ЗРИТЕЛЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ И ЦИФРОВОЕ ПРЕПАРИРОВАНИЕ

Соколов В.Н.

http://www.uprava.nm.ru uprava@nm.ru

ЧАСТЬ III

Изображение в серых тонах с http://ciclops.org/index.php?js=1 ;

http://ciclops.org/view.php?id=2914;

http://www.jpl.nasa.gov/videos/cassini/cassini20071218/;

http://www.nasa.gov/mission_pages/cassini/media/cassini-20071212b.html;

http://www.nasa.gov/mission_pages/cassini/multimedia/pia10094.html;

http://www.nasa.gov/mission_pages/cassini/main/index.html;

http://saturn.jpl.nasa.gov;

http://sd-www.jhuapl.edu/CASSINI/index.html ;

Как показано, существует широкое поле деятельности в колорометрии.

Если по Пестолотци – «от простого к сложному», то - от разложения на цвета и их перестановки в пикселе, от изменения размерности оттенков [bit/pixel], до построения искусственных колорометрических шкал применительно к предварительно отградуированным приборам приёма космической информации.

Но, мой читатель, задаётся вопросом – а какое отношение это имеет к автоматизации извлечения полезной и достоверной информации?

Ведь, действительно, можно создать и использовать уникальные технологии получения и передачи, но на этапе складирования, предоставления потребителю при низкой скорости извлечения полезной профильной информации столкнутся с кризисом доверия и отрицанию экономической целесообразности подобных проектов.

Возникают следующие сакраментальные вопросы – а что такое пространственная информация? И в каком виде представленная эта самая информация приобретает ценностные свойства? И каковы эти самые свойства? И т.п. &д.

В продемонстрированных примерах (см. часть I и II) упорядочивание оттенков красок-(r,g,b) – работающий приём на создание кообраза, его усиление – учёт спектральной отражательной способности элементов местности и объектов (с учётом свойств приёмно-передающего тракта при первичной обработке). Наконец, селекция ограниченного числа оттенков, созданных при сжатии и дискретизации спектра отражения, способствует выделению ограниченного числа текстур, заданного дискретизацией спектра.

Создают ли приведенные приёмы обработки полезные для восприятия свойства – для восприятия - да, но не более. Почему или за счёт чего? Попиксельная послоевая обработка информации не изменяет местоположения свойств (то есть для каждого значения оттенка, серого или окрашенного), а разложение, препарирование на срезы (представление в виде шлифов от темного к светлому тону) позволяет создать ориентиры в структуре изображения. Кообраз приобретает на новом носителе своё пространственное соответствие - «простографию» с чётко заданными и алгоритмически полученными разделами описания. Пространство разъято на конечное и ограниченное число составляющих и предъявлено смотрящему. Смотритель в поиске общего, для полученных частей ищет совокупности, составляющие кообраз, соответствующий его воображению, и, согласно представлениям о предмете исследования, - строит сообраз. В этом значение главных компонентов и приёмов обработки. Но это лишь подготовительный этап алгоритмизации.

Для близнецов «пространство-время» должны быть общие свойства и присущие каждому из них в отдельности, отличающие их друг от друга. Не будем повторять все софизмы (как понятия) о времени, оставим лишь представления о дискретности и стреле времени. И припомним себе, что дискретность пространства в данном представлении присутствует с первых строк повествования, и его сохранение в неприкосновенности – основное свойство приведенных алгоритмов. Дополнительно введена дискретность локальных свойств для каждого киба пространства, не меняющая связность пространства в целом. Киб – минимальная, неделимая далее, часть дискретного пространства в профильном (тематическом) представлении. Частный случай: «мёртвый» киб - пиксель выключенного монитора. Но отличие киба от пикселя - это возможность иметь переменного по свойствам непостоянного во времени соседа и самому быть таким. А пространство для наблюдателя – это постоянная совокупность кибов в данный момент при освещении, заданном в виде граничных и начальных условий, с учётом их взаимного положения.

Таким образом, сообраз - это построение представительных соседствующих кибов. Кибы поделены на спектральные классы и градации от тёмного к светлому. Но, кроме того, однородные кибы могут быть (и об этом напоминает картография) – точечными, линейными и площадными. Именно эти элементы и выделяет алгоритмы спектральной селекции по количеству кибов в каждом спектральном классе и разделением на соседей – близких и далёких. Кроме того, необходимо учитывать паритетные свойства «света и тени» для различных форм элементов и объёктов местности. И построение сообраза сводится к подбору последовательности алгоритмов выстраивания череды картин, отображающих присущие тематическому профилю связные соседства подклассов кибов. В случае простых форм (см. рис), приглядевшись, смотрящий увидит, а опытный дешифровщик узнает предложенную картину построения.

ПОСЛЕСЛОВИЕ

Существует, по крайней мере, три варианта передачи информации с оптоэлектронных приборов на борту космических аппаратов к землянам:

¾ сбор на борту и сброс информации на приёмные пункты за один виток;

¾ сбор, накопление на борту и сброс информации на приёмные пункты;

¾ трансляция видов Земли из космоса в реальном масштабе времени.

Во всех этих случаях передаётся сообраз, полученный от оптоэлектронных приборов на борту космических аппаратов, «как есть», и при соответствующем влиянии приёмно-передающего канала.

Наблюдение за одними и теми же объектами и элементами местности в интересах определённой тематики предполагает вычленение изменений и определение скорости (ускорения) деформаций отдельных элементов изображения конкретных паттернов. Область приложений подобных технологий с дополнением технологий спутникового позиционирования и наземного наблюдения открывает широкие горизонты предупреждения природных и техногенных катастроф.

