Yorug'lik maydoni nima?
May 23, 2018
Mavjud adabiyotga ko'ra rasmiy bayonot "yorug'lik maydonini" aniqlashdir. 1846-yilda Faraday tomonidan berilgan ta'rifga qarab ta'riflanishi mumkin. Balla Balla Ballarabra ... Ikki o'lchovli joylashuv ma'lumotlarini (u, v) ko'taradi va ikki o'lchovli yo'nalish ma'lumotlarini (θ, φ) yorug'lik maydoni. Levoyning yorug'lik maydoniga nazariy ko'rsatilishiga ko'ra, kosmosda yorug'lik va yo'nalish ma'lumotlarini olib keladigan yorug'lik Ballarabala Ballarabra ... "(Men uni olib tashlayman, oqning o'ziga xos mazmuni o'qiy olmaydimi yoki yo'qmi?
Oddiy ma'noda, yorug'lik maydoni to'rt o'lchovli optik nurlanish maydonining fazoviy pozitsiyasini va yo'nalish ma'lumotlarini o'z ichiga olgan parametrik tasviri va kosmosdagi barcha yorug'lik radiatsiya funksiyalari yig'indisidir. Uning ikkita asosiy yo'nalishi yengil maydonni tortish va yorug'lik maydonini ko'rsatishdir. Birinchisi, butun makonning barcha ma'lumotlarini yozishni talab qiladi. Ikkinchisi - axborotni to'liq qayta tiklash. Xiao Bian bilan, kosmosdagi har qanday burchak yoki o'zboshimchalik bilan joylashuvi butun kosmik muhitning haqiqiy ma'lumotlarini olishiga ishonchim komil. Yorug'lik maydonidan olingan rasm ma'lumoti yanada kengroq va sifatli bo'ladi.
Magic Leap va Lytro tomonidan e'lon qilingan "yorug'lik maydoni" nima?
(2-rasm. Inson ko'zini ko'rishni sxematik diagrammasi)
Shunday bo'lsa-da, juda ko'p aralashdi, to'g'ri, shunday. Keling, Buyuk Xudo Xiao Bai ning sabr-toqatini va xayrixohligini qanday tushuntirganini ko'rib chiqaylik.
"Ushbu yorug'lik maydonini tushunishdan oldin, biz hozir ko'rayotgan dunyoni tushunishingiz kerak. Qisqacha aytganda, ko'rgan dunyo - bu bizning ko'zimizga jismoniy yorug'likning aks etishi, linzaning sinishi va hokazo. Bizning retinamizda ko'rishdan so'ng retina ushbu elektr signallarni optik nervlar orqali miyasiga o'zgartiradi va biz Turli ob'ektlarda, biz ko'zoynak linzalari murdalariga aniqroq va markazlashtirilgan qilish uchun istalgan vaqtda qalinlikni moslashtiradi. Ob'ekt yaqinlashganda, bizning o'quvchilarimiz kameraning yorug'lik qizg'inligini pasaytirishga, siliyer mushaklarining qisqarilishiga olib keladi, shunda ko'zning shishishi kattaroqdir, shunda retina aniq tasvirni oladi va aksincha, .
Ushbu jarayon millionlab yillar davomida odamlarning evolyutsiyasi bilan shug'ullanuvchi har qanday vaqtda insoniy instinktga aylanib, antik-silkinish qobiliyatlari bilan rivojlandi (Vistibulo-Okular Reflex, VOR). Bundan tashqari, biz o`tishning o`zida jigarrang va loyqalanadigan effektlarni his qila olmaymiz (albatta, agar siz ahmoqlik bilan soniyada uch marta suzishga harakat qilsangiz, o'rta ekran hali ham loyqalanadi). Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, ko'zlar turli narsalarga yoki nuqtalarga tushganda haqiqiy dunyoga qaraganda, diqqat va markazlashtirilganlik uzunligi farqlanadi.
