Stop Believing TV's Lies: tegelik tõde "piltide suurendamisest"

Sisukord:

Stop Believing TV's Lies: tegelik tõde "piltide suurendamisest"
Stop Believing TV's Lies: tegelik tõde "piltide suurendamisest"
Anonim
Sa nägid seda ikka ja jälle. FBI kasutab oma täiustatud tehnoloogiat ähmase kujutise tõhustamiseks ja halvaima võimaliku footaga leidmiseks halva näo leidmiseks. Noh, How-To Geek kutsub oma bluffi. Loe edasi, et näha, miks.
Sa nägid seda ikka ja jälle. FBI kasutab oma täiustatud tehnoloogiat ähmase kujutise tõhustamiseks ja halvaima võimaliku footaga leidmiseks halva näo leidmiseks. Noh, How-To Geek kutsub oma bluffi. Loe edasi, et näha, miks.

See on üks kõige tavalisemaid televisioonis ja filmides esinevaid troopikaid, kuid kas on mõnel juhul võimalik, et valitsusasutusel oleks tehnoloogia, mis võimaldab leida nägusid, kus on ainult udune piksel? Me teeme argumendi, et praegune tehnoloogia pole mitte ainult võimatu, kuid on väga ebatõenäoline, et kunagi oleks see tehnoloogia, mida me kunagi näeme. Jälgige, et meid näeksime, paneksime selle troopi teaduse ja tehnoloogia läätsede all ja tõestame seda ekslikult ja lõpuks.

Kuidas pildid ja valgus tõestavad, et kõik pildid on piiratud

Kõik digitaal- või analoog-kuvanditehnoloogiad töötavad peaaegu samamoodi. Mõelge kaameratele hetkega. Kõik kaamerad loovad mingi pildi, kui valgus (osakesed, mida me nimetame footoniteks) suhtlevad mingi meediumit kujundava pildiga. Digitaalkaamerate puhul on see fotoelektriline andur. Filmikampaaniates on see keemiliselt töödeldud, valgustundlik filmribad.
Kõik digitaal- või analoog-kuvanditehnoloogiad töötavad peaaegu samamoodi. Mõelge kaameratele hetkega. Kõik kaamerad loovad mingi pildi, kui valgus (osakesed, mida me nimetame footoniteks) suhtlevad mingi meediumit kujundava pildiga. Digitaalkaamerate puhul on see fotoelektriline andur. Filmikampaaniates on see keemiliselt töödeldud, valgustundlik filmribad.
Võib üllatada, et teate, et kilepõhised kaamerad suudavad pildistada rohkem kui isegi väga eraldusvõimega digitaalkaameratega. Kuid isegi filmikambris saab filmile salvestada vaid piiratud hulga valgust. Sama kehtib kõigi pilditöötlusseadmete kohta, olgu see siis videomakk, digikaamera või tasapinnaline skanner. Ja kuna kõik pildid on võetud piiratud ajaperioodi jooksul (tavaliselt mõne sekundi jooksul, kaamerate puhul), on iga pildistatud pildi detailne ülempiir piiratud.
Võib üllatada, et teate, et kilepõhised kaamerad suudavad pildistada rohkem kui isegi väga eraldusvõimega digitaalkaameratega. Kuid isegi filmikambris saab filmile salvestada vaid piiratud hulga valgust. Sama kehtib kõigi pilditöötlusseadmete kohta, olgu see siis videomakk, digikaamera või tasapinnaline skanner. Ja kuna kõik pildid on võetud piiratud ajaperioodi jooksul (tavaliselt mõne sekundi jooksul, kaamerate puhul), on iga pildistatud pildi detailne ülempiir piiratud.

Digitaalses pildistuses on see ülempiir tihtipeale seotud kaamera või seadme ülemmääraga - nt pikslite arv, mida kaamera sees asuvad andurid suudavad tuvastada. See kõik puudutab seadme enda piire ja on pisut erinev sellest, kui kaameras olevat meediat ulatuv väike valguse hulk on probleem. Lihtsamalt öeldes ei ole ühtegi kaamerat, olenemata sellest, kui arenenud on, piiramatut võimsust.

