Vicka stereoskopi

Exempel på wiggle stereoscopy, en gata i Cork , Irland 1927

Wiggle stereoscopy är ett exempel på stereoskopi där vänster och höger bilder av ett stereogram animeras . Denna teknik kallas också wiggle 3-D , wobble 3-D , eller ibland Piku-Piku (japanska för "ryckningar").

Känslan av djup från sådana bilder beror på parallax och förändringar i ocklusion av bakgrundsobjekt. Till skillnad från andra stereotekniker visas samma bild för båda ögonen.

Fördelar och nackdelar

Wiggle stereoskopi erbjuder fördelarna att inga glasögon eller speciell hårdvara krävs; de flesta människor kan uppfatta effekten snabbare än när de använder korsögda och parallella tittartekniker. Dessutom erbjuder den stereolikt djup till personer med begränsad eller ingen syn på ett öga.

Nackdelarna med wiggle stereoskopi är att den inte ger sann binokulär djupuppfattning ; det är inte lämpligt för utskriftsmedia, eftersom det är begränsat till skärmar som kan växla mellan de två bilderna, och det är svårt att uppskatta detaljer i bilder som ständigt är i rörelse.

Antal och tidpunkt för bilder

De flesta wiggle-bilder använder bara två bilder, vilket ger en ryckig bild. En jämnare bild kan komponeras genom att använda flera mellanbilder och använda vänster och höger bilder som slutbilder av bildsekvensen. Om mellanliggande bilder inte är tillgängliga kan ungefärliga bilder beräknas från slutbilderna med hjälp av tekniker som kallas visningsinterpolation . De två slutbilderna kan visas under en längre tid än de mellanliggande bilderna för att möjliggöra inspektion av detaljer i vänster och höger bilder.

Ett annat alternativ för att minska intrycket av ryckighet är att minska tiden mellan bildrutorna i en vickande bild. [ citat behövs ]

3D-bilder från en enda bild

An example of monocular portrait images of human faces that have been converted to create a moving 3D photo using depth estimation via Machine Learning using TensorFlow.js in the browser
Ett exempel på monokulära porträttbilder av mänskliga ansikten som har konverterats för att skapa ett rörligt 3D-foto med hjälp av djupuppskattning via Machine Learning med TensorFlow.js i webbläsaren

Med framsteg inom maskininlärning och datorseende är det nu också möjligt att återskapa denna effekt med en enda monokulär bild som indata .

I det här fallet kan man använda en segmenteringsmodell kombinerad med en djupuppskattningsmodell för att uppskatta information om avståndet mellan objektens ytor i scenen från en given synvinkel för varje pixel i den bilden (känd som en djupkarta ), och med den informationen kan du sedan rendera den pixeldatan som om den vore tredimensionell för att skapa en subtil 3D-effekt.

Uppfattning

Känslan av djup från vickande 3D-bilder beror på parallax och förändringar i ocklusionen av bakgrundsobjekt.

Även om wiggle-stereoskopi tillåter uppfattningen av stereoskopiska bilder, är det inte ett "äkta" tredimensionellt stereoskopiskt visningsformat i den meningen att wiggle-stereoskopi inte ger ögonen sin egen separata vy var och en.

Den uppenbara stereoeffekten är resultatet av att synkronisera timingen för vickningen och mängden parallax till bearbetningen som görs av den visuella cortex. Tre eller fem bilder med bra parallax kan ge en bättre effekt än enkla vänster- och högerbilder. [ citat behövs ]

Wiggling fungerar av samma anledning som en övergångs panorering (eller tracking shot ) i en film ger bra djupinformation: den visuella cortexen kan härleda avståndsinformation från rörelseparallax , den relativa hastigheten för den upplevda rörelsen av olika objekt på skärmen. Många små djur guppar med huvudet för att skapa rörelseparallax (vickande) så att de bättre kan uppskatta avståndet innan de hoppar. [ citat behövs ]

Galleri

Se även

Vidare läsning

  •   Scott B. Steinman, Barbara A. Steinman och Ralph Philip Garzia. (2000). Foundations of Binocular Vision: A Clinical perspective . McGraw-Hill Medical. ISBN 0-8385-2670-5

externa länkar