Ya'ni, ko'zlarimizda ko'rgan aniq bir dunyo, faqat bir vaqtning o'zida ma'lum bir markazga o'xshash 2D xaritadir. U universal kamera tomonidan olingan fotosuratga o'xshaydi. Fokus nuqtasi aniq (ya'ni biz ko'rib turgan joy aniq), fonning qismi bulanadi (ya'ni ko'zning markaziy maydonidan tashqari, ko'zoynakning qolgan qismi hammasi bulanadi). Butun kosmik muhit ko'plab bunday ikki o'lchamli tasvirlarning integratsiyasi bilan shakllanadi. Suyultirilgan tasvir muayyan vaqt ichida har bir "markazlashtirilgan" ning turli xil joylashuv ma'lumotlarini va pozitsiya munosabatlarini o'z ichiga oladi. Yorug`lik maydoni haqiqiy maydoni simulyatsiya qilish va yozishdir. Keling, xuddi shu makonning boshqa joyida bo'lgani kabi, har qanday burchakka o'xshash ikki o'lchovli fotosuratlardan bir xil tasvirni ko'rib chiqaylik.
Bundan kamroq aniq metafora ishlatish uchun sizning oldingizda uch o'lchamli dunyoga eksa qo'shing va keyin bu eksa bo'ylab bo'ling. Siz ko'rgan barcha tasvirlar qoziqdagi bo'laklardan biridir. Lytro, Next VR va Google-ning Google Gitara, nemis kompaniyasining Raytrix va boshqalar, ularning yo'nalishi - bu makondagi barcha ma'lumotni qanday qilib to'liq yozib olish va Magic Leap va Ant bu tarkibni qanday joylashtirishni ko'rib chiqadi. Qayta paydo bo'ling. "
Magic Leap va Lytro tomonidan e'lon qilingan "yorug'lik maydoni" nima? (3-rasm. Keyingi VR qurilmasi sxemasi)
Yengil maydonlar sotib olish uchun, keyingi VR yechimi, Lytro-kamera yoki Google Jump-ning bo'ladimi, uchta asosiy echim bor:
Microlens Array Qaroringiz
Kamera qatori echimi
Maskaralar va boshqa diafragma ishlov berish echimlari
Magic Leap va Lytro tomonidan e'lon qilingan "yorug'lik maydoni" nima?
(4-rasm. Umumiy kamera printsipi)
Magic Leap va Lytro tomonidan e'lon qilingan "yorug'lik maydoni" nima?
(5-rasm. Yorug'lik kamerasi printsipi)
Birinchi mikrolens qatori sxemasi.
Mavjud oddiy tasvirlash tizimidan kelib chiqqan holda, mavjud kamera sirtini bir tekis tekislikda mikrolenslar majmuasini qo'shish bilan oddiy konvertatsiya qilish uchun kichik rasmli tasvirlar bir xil holatdagi turli burchaklardagi sahna tasvirini yozish uchun ishlatiladi. natijada to'rt o'lchamli yorug'lik qo'lga kiritildi. maydonda. Kompaniyaning Adobe kompaniyasining 2011 yildagi engil kamera linzalari mavjud.
Magic Leap va Lytro tomonidan e'lon qilingan "yorug'lik maydoni" nima?
(6-rasm. Adobe ning yorug'lik maydonidagi kamera linzalari)
Kompaniyaning optik maydonidagi kamera linzalari dizayni, hasharot birikma ko'z dizayniga o'xshash, har bir linzaning an'anaviy linzaga nisbatan tasvirni piksellar sonini va shunga o'xshash narsalardan afzalligi yo'q va linzalarning tashqi ta'siriga bog'liq holda yangi xatolar paydo bo'lishi mumkin. Siz bilan shug'ullanishingiz kerak. Ammo, asl tasvir Adobe tomonidan mos keladigan dastur yordamida qayta ishlanganidan so'ng, ko'p qatlamli 3D simulyatsiya tasvirini olasiz.
Ikkinchi usul - kamera majmuasi.
1996 yilda Stenford universitetining professor Marc Levoy tomonidan taqdim etilgan 128 ta kamera qatori echimi, Isaksen yagona kamerali skanerlash yechimi, MIT 64 kameralar qatori va Carnegie Mellon Universitetining "3D xonasi" dasturi. Ushbu yechim kosmosdagi kameralarning o'ziga xos joylashuvi orqali turli xil tasvirlarni to'plash va undan keyin kvadratni olish uchun ushbu kvadratlarni aniq hisob-kitoblar orqali qayta tiklashdir. Ushbu sxema bilan olingan rasmda ko'plab to'g'ridan-to'g'ri ma'lumotlar mavjud bo'lishi mumkin va sintetik teshiklarni ko'rish va keng burchakdagi panoramik tasvirlarda afzalliklarga ega, ammo 128, 64 kamerali massivlar ... Xiaobianning intensiv fobiya deb o'ylayotgani.
