1) კოორდინატებით. ,k-1):
ორგანზომილებიანი გამოსახულებისთვის, S(mn)(m+Hn+L) ჯამის გამოთვლის კლასიკური მეთოდი HxL ზომების მქონე მართკუთხა ფრაგმენტზე ელემენტიდან (m,n) ელემენტზე (m,n+) გადაადგილებისას. 1) დაყვანილია ფორმულამდე
S(m,n+1)(m+H,n+L+1) S (m,n)(m+H,n+L) S(m,n)(m+H,n+1) + S(m,n+L)(m+H,n+L+1), (26)
სადაც ბოლო ორი წევრი არის ელემენტების ჯამები ფრაგმენტის მარცხენა (წაშლილი) და მარჯვენა (დამატებული) სვეტებში. ალგორითმი მოითხოვს 4 ოპერაციას ფრაგმენტის ზომის მიუხედავად - 2 ოპერაცია გამოსახულებაში (26) და ორ ოპერაციას S(m,n)(m+H,n+V) სვეტის თითოეული ჯამის ხელახლა გამოსათვლელად, როდესაც გადაადგილდება. ხაზი m ხაზამდე m+ 1. გარდა ამისა, N უჯრედები საჭიროა სვეტების ჯამების შესანახად.
3D სურათზე გადასვლისას, ფორმულა (26) შეიცვლება მოცურების მართკუთხა პარალელეპიპედისთვის, ზომები HxLxJ:
S(m,n,k+1)(m+H,n+L,k+J+1) S(m,n,k)(m+H,n+L,k+J) S(m, n,k)(m+H,n+L,k+1)+ + S(m,n,k+J)(m+H,n+L,k+J+1), (27)
სადაც ბოლო ორი წევრი არის ელემენტების ჯამი მარცხენა (ამოღებული) და მარჯვენა (დამატებული) სახეების გასწვრივ
პარალელეპიპედი. ეს ალგორითმი უკვე მოითხოვს 6 არითმეტიკულ ოპერაციას, მიუხედავად ფრაგმენტის ზომისა - 2 ოპერაცია გამოსახულებაში (27), ორი ოპერაცია სახეების გასწვრივ თითოეული ჯამის გადაანგარიშებისთვის და ორი სვეტებისთვის ჯამების გადაანგარიშებისთვის. გარდა ამისა, საჭიროა K
უჯრედები ჯამების მასივის შესანახად სახეების მიხედვით და NxK უჯრედები სვეტების მიხედვით ჯამების შესანახად.
ორგანზომილებიანი გამოსახულებისთვის ცნობილია სხვა ალგორითმი ჯამის გამოსათვლელად თვითნებური ზომის ოთხკუთხედზე. მოდით გამოვთვალოთ ჯამები Smn = S(0,0)(m,n) თითოეული წერტილისთვის (m,n) ოთხკუთხედზე დიაგონალური ელემენტებით x00 და xm-1,n-1. მაშინ მართკუთხედის შიგნით არსებული ელემენტების მნიშვნელობების ჯამი S(ij)(mn) კუთხური კოორდინატებით (i, j) და (m-1,n-1) იქნება:
S(ij)(mn) Smn Sm,j Si,
რომელიც, საშუალოდ, თითოეული სურათის ელემენტისთვის მოითხოვს 2 ოპერაციას Smn ჯამის გამოსათვლელად და 3 ოპერაციას გამოსათვლელად ფორმულის გამოყენებით (28). თუმცა, Smn ჯამების შესანახად საჭიროა MxN უჯრედები, გამოსახულების ზომის ტოლი. უპირატესობა ისაა, რომ იმავე 3 ოპერაციაში შეგიძლიათ გამოთვალოთ S(ij)(mn) ნებისმიერი კოორდინატისთვის და არა მხოლოდ მოცურების ფრაგმენტისთვის.