Kõik andmed on muu andmemaht, prügi välja

Arvutid on huvitavad masinad, kuid need ei ole nende piiranguteta. Üks asi, mida enamik inimesi arvutite kohta valesti aru saadab, on see, et nad ei ole tegelikult võimelised looma "uut" teavet, nad lihtsalt moodustavad "erineva" teabe. Matemaatika puhul, kui üks osa võrrandist on teise osapoole kostja, nimetatakse seda funktsiooni. Kui Y = X + 1, siis on Y funktsioon X-st. Ükskõik, mis X on, on Y otseselt korrelatsioonis.
Arvutid on huvitavad masinad, kuid need ei ole nende piiranguteta. Üks asi, mida enamik inimesi arvutite kohta valesti aru saadab, on see, et nad ei ole tegelikult võimelised looma "uut" teavet, nad lihtsalt moodustavad "erineva" teabe. Matemaatika puhul, kui üks osa võrrandist on teise osapoole kostja, nimetatakse seda funktsiooni. Kui Y = X + 1, siis on Y funktsioon X-st. Ükskõik, mis X on, on Y otseselt korrelatsioonis.

Arvutid töötavad sarnaselt. Võite anda arvutisse suur tekstifail juhuslike tähtede ja sõnastiku abil ja öelda, et see seab piiratud hulga tähed sõnastikust sõna. See toimib seetõttu, et lõpptoodet saab jagada juhuslike tähtede kogumiks, sõnastikust pärinevateks sõnadeks ja juhisteks, et neid üksteisest teise luua.

Kujutage ette, et teete oma arvuti algebraid kodutööd. Te ühendate numbrite rida oma "Y = X + 1" võrrandisse. Esiteks, X = 1, nii 1 + 1 = 2. Aga mis juhtuks, kui vajutate valed võtmed ja sisestate valed numbrid? Kas sa ikka saaksid õige vastuse? Kui tahtis öelda X = 1, kuid kirjutas X = 11, kas arvuti ikkagi annab teile õige vastuse? Küsimus on muidugi absurdne. See on mõiste "prügi sisse prügi välja". Teisisõnu, valed andmed annavad vale vastuse.

Nagu meie võrrand, on "täiustatud" pildid algset pilti. Kui alustate ähmast või pikslit kujutist (või isegi teravat puhast, sellel teemal), pole filtrite hulk või arvuti maagia abil võimalik koheselt teavet kohast välja saata, kus seda teavet lihtsalt ei eksisteeri. Nagu ka "1 + 11" ei too kunagi tulemuseks "2", ei anna piiratud pilt nn "täiustatud" versiooni.

Miks pole mingit funktsiooni andmete loomiseks midagi

Võite küsida: "Kas pole võimalik luua funktsiooni, mis võib lisada halva kujutise üksikasju?" Noh, me tõenäoliselt ei loo seda ühegi varsti. Sellepärast, et me mõistame pikslite paigutust näole, ei tähenda see, et see on tegelik nägu. Näoosa on meie andmete tajumine - me vaatame tegelikult ainult andmeid! Pildi andmete võtmine ja paremate andmete teisendamine on võimatu. Funktsioon, mis loob midagi mõttetute andmete põhjal inimese nägu, vajaks tegelikke teadmisi lõpptoote kohta - te peate teadma tegelikku nägu selle tuvastamiseks uduseks, mis omakorda võidab punkti selle kujuteldava tehnoloogiaga.

