апр 18, 2019 | 13:04

 
Любое двух- или даже трех- мерное отображение в видимом человеческому глазу образе окружающего мира может позволить визуально опознать, в какой-то мере отображенное пространство. Правда эта визуальная оценка будет далека от точной модели реальности с точными параметрами и прогнозом изменения во времени всех деталей, основывающимся на некоторых статистических данных, сохраненных на носителе информации. Конечно, существуют приборы, позволяющие в оптическом диапазоне измерять расстояние, приближать или удалять изображение. Их использование можно назвать праобразом науки обработки сигнала. А что если появится алгоритм, который позволит по любому изображению любой мерности восстановить точную трехмерную модель объекта?
ЦОС оперирует, в первую очередь, такими понятиями, как
спектр:
-
фильтр:

, где


-
идеальная импульсная характеристика, получаемая, как Фурье-образ от идеальной частотной характеристикигде H_D(w) (взят как пример КИХ-фильтр),
интерполяция:
Ш(t) = (t-kt):
s(t) = s(t) Ш(t) = s(t)(t-kt) =s(kt)(t-kt). (14.4.1)
:
SF(f) = S(f) ③FШF(f). (14.4.2)
ШF(f) =(f-nF). (14.4.3)
 
SF(f) = FS(f)③(f-nF) = FS(f-nF). (14.4.4)
 
FS(f) = F[S(f)③ШF(f)] ПF(f). (14.4.5)


где
s(t) — дискретная функция
Ш(t) FШF(f) — ее гребневая функция, она же фурье-образ
FS(f)- спектр, непрерывная периодическая функцияс периодом F.
Таким образом представив исходное изображение в виде потока информации, можем оперировать всеми доступными для ЦОС понятиями. В основе многих современных технологий передачи, архивирования и отображения информации в цифровом виде лежат именно алгоритмы ЦОС, это, например, JPEG, AVI, MPEG, CD/DVD, DIVX. Они позволяют, путем вычисления спектральных передаточных функций, коэффициентов аппкроксимации, сверток, получить передачу изображения, оптимизированную по многим критериям.
Уже готовый алгоритмдолжен обладать возможностью сохранения виртуальных координат каждой точки видимого объекта в пространстве/времени, а так же упрощения, т. е. выделения тех узлов, которые обязательны для формирования объекта модели или группы объектов, и пропуска тех узлов, которые не существенны.
Массив получаемых координат должен в реальном времени анализироваться алгоритмом, который будет вычислять все необходимые допустимые интервалы изменения параметров, коэффициенты и составлять прогноз их изменения.
 
Практическое применения нового алгоритма ЦОС будет, например, такое: во-первых, по двухмерному изображению (фотографии) одного или нескольких объектов могут быть получены трехмерные координаты объекта и даже может быть предсказано его поведение по 4й координате — по времени. Во-вторых, «оживление» статического изображения, т. е. каждый объект, чье изображение было получено цифровой системой, может быть проанализирован алгоритмом и предсказано его развитие в будущее или прошлое. Т.к. источником оцифрованных данных будет достоверное изображение, то его примем за исходный верный вариант и предусмотрим возвращение системы в отправную точку.