ალგორითმი (28) ასევე შეიძლება შეიცვალოს სამგანზომილებიანი გამოსახულების მისაღებად. მოდით გამოვთვალოთ Smnk ჯამები თითოეული წერტილისთვის (m,n,k) მართკუთხა პარალელეპიპედზე დიაგონალური ელემენტებით x000 და xm-1,n-1,k-1, ე.ი. სმნქ = ს(ოოო)(მნკ). ადვილია იმის ჩვენება, რომ ამ შემთხვევაში პარალელეპიპედის შიგნით არსებული ელემენტების მნიშვნელობების ჯამი S(ijl)(mnk) კუთხური კოორდინატებით (i, j, l) და (m-1,n-1,k). -1) გამოითვლება შემდეგი ოპერაციით:
S(ijl)(mnk) = Smnk -Smjk -Smnl -Sink +Smjl +Sijk +Sinl -Sijl. (29)
ამრიგად, იმის გათვალისწინებით, რომ Smnk-ის თითოეული მნიშვნელობის გამოსათვლელად საჭიროა 3 არითმეტიკული ოპერაცია, სამგანზომილებიანი გამოსახულების თითოეული ელემენტისთვის S(ijl)(mnk) ჯამის გამოსათვლელად საჭირო იქნება საშუალოდ 10 არითმეტიკული ოპერაცია. . დამატებით საჭირო მეხსიერების რაოდენობა იქნება MxNxK უჯრედები, რომელთა სიმძლავრე საკმარისი იქნება Smnk ჯამების მნიშვნელობებისთვის.
ანალოგიურად, შეგიძლიათ იპოვოთ განსხვავებები ფრაგმენტისთვის D(ijl)(mnk) კვადრატების ჯამების მნიშვნელობების გამოთვლით S(mnk)(x2) თითოეული წერტილისთვის (m,n,k) და მართკუთხა პარალელეპიპედი S(ijl)(mnk)(x2) და შემდეგ ფორმულის გამოყენებით
D(ijl)(mnk) = (S(ijl)(mnk)(x) - (S(ijl)(mnk)) )/N(ijl)(mnk), (30)
სადაც S(ijl)(mnk)(x2) არის პარალელეპიპედში მოხვედრილი ელემენტების მნიშვნელობების კვადრატების ჯამი, ხოლო პარალელეპიპედში ქულების ჯამური რაოდენობაა N(ijl)(mnk) = (m-i )x(n-j)x(k-l).
B. დაალაგეთ სტატისტიკა კუბოიდისთვის
როგორც 2D, ასევე 3D გამოსახულების W ფრაგმენტისთვის შეკვეთის სტატისტიკის გაანგარიშების საფუძველი არის სიკაშკაშის მნიშვნელობების განაწილების ჰისტოგრამა ამ ფრაგმენტისთვის hW(x), ისევე როგორც მისი ინტეგრალური მახასიათებელი FW(x):
FW (x) = Z hW (i) ; FW(xmax) = NW, (3 1)
სადაც xmax არის მაქსიმალური შესაძლო სიკაშკაშის მნიშვნელობა და NW არის წერტილების რაოდენობა W ფრაგმენტში. RW(n) ფორმის რიგითი სტატისტიკა, სადაც 0< n < NW, представляют собой зависимость:
RW(n) = z თუ FW(z-1)< n < FW(z). (32)
ჰისტოგრამის სრიალის გამოთვლის ალგორითმი
ღია საინფორმაციო ტექნოლოგიების საერთაშორისო ჟურნალი ISSN: 2307-8162 ტ. 2, არა. 11, 2014 წელი
ფრაგმენტი აგებულია ფორმულების მსგავსად (26) და (27), ე.ი. როდესაც ფრაგმენტი გადაინაცვლებს შემდეგ წერტილზე, ფრაგმენტის ერთ მხარეს წერტილები ამოღებულია და ქულები ემატება მოპირდაპირე მხარეს. ორგანზომილებიან შემთხვევაში, ჰისტოგრამის გამოთვლის ფრაგმენტზე გადაადგილების ალგორითმი წერტილიდან (m,n) მეზობელ წერტილში (m,n+1) გადაადგილებისას მოითხოვს საშუალოდ 2H ოპერაციების რაოდენობას (H არის რიცხვი. ფრაგმენტში ხაზები). სამგანზომილებიან შემთხვევაში, წერტილიდან (m,n,k) წერტილიდან (m,n,k+1) გადაადგილებისას საჭირო იქნება 2HxL მოქმედებები, სადაც HxL არის წერტილების რაოდენობა პარალელეპიპედის სახეზე პერპენდიკულარული. გადაადგილების მიმართულება კ.