Prügikast andmetega võib olla võimalik kujundada näokujulisi pilte, kuid see ei tähenda, et see toode oleks asjakohane. See võib luua näo, mis tegelikult ei näe välja midagi sellist, mis seal tegelikult oli. Tõenäoliselt tekitaks see lihtsalt pikslite massi, mis justkui tundub olevat "erineva" versiooni sellest, mis seal on.Teleri loogikas on selle pildi taga lukustatud nägu ja head lapsed otsivad lihtsalt seda, kuidas seda saada. Tegelikkuses on see ainult andmestatud teave ja see funktsioon, mis taastab fotol olevate fotode asjaolusid, omab selles sisalduvat teavet.

Kuidas teada, et valitsus salaja ei tee seda võimatut asja

Image
Image

Valitsusasutused, nagu NASA, kulutavad palju raha taeva otsimiseks satelliidist teleskoobidega nagu Hubble ja Kepler. Need piirkonnad ja muud maa peal pakuvad hämmastavat, sügavat kosmoset valgust digitaalset fotot ja ka teisi elektromagnetilise spektri lainepikkusi - näiteks raadiolaineid ja mikrolaineid ning kõrgsageduslikku kiirgust nagu gamma- ja röntgenikiirgusid. Kuid kõigi nende kujutiste suhtes kehtivad samad piirangud, mida arutati varem. Need on hetktõmmised õigel ajal. Röntgenikiirguse piiratud kujundamine on sama mis nähtava valguse piiratud kujundamine. Kui pilte võiks "täiustada", on sügavale fotograafiale kõigil lihtne ja lihtne teha. Kui saate pildi "suurendada", suurendades inimeste nägu, siis miks mitte minna väljapoole, pildistada taevas ja "tõhustada" seda, et näha Pluto maapinna üksikasju? Kui see oleks võimalik, võib pilt sisaldada mõnda pilti kõik universumi piltandmed.

Kas tegelik kasulik pilditugevus on võimalik?

Lihtsalt seetõttu, et trope-riddled kirjutamine esitab piltide täiustamist on vale, vale, vale, ei tähenda seda, et graafikaprogrammid pole selliseks probleemiks kasulikud tööriistad. Niikaua kui teave on tegelikult kujutise sees, võib mõni "lisaväärtus" hõlpsamini näha. Võtke näiteks see pimedas varjutatud pilt, mis on valgustatud, et varjus üksikasju näidata. Seda tüüpi "lisaseade" on reaalne ja see on kõigile kättesaadav arvutiga. Erinevus on selles, et andmed on juba olemas - me vaatame seda ainult muul viisil. Meie silmad ei näe (sõltuvalt teie monitorist) vasakpoolsel näol olevat detaili. Kuid paremas redaktsioonis paremal näitab meile varjates palju detaili, andes meile parema pildi oma nägu.
Lihtsalt seetõttu, et trope-riddled kirjutamine esitab piltide täiustamist on vale, vale, vale, ei tähenda seda, et graafikaprogrammid pole selliseks probleemiks kasulikud tööriistad. Niikaua kui teave on tegelikult kujutise sees, võib mõni "lisaväärtus" hõlpsamini näha. Võtke näiteks see pimedas varjutatud pilt, mis on valgustatud, et varjus üksikasju näidata. Seda tüüpi "lisaseade" on reaalne ja see on kõigile kättesaadav arvutiga. Erinevus on selles, et andmed on juba olemas - me vaatame seda ainult muul viisil. Meie silmad ei näe (sõltuvalt teie monitorist) vasakpoolsel näol olevat detaili. Kuid paremas redaktsioonis paremal näitab meile varjates palju detaili, andes meile parema pildi oma nägu.

Nii et FBI-l pole tõenäoliselt magic Photoshopi jõudu ja te ei saa pildistada Pluto's elavate väikeste roheliste meestega oma naljat. Ära usu kõike, mida näete teleris!

Pilt autorid: Firewallis kasutatav Harrison Ford kasutas ilma loata eeldatavat õiglast kasutamist. Kerge kirjutamine poolt BloomsEyeView, Creative Commons. Prügi poolt Toimetaja B, Creative Commons. IMG1189b poolt HooverStreetStudios, Creative Commons.

Soovitan: