Одним из наиболее полезных и хорошо изученных разделов искусственного интеллекта и машинного обучения является машинное зрение. Машинное зрение, или способность компьютера анализировать и предсказывать содержание изображения, часто настолько хорошо, насколько хороши изображения, которые оно загружает.
Вот почему инженеры неустанно работали над созданием новых, более совершенных средств технологии трехмерного изображения как с аппаратной, так и с программной точки зрения.
Понятно, что при изучении изображений инженеры черпали вдохновение в том, как человеческий глаз воспринимает и интерпретирует изображения.
Принцип работы зрительной системы человека заключается в том, что каждый отдельный глаз видит мир под другим углом и объединяет эти изображения в одно посредством процесса, называемого параллаксом. При создании 3D-изображений используется один и тот же подход: для каждого снимка используются две линзы, каждая из которых снимает изображение, которое отличается от другого.
В общем, методы визуализации 3D можно разделить на активные и пассивные. Активные системы трехмерной визуализации – это системы, которые используют искусственное освещение для захвата и записи цифровых изображений объектов. Такое искусственное освещение обеспечивает плотные и точные изображения даже объектов без текстуры, которые иначе было бы трудно получить.
В активной системе трехмерной визуализации используются различные методологии, включая время пролета, триангуляцию и интерферометрию. Например, время пролета требует кодирования трехмерных данных в каждый пиксель путем измерения времени, которое проходит, когда свет проходит к целевому объекту, а затем возвращается к датчику. Лидар – популярный пример активной системы 3D-визуализации.
С другой стороны, пассивные методы – это системы, которые восстанавливают трехмерную информацию из сцен, освещенных только окружающим освещением. Они стремятся использовать глубину фокуса и светового поля. В методах на основе снимков разница между двумя снимками, сделанными одновременно, используется для расчета расстояния до объектов – процесс, называемый пассивным стереоизображением.
Многие области могут получить большую выгоду от трехмерного изображения. Очевидное применение – автономные (беспилотные) автомобили. Благодаря усовершенствованиям в технологии 3D-визуализации появятся более совершенные визуальные системы для беспилотных автомобилей, позволяющие им принимать более точные и безопасные решения в режиме реального времени. Дополненная реальность также является одним из вариантов использования, в котором трехмерное изображение будет полезно.
Помимо машинного зрения, в медицине, в частности, можно найти множество важных приложений. Использование 3D-изображений в таких процедурах, как ультразвук, кардиологическое обследование и хирургическое зрение, принесет большую пользу как врачам, так и пациентам.
Совершенно очевидно, что сейчас 3D-визуализация является такой актуальной областью, и поскольку технология продолжает совершенствоваться на уровне схем, во многих областях системы 3D-визуализации могут стать обычной технологией.
© digitrode.ru