სამგანზომილებიან შემთხვევაში, საჭირო ოპერაციების რაოდენობა იზრდება HxL პროდუქტის პროპორციულად. ამასთან, თუ (HxL) > (xmax+1), მაშინ ცალკეული წერტილების მნიშვნელობებით ოპერაციების ნაცვლად, ხელსაყრელია ჰისტოგრამების გენერირება პარალელეპიპედის სახეებისთვის hj) (mnk+1) (x) წინასწარ. , და
შემდეგ შეასრულეთ შემდეგი ჰისტოგრამების გამოკლების და შეკრების ოპერაციები:
hW(x) = hW(x) - hF(x) +
h(i,j,k+1Xm,n,k+J+1)(x) h(ijk)(m,n,k+J)(X) h(ijk)(m,n,k+1) (x)
H(i,j,k+J)(m,n,k+J+1)(X) ,
სადაც J არის ფრაგმენტის ზომა K გადაადგილების მიმართულებით. (33) ფორმულის მიხედვით მოქმედებები საჭიროებენ საშუალოდ 2(xmax+1) არითმეტიკულ მოქმედებას გამოსახულების ერთ წერტილზე, პარალელეპიპედის ზომის მიუხედავად. ჰისტოგრამების ხელახლა გამოთვლა პარალელეპიპედური hfjk)(mnk+1)(x)
K ჰისტოგრამების შესანახად გჭირდებათ დამატებითი საშუალოდ 2 ლიტრი ოპერაცია თითო წერტილზე და (xmax+1)xK მეხსიერების უჯრედები.
ოპერაციების რაოდენობა (xmax+1), რომელიც საჭიროა თითოეული ჰისტოგრამის დასამატებლად/გამოკლებისთვის პარალელეპიპედის hFjk) (mnk +1)(x) გასწვრივ, შეიძლება შემცირდეს, თუ
ისარგებლოს დამუშავებული მონაცემების სივრცითი კორელაციით. სიკაშკაშის ნელი ცვლილების მქონე ადგილებში, რომლებიც, როგორც წესი, უმეტესობაა რეალურ სურათებში, ელემენტების მნიშვნელობების დიაპაზონი შედარებით მცირეა - რამდენჯერმე ნაკლები ვიდრე (xmax+1) გრადაციების სრული დიაპაზონი. თითოეულ ჰისტოგრამაზე 2 უჯრედის დამატებით hFjk)(mnk +1)(x)
მინიმუმის დამახსოვრება და მაქსიმალური მნიშვნელობებიგანაწილება და, შესაბამისად, გრადაციების მხოლოდ მითითებული დიაპაზონის დამუშავებით, შესაძლებელია ოპერაციების მთლიანი რაოდენობის კიდევ რამდენჯერმე შემცირება.
VIII. დასკვნა
განხილულია ორგანზომილებიანი მოდელებისა და გამოსახულების დამუშავების ალგორითმების მოდიფიცირების საკითხები, რომლებიც გამოიყენება სამგანზომილებიან სურათებზე. ნაჩვენებია ანალიზის არეალის შეცვლის ვარიანტები, ფილტრაციის ალგორითმები, გამოსახულების დაშლა და ობიექტების ამოცნობა, რომლებიც შედარებით ადვილად იცვლება 2D სურათზე 3D სურათზე გადასვლისას. შემოთავაზებულია გამოთვლითი ალგორითმები, რომლებიც ამცირებს ოპერაციების რაოდენობას საშუალო მნიშვნელობების განსაზღვრისას და აწესრიგებს სტატისტიკას 3D გამოსახულების მოცურების ფრაგმენტისთვის.
ბიბლიოგრაფია
ტორივაკი ჯ., იოშიდა ჰ. სამგანზომილებიანი ციფრული გამოსახულების დამუშავების საფუძვლები. ნიუ-იორკი: სპრინგერი, 2009 წ.
Krasilnikov N. 2D და 3D სურათების ციფრული დამუშავება. სანქტ-პეტერბურგი: BHV-Petersburg, 2011 წ.