В отличии от теории распознавания образов (в части обработки изображений), которая сосредоточилась на упорядочивании, классификациях и приложении широкого набора фильтров, в данном случае требуется отслеживание поведения от нескольких до группы элементов разрешения на местности, то есть регистрация и анализ совокупности однородной группы пикселей. Кроме того, необходимо выделить класс подобных совокупностей, в которых наиболее полно проявляются изменения, отвечающие критериям обнаружения отслеживаемого явления. Таким образом, подготовка информации для анализа требует предварительной обработки для построения кообраза с учётом свойств предшествующих носителей и приёмно-передающих трактов информации. Учитывая спектр диапазона частот, в котором ведётся приём сигналов на борту набора космических аппаратов, разнообразие и объём поступающих сведений с бортовых и наземных источников необходимо введение технологического процесса организации и ведения предварительной подготовки совокупности материалов для анализа и синтеза сведений, сопутствующих определению изменений признаков и прогнозу возможных последствий.

В соответствии с выше изложенным космические материалы разбиваются на три класса:

Изображения, подготовленные для виртуальной природной среды с количественными признаками соответствующих пространственных областей и/или элементов местности и объектов;

Изображения, упорядоченные по изобразительным свойствам и разложенные на конечное число слоёв, позволяющих по индексной шкале отслеживать параметры максимально стабильных и максимально изменчивых районов;

Изображения с разнородных производителей информации, синтезирующие производные параметры динамики изменения пространственных характеристик, прогнозирующие и реагирующие на критериальные указатели угроз.

Потенциал коммерческих приложений

на борту космических аппаратов и пунктах приёма

Для большей определённости изложенного представим предполагаемую схему обеспечения канала тематической информации обработанными космическими материалами.

Конечный этап – экспертный совет, работающий со всем аналитическим объёмом сведений, полученных с наземной и бортовой аппаратуры.

Ядро автоматической системы обработки информации – виртуальная среда, настроенная на визуализацию в реальном масштабе времени и приём текущих начальных данных из набора тематических описаний, задействованных для поддержки представления динамики изменений и прогноза состояния сценарного пространства.

Аналитический раздел – подготовка данных для виртуальной природной среды, использование численного моделирования отдельных тематических направлений для контроля основной программы виртуальной среды (подпрограмм ядра), ведение и контроль загружаемых данных.

База знаний и банки данных по тематическим направлениям.

Сетевое обеспечение, хранилище: проведение программных разработок.

Широкий набор тематических направлений и, соответственно, виртуальных сред, соответствующий состав носителей изобразительной информации, наличие обширного спектра программных продуктов обработки и сопоставления разнородных сведений предполагает учёт мнений и заключений по наследию угроз и возможного ущерба в виртуальной среде от множества исследователей.

[Дополнительно см. uprava.nm.ru :: http://uprava.nm.ru/articles/cv%20klenov.htm;

http://uprava.nm.ru/articles/virtualgeology.zip;

http://uprava.nm.ru/articles/ch1&ch2.zip ;http://uprava.nm.ru/articles/ch3-010307.htm;

http://uprava.nm.ru/articles/networkcenter.htm;http://uprava.nm.ru/articles/ch3.zip;

http://uprava.nm.ru/articles/gr-imaginations.ppt;

http://uprava.nm.ru/articles/dzeprognos.htm;http://uprava.nm.ru/articles/glass.zip;

http://uprava.nm.ru/articles/glass/glass2-1.doc;

http://uprava.nm.ru/articles/glass/glass2-2.doc;

http://uprava.nm.ru/articles/glass/glass2-3.doc;

http://uprava.nm.ru/articles/glass/glass2-4.doc;

http://uprava.nm.ru/articles/notes.htm;http://uprava.nm.ru/globmon/papesem.htm;

http://uprava.nm.ru/re.htm;http://uprava.nm.ru/baykal.htm ].

Обработка информации на борту космических аппаратов и сброс критериальной информации сокращает трафик, объём обработки и хранилищ информации; обеспечивает оптимальное соотношение полезной и избыточной информации; способствует рациональному использованию бортовой энергетики.

Подготовка виртуальных портретов аппаратуры и отдельных частей систем, используемых на борту, в том числе и на критических режимах работы, позволит отслеживать тепловое состояние бортового комплекса бесконтактным способом, создавая контурную и площадную (поверхностную) виртуальную среду на орбите для дополнительного контроля наземной командой маркеров состояния комплексов и экипажа.

Потенциал коммерческих приложений

Основу для экономических расчётов составляют особенности данной технологии, направленные на предупреждение потенциальных рисков.

Службы оценки происхождения чрезвычайных ситуаций контролируют особые точечные, линейные и площадные элементы местности и объекты, полученные по ретроспективным данным и моделям в режимах, настроенных на прогноз достижения критических уровней изменения в различных природных условиях с применением предложенной технологии.

Институциональное сообщество страховщиков заинтересовано в оценке рисков, связанных с экологическим состоянием территории, состоянием ответственности по мерам предупреждения и иным положениям, обременяющих категории выплат.

Предлагаемая технология находит применение на аналитическом и синтетическом этапе обработке информации, может быть использована на экспертных советах в качестве препарированной информации и интегрального представления района предполагаемого катастрофического события, также маркеров на критических направлениях.

Сопоставление наземных данных, в том числе по спутниковому позиционированию и/или эталонов изменений на элементах местности и/или объектах территориальной инфраструктуры, с маркерами по космическим данным сужает район поиска опасного события и сокращает время подготовки данных для принятия решений.

TECHNOLOGY TAXONOMY MAPPING (по классификации NASA)

Expert Systems

Data Acquisition

Database Development and Interfacing

Portable Data Acquisition or Analysis Tools

Software Development Environments

Software Tools for Distributed Analysis and Simulation

Mission Training

Form Generated on 09.12.2007 14:39