Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Объекты в космосе оцениваются по разным точкам сетчатки. Бинокулярное неравенство имеет решающее значение для развития циклопического изображения в мозгу.

Циклопическое изображение - это единый мысленный образ сцены, созданный мозгом путем объединения двух изображений, полученных от обоих глаз . Умственный 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 паттернов. Эти случайные закономерности часто появляются в повседневной жизни, например, в искусстве, детских книгах и архитектуре. [2]

Циклопическое изображение названо в честь мифического существа Циклопа , обладающего одним глазом. Сингл относится к тому, как стереозрение зрители воспринимают центр своего объединенного поля зрения как лежащий между двумя физическими глазами, как если бы его видел глаз циклопа. [3] Альтернативные термины для циклопического глаза включают третий центральный воображаемый глаз и бинокуляр.

Термин циклопические стимулы относится к форме визуальных стимулов, которая определяется только бинокулярным несоответствием. Он был назван в честь одноглазого циклопа из « Одиссеи» Гомера . Термин «циклопический» в терминах бинокулярного неравенства был введен Белой Джулес . [4] Юлеш был венгерским инженером-радаром, который предсказал, что стереопсис может помочь обнаружить скрытые объекты, что может оказаться полезным при обнаружении замаскированных объектов. [5] Важным аспектом этого исследования было то, что Джулес показал, что использование случайных точечных стереограмм было достаточно для стереопсиса, тогда как Чарльз Уитстонтолько показал, что бинокулярное несоответствие необходимо для стереоскопического зрения. [6]

В происхождении термина «циклоп» есть некоторая ирония. Циклоп из «Одиссеи Гомера» не смог бы увидеть циклопический стимул, поскольку у него был только один глаз. Чтобы стереопсис возник, человек должен уметь использовать бинокулярные сигналы глубины - навык, который тезка этого термина не сможет использовать.

Бинокулярное неравенство, связанное с циклопическими изображениями, стало предметом интереса для исследований [7] в связи с ростом использования трехмерных технологий . Трехмерные технологии существуют не только в исследовательских учреждениях, но и в индустрии развлечений . [8] Поскольку циклопические изображения создаются с использованием бинокулярных сигналов глубины , циклопические изображения важны для понимания окружения человека в любой данной среде. Изображения с большей заметностьюпозволяют оптимально использовать циклопическое изображение, поскольку могут быть извлечены 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 стремится использовать идеи, лежащие в основе циклопических изображений, как способ оценки качества изображений, используемых в поисковых системах . Поскольку изображения с более высокой значимостью придают значение и контекст ситуации, технология, использующая это программное обеспечение, сможет просеивать информацию и находить, что составляет изображения высокого и низкого качества. [10] Актуальной темой исследований является создание искусственного интеллекта , который изучал бы изображение и генерировал значимую и правильную информацию. [11] Есть определенные опасения по поводу использования циклопических изображений в передовых технологиях, одна из которых - напряжение глаз.. Другая проблема заключается в том, работает ли эта технология, когда изображения искажаются различными способами. [12] Связь между технологиями и человеческим телом не нова. В течение многих лет исследователи сравнивали человеческий разум с передовым компьютером и использовали это сравнение, чтобы улучшить технологии, которые мы используем сегодня. [13]

Ссылки [ править ]

  1. ^ Wolbarsht, Майрон Л. (1972-09-01). «Основы циклопического восприятия. Бела Джулес» . Ежеквартальный обзор биологии . 47 (3): 353–354. DOI : 10.1086 / 407382 . ISSN  0033-5770 .
  2. ^ Ninio Жак (2007-02-01). «Наука и ремесло автостереограмм» . Пространственное видение . 21 : 185–200. DOI : 10.1163 / 156856807782753912 .
  3. ^ Гогель, Уолтер C; Гражданский институт авиационных медицинских исследований (США) (1963). Восприятие глубины по бинокулярной диспропорции . Оклахома-Сити, Оклахома: Федеральное авиационное агентство, Авиационная медицинская служба, Отдел авиационных исследований, Гражданский институт авиационных медицинских исследований. OCLC 70585084 . 
  4. ^ "Бела Джулес" . www.nasonline.org . Проверено 29 июня 2020 .
  5. ^ Тайлер, Кристофер (2005-03-01). «Богатство циклопической парадигмы» . Proc SPIE . 5666 . DOI : 10.1117 / 12.602896 .
  6. ^ "Чарльз Уитстон - Вики по истории разработки и технологии" . ethw.org . Проверено 1 июля 2020 .
  7. ^ Ли, Сумей; Хан, Сюй; Чанг, Юнли (октябрь 2019 г.). «Адаптивная оценка качества стереоскопических изображений на основе циклопических изображений с использованием ансамблевого обучения» . Транзакции IEEE в мультимедиа . 21 (10): 2616–2624. DOI : 10,1109 / TMM.2019.2907470 . ISSN 1941-0077 . 
  8. ^ Мессай, Усама; Хачуф, Фелла; Сегир, Зиану Ахмед (01.03.2020). «Нейронная сеть AdaBoost и циклопическое представление для оценки качества стереоскопического изображения без опорных точек» . Обработка сигналов: передача изображений . 82 : 115772. дои : 10.1016 / j.image.2019.115772 . ISSN 0923-5965 . 
  9. ^ Ли, Сумей; Хан, Сюй; Чанг, Юнли (октябрь 2019 г.). «Адаптивная оценка качества стереоскопических изображений на основе циклопических изображений с использованием ансамблевого обучения» . Транзакции IEEE в мультимедиа . 21 (10): 2616–2624. DOI : 10,1109 / TMM.2019.2907470 . ISSN 1941-0077 . 
  10. ^ Лин, Янцун; Ян, Цзячен; Лу, Вэнь; Мэн, Цинган; Lv, Zhihan; Песня, Хубинг (февраль 2017 г.). «Индекс качества стереоскопических изображений путем совместной оценки циклопической амплитуды и циклопической фазы» . IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing . 11 (1): 89–101. DOI : 10.1109 / JSTSP.2016.2632422 . ISSN 1941-0484 . 
  11. ^ Ян, Цзячен; Сим, Кёхун; Лу, Вэнь; Цзян, Бин (июль 2019 г.). «Прогнозирование качества стереоскопического изображения с помощью составных автокодировщиков на основе формирования стереоскопического изображения» . Транзакции IEEE в мультимедиа . 21 (7): 1750–1761. DOI : 10,1109 / TMM.2018.2889562 . ISSN 1941-0077 . 
  12. ^ Ян, Цзячен; Ван, Яфанг; Ли, Байхуа; Лу, Вэнь; Мэн, Цинган; Lv, Zhihan; Чжао, Дэцзун; Гао, Чжицюнь (10 декабря 2016 г.). «Метрика оценки качества стереоизображений с учетом циклопической интеграции и визуальной значимости» . Информационные науки . 373 : 251–268. DOI : 10.1016 / j.ins.2016.09.004 . ISSN 0020-0255 . 
  13. ^ Пинкер (2009). Как работает разум (1997/2009) . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: WW Norton & Company.