WikiDer > Вычислительная визуализация

Computational visualistics

Период, термин Вычислительная визуализация используется для адресации всего спектра исследуемых картинок научно "в" компьютере.[1]

Обзор

Изображений занимают довольно заметное место в современной жизни западных обществ. Вместе с языком они с самого начала были связаны с человеческой культурой. Примерно за одно столетие - после нескольких тысячелетий господства письменного слова - их доля снова заметно увеличивается. Шаги к общей науке об изображениях, которую мы можем назвать «общей визуалистикой» по аналогии с общей лингвистикой, были предприняты только недавно. До сих пор отсутствовала уникальная научная основа для описания и описания гетерогенного явления «образ» с возможностью межличностной проверки, в то время как отдельные аспекты, относящиеся к области визуалистики, преимущественно рассматривались в нескольких других дисциплинах, среди которых, в частности, философия, психология, и История искусства. И, наконец (хотя не в последнюю очередь), важный вклад в определенные аспекты новой науки об изображениях внесла информатика.

В ИнформатикаКроме того, если рассматривать изображения, изначально возникшие в результате нескольких более или менее независимых вопросов, которые приводят к соответствующим суб-дисциплинам: компьютерная графика безусловно, самый «заметный» среди них. Совсем недавно были предприняты усилия, чтобы окончательно сформировать уникальную и частично автономную отрасль компьютерных наук, посвященную изображениям в целом. По аналогии с компьютерная лингвистика, искусственное выражение вычислительная визуализация используется для адресации целого ряда научно исследуемых изображений "в" компьютере.

Покрытые области

Для науки об изображениях в информатике абстрактное тип данных »Image« (или, возможно, несколько таких типов) стоит в центре внимания вместе с потенциальными реализациями (см. Ширра 2005). Выделяют три основные группы алгоритмы чтобы этот тип данных учитывался в вычислительной визуалистике:

Алгоритмы от »изображения« к »изображению«

В поле под названием обработка изображений, фокус внимания формируется операциями, которые берут (по крайней мере) одно изображение (и, возможно, несколько вторичных параметров, которые не являются изображениями) и связывают его с другим изображением. С помощью этих операций мы можем определить алгоритмы для улучшения качества изображений (например, усиление контраста) и процедуры для извлечения определенных частей изображения (например, нахождения краев) или для вытеснения графических узоров в соответствии с определенным критерием гештальт (например, техника синего экрана). Алгоритмы сжатия для эффективного хранения или передачи графических данных также относятся к этой области.

Алгоритмы от »изображения« до «не-изображения»

Две дисциплины разделяют операции преобразования изображений в элементы данных, не являющиеся графическими. Поле распознавание образов фактически не ограничивается фотографиями. Но с начала 1950-х годов он выполнил важную предварительную работу для вычислительной визуалистики в тех областях, которые по существу классифицируют информацию в данных изображениях: идентификация простых геометрических гештальтов (например, «круглая область»), классификация букв (распознавание почерка), «видение» пространственных объектов в изображениях или даже ассоциация стилистических атрибутов изображения. То есть изображения должны быть связаны с экземплярами не графического типа данных, формируя описание некоторых из их аспектов. Соседнее поле компьютерное зрение является частью ИИ (искусственный интеллект), в которой компьютерные ученые пытаются научить компьютеры - грубо говоря - способности визуального восприятие. Следовательно, проблема скорее принадлежит компьютерному зрению в той степени, в которой его цель является «семантической», то есть результат приближается к человеческому восприятию объектов на картинке.

Алгоритмы от «не-изображения» до »изображения«

Исследование возможностей, полученных с помощью операций, которые приводят к экземплярам типа данных »изображение«, но берут в качестве отправной точки экземпляры не графических типов данных, выполняется, в частности, в компьютерная графика и визуализация информации. Первый имеет дело с изображениями в более близком смысле, то есть с изображениями, показывающими пространственные конфигурации объектов (в разговорном значении «объект») в более или менее натуралистическом представлении, например, в виртуальной архитектуре. Отправной точкой алгоритмов создания изображений в компьютерной графике обычно является тип данных, который позволяет нам описывать геометрию в трех измерениях и освещение сцены, которое должно быть отображено, вместе с важными оптическими свойствами рассматриваемых поверхностей. Ученые в области визуализации информации заинтересованы в графическом представлении любого другого типа данных, в частности тех, которые состоят из невизуальных компонентов в «пространстве» состояний: для этого в первую очередь необходимо определить соглашение визуального представления - например, , код цветов или определенные значки. Известные фрактальные образы (например, Набор Мандельброта) образуют пограничный случай визуализации информации, так как было визуализировано абстрактное математическое свойство.

Дипломные программы по вычислительной визуалистике

Тема вычислительной визуалистики была представлена ​​на Магдебургский университет, Германия, осенью 1996 года. Он был инициирован Томасом Стрототте, профессором компьютерной графики в Магдебурге, и в значительной степени поддержан Йоргом Ширрой вместе с целой командой междисциплинарных исследователей из социальных и технических наук, а также из медицины. Пятилетняя дипломная программа включает в себя курсы информатики в качестве основного: студенты узнают о цифровых методах и электронных инструментах для решения задач, связанных с изображениями. Технологические направления деятельности дополняются курсами по картинкам в гуманитарных науках. Помимо изучения традиционных (т.е. не компьютеризированных) контекстов использования изображений, студенты интенсивно практикуют свои коммуникативные навыки. В качестве третьего компонента программы прикладной предмет, такой как биология и медицина, дает студентам возможность на раннем этапе применить свои знания, поскольку они приобретают навыки, необходимые для сотрудничества с клиентами и экспертами в других областях, где важны данные цифровых изображений. например данные микроскопии и радиологических изображений в биологии и медицине. В 2006 году были введены программы бакалавриата и магистратуры.

Выражение «вычислительная визуалистика» также используется для аналогичной образовательной программы Университет Кобленц-Ландау.

Рекомендации

  1. ^ (Schirra 2000).

дальнейшее чтение

внешняя ссылка