Gonzalez R., Woods R. ციფრული გამოსახულების დამუშავება. მ.: ტექნოსფერო, 2012 წ.
ჩოჩია პ.ა. "ორი მასშტაბის გამოსახულების მოდელი." Წიგნში.
კოდირება და გამოსახულების დამუშავება. მ.: ნაუკა, 1988, გვ.69-87.
ჩოჩია პ.ა. გამოსახულების დამუშავება და ანალიზი ორმასშტაბიანი მოდელის მიხედვით: სსრკ მეცნიერებათა აკადემიის გამოყენებითი მათემატიკის ინსტიტუტის პრეპრინტი. M.: VINITI, 1986 წ.
Ahmed N., Rao K. ორთოგონალური გარდაქმნები ციფრული სიგნალის დამუშავებაში. მ.: კომუნიკაცია, 1980 წ.
ჩოჩია პ.ა. "გამოსახულების გაუმჯობესება მოცურების ჰისტოგრამების გამოყენებით." Computer Vision, Graphics, Image Processing, 1988, ტ. 44, არა. 2, გვ. 211-229 წწ.
Pratt W. ციფრული გამოსახულების დამუშავება. M.: Mir, 1982. T. 1, 2.
Roberts L. "სამგანზომილებიანი ობიექტების ავტომატური აღქმა". Წიგნში. ინტეგრალური რობოტები. მ.: მირი, 1973, გვ.162-208.
ჩოჩია პ.ა. "იმპულსური ხმაურის ციფრული ფილტრაცია ტელევიზიის სურათებზე." საკომუნიკაციო ტექნოლოგია: სერ. სატელევიზიო ტექნოლოგია, 1984, ნომერი 1, გვ 26-36.
ჩოჩია პ.ა. "გამოსახულების გასწორება კონტურების შენარჩუნებისას." Წიგნში. კოდირება და გამოსახულების დამუშავება. მ.: ნაუკა, 1988, გვ.87-98.
ჩოჩია პ.ა. "ობიექტების აღმოჩენის ზოგიერთი ალგორითმი, რომელიც დაფუძნებულია ორმასშტაბიანი გამოსახულების მოდელზე." საინფორმაციო პროცესები, 2014, T. 14, No2, გვ.117-136.
ლი ჯ.ს. "ციფრული გამოსახულების გლუვი და სიგმა ფილტრი." Computer Vision, Graphics, Image Processing, 1983, ტ. 24, No. 2. გვ. 255-269 წწ.
Tomasi C., Manduchi R. "ორმხრივი ფილტრაცია ნაცრისფერი და ფერადი სურათებისთვის." პროკ. IEEE მე-6 ინტ. კონფ. Computer Vision-ზე, ბომბეი, ინდოეთი, 1998, გვ. 839-846 წწ
ჩოჩია პ.ა. "პარალელური ალგორითმი მოძრავი ჰისტოგრამის გამოსათვლელად." ავტომეტრია, 1990, No2, გვ.40-44.
ჩოჩია პ.ა. "მოდელის მოდიფიკაცია და დამუშავების ალგორითმები ორგანზომილებიანი გამოსახულებებიდან სამგანზომილებიანზე გადასვლისას." Წიგნში. IX
საერთაშორისო სამეცნიერო და პრაქტიკული კონფერენცია „თანამედროვე საინფორმაციო ტექნოლოგიადა IT განათლება." შერჩეული შრომების კრებული. მ.: MSU, 2014, გვ. 820-833.
ღია საინფორმაციო ტექნოლოგიების საერთაშორისო ჟურნალი ISSN: 2307-8162 ტ. 2, არა. 11, 2014 წელი
სამგანზომილებიანი და ორგანზომილებიანი გამოსახულებები: გამოსახულების მოდელის მოდიფიკაცია, ანალიზის არეალის დამუშავების ალგორითმები
რეზიუმე - ჩამოყალიბებულია სამგანზომილებიანი გამოსახულების სპეციფიკა. შესწავლილია საანალიზო არეალის და ორმასშტაბიანი გამოსახულების მოდელის ადაპტაცია 3D გამოსახულებებთან. ნაჩვენებია სხვადასხვა გამოსახულების დამუშავების ალგორითმების ცვლილებები 3D სურათებზე. შემოთავაზებულია სწრაფი ალგორითმები ადგილობრივი საშუალოსა და შეკვეთის სტატისტიკის გამოსათვლელად მოძრავ ფანჯარაში 3D-სურათებისთვის.
