6.2: Від сигналів до інформації

Last updated
Save as PDF

Page ID: 31951

\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

На жаль, багато явищ, які часто мають зовсім інше або навіть протилежне значення, виглядають дуже схожими при погляді на сигнал низького рівня. Наприклад, різкі зміни значень кольорів не обов'язково означають, що колір поверхні дійсно змінився. Подібні візерунки генеруються розривами глибини, дзеркальними відблисками, зміною умов освітлення або змінами орієнтації поверхні. Ці приклади проілюстровані на малюнку 6.2.1 і роблять комп'ютерний зір важкою проблемою.

Малюнок\(\PageIndex{1}\): Всередині міжнародної космічної станції (зліва) виділені ділянки, в яких значення пікселів різко змінюються (праворуч). Основні ефекти, що викликають подібні реакції: зміна властивостей поверхні (1), розриви глибини (2), дзеркальні відблиски (3), зміна умов освітлення, таких як тіні (4), або зміни орієнтації поверхні (5).

Цей приклад ілюструє, що одних сигналів недостатньо для розуміння явища, але вимагають контексту. Тут контекст стосується не лише навколишніх сигналів, але й концептуальних знань високого рівня, таких як той факт, що джерела світла створюють тіні та дзеркальні відблиски, що об'єкти спереду здаються більшими тощо. Наскільки важливі такі концептуальні знання, проілюстровано малюнком 6.2.1.

Обидва зображення показують однаковий ландшафт, який колись здається кратерами, колись із пагорбами, схожими на бульбашки. На перший погляд обидві сцени висвітлюються зліва, що передбачає зміну ландшафту. Одного разу інформація про те, що сонце висвітлює одну картинку зліва, а іншу справа, однак стає зрозуміло, що кратери просто по-різному освітлюються і те, що ми сприймаємо як шишки, з часом перетворюється назад в кратери.

Малюнок\(\PageIndex{2}\): Зображення місця посадки Аполлона-15 в різний час доби. Ландшафт ідентичний, але, здається, поцяткований кратерами (ліфт) або пагорбами (праворуч). Знаючи, що сонце висвітлює сцену зліва і справа, відповідно, дійсно пояснює цей ефект. Кредит зображення: NASA/GSFC/Університет штату Арізона.

Більш дивно, що концептуальних знань часто достатньо, щоб компенсувати відсутність сигналів низького рівня в зображенні. Приклад наведено на малюнку 6.4. Тут далматинську собаку можна чітко розпізнати, незважаючи на відсутність сигналів для її контуру, просто екстраполяцією її зовнішності та пози з концептуальних знань.

Ці приклади ілюструють як переваги, так і недоліки підходу до обробки сигналів. Хоча алгоритм виявлятиме цікаві сигнали навіть там, де ми не бачимо, або не очікуємо їх (через концептуальну упередженість), розуміння зображення вимагає не тільки низькорівневої обробки, але й інтелектуального поєднання просторових відносин низького рівня та концептуальних знань про світ.