Uchinchisi, niqob va boshqa diafragma ishlov berish echimlari.
Veeraraghavan yorug'lik kamerasi bunday dasturlarning vakillari hisoblanadi. Ushbu turdagi dastur diafragma va yorug'lik qizg'inligini muntazam ravishda tartibga solib, fotosuratlar seriyasini olish uchun kamera diafrasiga asoslangan. Ushbu fotosuratlar to'plamining chastota diapazoni taqsimoti asosan yorug'lik maydonining ma'lumotlari bilan mos keladi. Tegishli ma'lumotlarni qayta ishlash orqali to'rt o'lchovli yorug'lik maydoni ma'lumotlarini teskari tarjima qilish mumkin. Ushbu turdagi sxema apparatni amalga oshirish uchun nisbatan osondir, ammo dasturiy ta'minot ma'lumotlarini konvertatsiya qilishda maqsadli ishlov berishni talab qiladi.
Ammo, aslida, so'nggi yillarda apparat narxining pasayishi va pasayib borishi sababli, engil maydonchani sotib olish dasturi keng ko'lamli keng ko'lamli kamera majmualari va mayda rangli nurli mikroskoplarga ko'proq mos keladi. Shu bilan birga, joriy yorug'lik kamerasi echimlari masofaviy piksellar sonini va tasvirning aksiyal o'lchamlari o'rtasida yaxshi muvozanatga erisha olmaydi va tasvirning bo'shliqqa ruxsatini va eksenel o'lchamlarini cheklaydigan apparatning to'siqlarini, ishlov berishdagi to'siqni va boshqalarni cheklaydi. Eng katta muammoga erishish uchun engil maydon kabi.
Yorug'lik maydonini qanday qilib ko'paytirish bo'yicha asosiy yo'nalishlar quyidagilardir:
Ko'rish yo'nalishini hisoblang
Raqamli yo'nalishni qayta yo'naltirish
Birinchi usul kamera optik tizimini to'rt o'lchovli yorug'lik maydonining turli eksenel ma'lumotlariga saralash orqali tasvirlash yo'nalishini hisoblashdir. Keyin barcha yorug'lik maydonining raqamli ma'lumoti nur nurlarining miqdorini, o'quvchining funktsiyasi va boshqalarni hisoblash yo'li bilan olinadi va keyinchalik raqamli integratsiya taxminan hal qilinadi. Butun yorug'lik maydonini asosiy raqamli tasvirdan tiklash mumkin. Ushbu tasvirlarning raqamli ma'lumotlarini to'g'ridan-to'g'ri mos keladigan tasvir qurilmasi ko'rsatishi mumkin.
Magic Leap va Lytro tomonidan e'lon qilingan "yorug'lik maydoni" nima?
(7-rasm. Raqamli refocus sxematik)
Raqamli qayta yo'naltirishning ikkinchi turi Xiao Bian tomonidan hali ham tushunilmaydi. Tekshiruvchi maqsad joylashgan tasvir tekisligi aniqlanganini va maqsad tomonidan olingan nurli nurlanish miqdori aniqlandi. Keyinchalik, Fourier seriyali teoremasining natijasi farqni qayta tiklash uchun ishlatiladi. Fokus bo'ylab rasm.
Shu bilan birga, qanday ko'rish usulidan qat'i nazar, ushbu yorug'lik maydonlarining raqamli ma'lumotlarini olgandan so'ng, ularni aks ettirish uchun mos ko'rsatkich qurilmalari talab qilinadi. Ammo hozirgi paytda biz yorug'lik sohasida harakat qilayotganimizni va tasvirning mos ravishda o'zgarishini tushunsak bo'ladi. Ushbu ta'sirni haqiqiy dunyoda yuradigan qurilma kabi his qiladi. Bugungi kunda ko'plab yetishtiriladigan mahsulotlar yo'q va VR uskunalari iloji boricha tezroq bo'lishiga umid qilamiz. Ushbu muammolarni hal qiling.