საკვანძო სიტყვები - გამოსახულების დამუშავება, სამგანზომილებიანი გამოსახულება, გამოსახულების მოდელი, გამოსახულების დამუშავების ალგორითმი, ანალიზის არე, სწრაფი ალგორითმები.
2D (ორი განზომილება) - კომპიუტერული გრაფიკის ტიპი. ეს სურათი ყოველთვის ბრტყლად გამოიყურება, რადგან ის იყენებს მხოლოდ ორ განზომილებას - სიგანეს და სიმაღლეს. გამოიყენება ლოგოების, რუქების, ვებსაიტების, სარეკლამო ბანერების შესაქმნელად, თამაშებში და აპლიკაციების ინტერფეისებში, მულტფილმებსა და ვიდეოებში. მიუხედავად იმისა, რომ 2D გრაფიკა ჰგავს ბრტყელი გამოსახულება, ჩრდილების გამო, შეგიძლიათ მიაღწიოთ სამგანზომილებიანი ობიექტების ეფექტს (მაგრამ არა ფოტორეალიზმს).
სარეკლამო მასალების განლაგება შექმნილი Museo Argentino de Ciencias Naturales-ისთვის(ბუენოს აირესი ბუენოს-აირესის ბუნების მეცნიერებათა მუზეუმი). ავტორი: ლუკას როდი.
ვიდეო Rijksmuseum-ის ერთ-ერთი პროექტისთვის. ვიდეოსერია მოიცავს მუზეუმის ონლაინ კოლექციიდან 211 ნამუშევრის სურათს.
ინტერაქტიული თამაში ბავშვებისთვის დინოზავრების ცხოვრების შესახებ, დახატული 2D გრაფიკული ფორმატით.
2D გრაფიკა მოდის სამ ტიპად:
- ვექტორული გრაფიკა: გამოსახულება წარმოდგენილია როგორც გეომეტრიული ფორმები, რომელიც იძლევა აგებული გამოსახულების მაქსიმალურ სიზუსტეს. გამოსახულების ეს ფორმატი ადვილად რედაქტირდება, მასშტაბირებულია, ბრუნავს, დეფორმირდება და საშუალებას გაძლევთ მოაწყოთ სამგანზომილებიანი. ვექტორის უარყოფითი მხარეები მოიცავს რეალიზმის ნაკლებობას და ეფექტების გამოყენების უუნარობას. ვექტორული გრაფიკა შესაფერისია ნახატებისა და დიაგრამების დასახატავად, გამოიყენება მასშტაბირებადი შრიფტებისთვის, ბიზნეს გრაფიკისთვის, ბრენდის წიგნის ელემენტებისთვის (ლოგოები, დეკორატიული ნიმუშებიდა ა.შ.), გამოიყენება მულტფილმების და სხვადასხვა ვიდეოს შესაქმნელად, ასევე ბეჭდვაში (უზრუნველყოფს გამოსახულების მაღალ ხარისხს).
- რასტერული გრაფიკა: სურათი იქმნება სხვადასხვა ფერის წერტილებისგან (ე.წ. პიქსელები), რომლებიც ქმნიან რიგებს და სვეტებს. ასეთი სურათები უაღრესად რეალისტურია სხვადასხვა ეფექტების გამოყენების შესაძლებლობის გამო. რასტრული ფორმატის მინუსი არის მისი დაბალი მასშტაბურობა (როდესაც გამოსახულება მცირდება ან გადიდდება, მისი ხარისხი იკარგება).
რასტერული გამოსახულების ფორმატები გამოიყენება ინტერნეტში ვებ გვერდების, მობილური აპლიკაციების, ნებისმიერი ინტერფეისის შესაქმნელად, ციფრული ფერწერადა ა.შ.
მაგალითი, რომელიც ასახავს განსხვავებას ვექტორულ და რასტრულ სურათს შორის.
