Циклопическое изображение
Циклопический образ — единый мысленный образ сцены, создаваемый мозгом в процессе совмещения двух изображений, полученных от обоих глаз . Ментальный процесс, стоящий за циклопическим изображением, имеет решающее значение для стереозрения . [1] Автостереограммы используют этот процесс, чтобы обмануть мозг и сформировать кажущееся циклопическое изображение из, казалось бы, случайных шаблонов. Эти случайные закономерности часто появляются в повседневной жизни, например, в искусстве, детских книгах и архитектуре. [2]
Циклопическое изображение названо в честь мифического существа Циклопа , существа, обладающего одним единственным глазом. Сингл относится к тому, как зрители со стереозрением воспринимают центр своего слитого зрительного поля как лежащий между двумя физическими глазами, как будто его видит циклопический глаз. [3] Альтернативные термины для циклопического глаза включают третий центральный воображаемый глаз и бинокулус.
Термин «циклопические стимулы» относится к форме зрительных стимулов, которая определяется только бинокулярным неравенством. Он был назван в честь одноглазого Циклопа из Гомера » «Одиссеи . Термин циклопический в терминах бинокулярного неравенства был придуман Белой Юлешем . [4] Юлеш был венгерским радиолокационным инженером, который предсказал, что стереопсис может помочь обнаружить скрытые объекты, что может оказаться полезным при поиске замаскированных объектов. [5] Важным аспектом этого исследования было то, что Юлеш показал, что использования стереограмм со случайными точками достаточно для стереопсиса, тогда как Чарльз Уитстон только показал, что бинокулярное несоответствие необходимо для стереопсиса. [6]
В происхождении термина «циклопический» есть доля иронии. Циклоп из «Одиссеи» Гомера не смог бы увидеть циклопический стимул, поскольку у него был только один глаз. Чтобы возник стереопсис, человек должен уметь использовать бинокулярные сигналы глубины - навык, который тезка этого термина не сможет использовать.
Бинокулярное несоответствие, связанное с циклопическими изображениями, стало предметом исследований. [7] из-за роста использования трехмерных технологий . Трехмерные технологии существуют не только в исследовательских целях, но в индустрии развлечений . и [8] Поскольку циклопические изображения создаются с использованием бинокулярных сигналов глубины , циклопические изображения важны для понимания окружения человека в любой данной среде. Изображения с большей выразительностью позволяют оптимально использовать циклопическое изображение, поскольку можно извлечь важные детали. Другими словами, изображение более высокого качества имеет большее значение для глаза. Хотя циклопические изображения имеют ограничения из-за окружения, они могут быть очень адаптивными. [9]
Предлагаемая технология предполагает использовать идеи циклопических изображений как способ оценки качества изображений, используемых в поисковых системах . Поскольку изображения с более высокой значимостью придают ситуации смысл и контекст, технология, использующая это программное обеспечение, сможет анализировать информацию и находить, что представляет собой изображения высокого и низкого качества. [10] Текущая тема исследований — создание искусственного интеллекта , который будет анализировать изображение и генерировать значимую и правильную информацию. [11] Когда дело доходит до использования циклопических изображений в развитии технологий, возникают определенные опасения, одна из которых — перенапряжение глаз . Другая проблема заключается в том, работает ли технология, когда изображения искажаются различными способами. [12] Связь между технологиями и человеческим телом — не новая идея. В течение многих лет исследователи сравнивали человеческий разум с продвинутым компьютером и использовали это сравнение для совершенствования технологий, которые мы используем сегодня. [13]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Вольбаршт, Майрон Л. (1 сентября 1972 г.). «Основы циклопического восприятия. Бела Юлеш» . Ежеквартальный обзор биологии . 47 (3): 353–354. дои : 10.1086/407382 . ISSN 0033-5770 .