მუზეუმის აპლიკაციის მაგალითი სენსორული მოწყობილობებისთვის:
- ფრაქტალური გრაფიკა: გამოსახულება შედგება ნაწილებისგან, რომლებიც გარკვეული გაგებით ჰგავს მთელს - ობიექტის გაფართოებული ნაწილები ჰგავს თავად ობიექტს და ერთმანეთს. კომპიუტერულ გრაფიკაში ფრაქტალები გამოიყენება ბუნებრივი ობიექტების გამოსახულების შესაქმნელად, როგორიცაა ხეები, ბუჩქები, მთის პეიზაჟები, ზღვის ზედაპირები და ა.შ.
ინტერაქტიული ინსტალაცია შიგნით
ადამიანს შეუძლია ორგანზომილებიანი სურათიდან ჩამოაყალიბოს ძალიან სრული წარმოდგენა გამოსახულ ობიექტებამდე მანძილების, მათი ფორმისა და ზომის შესახებ და ამით სრულად აღიქვას სამგანზომილებიანი სამყარო მთელი მისი სიღრმით. როგორ მივაღწიოთ ამას?
მოგეხსენებათ, ადამიანი თვალების დახმარებით პირდაპირ ხედავს ორგანზომილებიან სურათს. ის, რასაც ჩვენ ვხედავთ, შეიძლება გადავიღოთ, მაგალითად, კამერის გამოყენებით, დავბეჭდოთ ფურცელზე (ანუ ორგანზომილებიან სიბრტყეში) და ჩამოვკიდოთ კედელზე, ასე რომ, ჩვენს ტვინში თვალებიდან გამოსახულება ორგანზომილებიანია.
თუმცა, როდესაც ვუყურებთ რეალურ ობიექტებს, ფოტოებს და ვიდეოებს ვუყურებთ, ჩვენ ვახერხებთ იმდენი ინფორმაციის ამოღებას ამ ორგანზომილებიანი სურათებიდან, რომ ისინი ჩვენთვის სამგანზომილებიანად გვეჩვენებიან, თითქოს სამგანზომილებიანი. ჩვენ ძალიან კარგად აღვიქვამთ სივრცეში ობიექტების შედარებითი პოზიციის მხოლოდ ხედვით. ხედვის ტიპს, რომელიც საშუალებას გაძლევთ აღიქვათ ობიექტების ფორმა, ზომა და მანძილი, ეწოდება სტერეოსკოპიული ხედვა. ადამიანს აქვს ასეთი ხედვა და ამას აღწევს შემდეგი ეფექტებით:
მას შემდეგ რაც ვისაუბრეთ ყველა იმ ეფექტზე, რომლის საფუძველზეც ჩვენი ხედვა გვაძლევს სამგანზომილებიანი სურათის აღქმის საშუალებას, შეგვიძლია ერთი პატარა შენიშვნაც გავაკეთოთ 3D კინოს შესახებ.
ფაქტია, რომ ნებისმიერ ფილმში გამოყენებულია ყველა ზემოთ ჩამოთვლილი ეფექტი, გარდა პირველისა - "ბინოკულარული ხედვისა". ჰოდა, 3D კინოში ბინოკულურობა ემატება სპეციალური ტექნოლოგიების გამო. ფილმების 3D ყურებისას, სათვალე ქმნის ოდნავ განსხვავებულ სურათს თითოეული თვალისთვის.
თუმცა, უნდა აღინიშნოს, რომ ეს მნიშვნელოვნად არ აუმჯობესებს სურათს. ყოველივე ამის შემდეგ, როგორც უკვე აღვნიშნეთ, თუნდაც ერთი თვალის დახმარებით, დიდი ცხოვრებისეული გამოცდილების მქონე, თქვენ რეალურად შეგიძლიათ ნახოთ სურათის მთელი სიღრმე ხარისხის დაკარგვის გარეშე (სხვა ექვსი ეფექტის გამო, რომელიც გამოიყენება ნებისმიერ ფილმში).
გარდა ამისა, ბინოკულარული ხედვა სასარგებლოა მცირე დისტანციებზე და ფილმებში ხშირად ვხედავთ ფართო სცენებს, ვიდრე პატარა საგნებს ახლო მანძილზე, ამიტომ ეს ეფექტი ხშირად საერთოდ არ არის შესამჩნევი.