- ^ Нинио, Жак (1 февраля 2007 г.). «Наука и ремесло автостереограмм» . Пространственное видение . 21 (1–2): 185–200. дои : 10.1163/156856807782753912 . ПМИД 18073058 .
- ^ Гогель, Уолтер С; Гражданский аэромедицинский научно-исследовательский институт (США) (1963). Восприятие глубины из-за бинокулярного неравенства . Оклахома-Сити, Оклахома: Федеральное агентство гражданской авиации, Авиационная медицинская служба, Отдел аэромедицинских исследований, Институт гражданских авиационных медицинских исследований. OCLC 70585084 .
- ^ «Бела Юлеш» . www.nasonline.org . Проверено 29 июня 2020 г.
- ^ Тайлер, Кристофер (1 марта 2005 г.). Роговитц, Бернис Э; Паппас, Трасивулос Н; Дейли, Скотт Дж (ред.). «Богатство циклопической парадигмы» . Процесс SPIE . Человеческое зрение и электронная визуализация X. 5666 : 62. Бибкод : 2005SPIE.5666...62T . дои : 10.1117/12.602896 . S2CID 206414361 .
- ^ «Чарльз Уитстон — Wiki по истории техники и технологий» . ethw.org . 20 января 2016 года . Проверено 1 июля 2020 г.
- ^ Ли, Сумей; Хан, Сюй; Чанг, Юнли (октябрь 2019 г.). «Адаптивная оценка качества стереоскопического изображения на основе циклопических изображений с использованием ансамблевого обучения» . Транзакции IEEE в мультимедиа . 21 (10): 2616–2624. дои : 10.1109/TMM.2019.2907470 . ISSN 1941-0077 . S2CID 132019317 .
- ^ Мессаи, Усама; Хашуф, Фелла; Сегир, Зиану Ахмед (01 марта 2020 г.). «Нейронная сеть AdaBoost и циклопическое представление для безэталонной оценки качества стереоскопического изображения» . Обработка сигналов: передача изображений . 82 : 115772. doi : 10.1016/j.image.2019.115772 . ISSN 0923-5965 . S2CID 211235213 .
- ^ Ли, Сумей; Хан, Сюй; Чанг, Юнли (октябрь 2019 г.). «Адаптивная оценка качества стереоскопического изображения на основе циклопических изображений с использованием ансамблевого обучения» . Транзакции IEEE в мультимедиа . 21 (10): 2616–2624. дои : 10.1109/TMM.2019.2907470 . ISSN 1941-0077 . S2CID 132019317 .
- ^ Линь, Яньцун; Ян, Цзячен; Лу, Вэнь; Мэн, Цинган; Льв, Жихан; Сонг, Хоубинг (февраль 2017 г.). «Индекс качества стереоскопических изображений путем совместной оценки циклопической амплитуды и циклопической фазы» . Журнал IEEE по избранным темам обработки сигналов . 11 (1): 89–101. Бибкод : 2017ИССП..11...89Л . дои : 10.1109/JSTSP.2016.2632422 . ISSN 1941-0484 . S2CID 18610475 .
- ^ Ян, Цзячен; Сим, Кёхун; Лу, Вэнь; Цзян, Бинь (июль 2019 г.). «Прогнозирование качества стереоскопического изображения с помощью составных автокодировщиков на основе формирования стереопсиса» . Транзакции IEEE в мультимедиа . 21 (7): 1750–1761. дои : 10.1109/TMM.2018.2889562 . ISSN 1941-0077 . S2CID 69969280 .
- ^ Ян, Цзячен; Ван, Яфан; Лу, Вэнь; Мэн, Цинган; Чжао, Дезонг; Гао, Чжицюнь (10 декабря 2016 г.) . визуальная заметность» . Информационные науки . 373 : 251–268. doi : 10.1016/j.ins.2016.09.004 . ISSN 0020-0255 . S2CID 205465545 .
- ^ Пинкер, Стивен (2009). Как работает разум (1997/2009) . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: WW Norton & Company.