Главная » Разное » Цветоощущение для водителей

Цветоощущение для водителей


Тест на дальтонизм по полихроматическим таблицам Рабкина – Зожник

Перед вами диагностический тест на дальтонизм по полихроматическим таблицам Рабкина. Он используется для выявления дальтонизма, а также его проявлений. Этот тест знаком каждому россиянину мужского пола – его проходят на медкомиссии в военкомате все призывники.

Мы расскажем, что означает каждая из приведенных 27 картинок и какое именно отклонение выявляет. В тесте есть и “проверочные” карточки – для вычисления симулянтов.

Правила прохождения теста на дальтонизм:

  • Расслабьтесь, смотрите на картинки с приличного расстояния, лучше около метра, важно не рассматривать их носом в экран.
  • Не торопитесь, на каждую картинку выделяйте около 5 секунд.
  • Затем прочтите текст под картинкой и сравните со своими результатами.
  • Если увидели в себе отклонения, не паникуйте. При прохождении теста с экрана монитора, всё сильно зависит от настроек самого изображения, цветности монитора и т.д.. Тем не менее, это рекомендация обратиться к специалисту.

Расшифровка некоторых терминов в подписях: 

  • Человек с нормальным цветовосприятием — нормальный трихромат;
  • Полное невосприятие одного из трех цветов делает человека дихроматом и обозначается соответственно как прот-, дейтер- или тританопия. 
  • Протанопия – невозможность отличать некоторые цвета и оттенки в областях жёлто-зелёных, пурпурных — голубых цветов. Встречается примерно 8% мужчин и 0,5% женщин.
  • Дейтеранопия – пониженная чувствительность к некоторым цветам, в основном к зелёному. Встречается примерно у 1% людей.
  • Тританопия – характеризуется не возможностью отличать некоторые цвета и оттенки в областях сине–жёлтых, фиолетово–красных цветов. Встречается крайне редко.
  • Также редко встречаются монохромоты, воспринимающие только один из трех основных цветов. Еще реже, при грубой патологии колбочкового аппарата, отмечается ахромазия — черно-белое восприятие мира.

1.

Все нормальные трихроматы, аномальные трихроматы и дихроматы различают в этой таблице одинаково правильно цифры 9 и 6 (96). Таблица предназначена главным образом для демонстрации метода и для выявления симулянтов.

2.

Все нормальные трихроматы, аномальные трихроматы и дихроматы различают в таблице одинаково пра­вильно две фигуры: круг и треугольник. Как и первая, таблица – для демонстрации метода и для контрольных целей.

3.

Нормальные трихроматы различают в таблице цифру 9. Протанопы и дейтеранопы различают цифру 5.

4.

Нормальные трихроматы различают в таблице треугольник. Протанопы и дейтеранопы видят круг.

5.

Нормальные трихроматы различают в таблице цифры 1 и 3 (13). Протанопы и дейтеранопы читают эту цифру как 6.

6.

Нормальные трихроматы различают в таблице две фигуры: круг и треугольник. Протанопы и дейтеранопы этих фигур не различают.

7.

Нормальные трихроматы и протанопы разли­чают в таблице две цифры — 9 и 6. Дейтеранопы различают только цифру 6.

8.

Нормальные трихроматы различают в таблице цифру 5. Протанопы и дейтеранопы эту цифру различают с трудом, или вовсе ее не различают.

9.

Нормальные трихроматы и дейтеранопы раз­личают в таблице цифру 9. Протанопы читают ее, как 6 или 8.

10.

Нормальные трихроматы различают в таблице цифры 1, 3 и 6 (136). Протанопы и дейтеранопы читают вместо них две цифры 66, 68 или 69.

11.

Нормальные трихроматы различают в таблице круг и треугольник. Протанопы различают в таблице треуголь­ник, а дейтеранопы — круг, или круг и треугольник.

12.

Нормальные трихроматы и дейтеранопы раз­личают в таблице цифры 1 и 2 (12). Протанопы эти цифры не различают.

13.

Нормальные трихроматы читают в таблице круг и треугольник. Протанопы различают только круг, а дейтеранопы — треугольник.

14.

Нормальные трихроматы различают в верх­ней части таблицы цифры 3 и 0 (30), а в нижней — ничего не различают. Протанопы читают в верхней части таблицы цифры 1 и 0 (10), а в нижней — скрытую цифру 6.

15.

Нормальные трихроматы различают в верх­ней части таблицы две фигуры: круг слева и треугольник справа. Протанопы различают в верхней части таблицы два треугольника и в нижней части — квадрат, а дейтеранопы — вверху слева треугольник, а внизу — квадрат.

16.

Нормальные трихроматы различают в табли­це цифры 9 и 6 (96). Протанопы различают в ней лишь одну цифру 9, дейтеранопы — только цифру 6.

17.

Нормальные трихроматы различают две фи­гуры: треугольник и круг. Протанопы различают в таблице треугольник, а дейтеранопы — круг.

18.

Нормальные трихроматы воспринимают имеющиеся в таблице горизонтальные ряды по восемь квадра­тов в каждом (цветовые ряды 9-й, 10-й, 11-й, 12-й, 13-й, 14-й, 15-й и 16-й) как одноцветные; вертикальные же ряды воспри­нимаются ими как разноцветные.

19.

Нормальные трихроматы различают в табли­це цифры 9 и 5 (95). Протанопы и дейтеранопы различают лишь цифру 5.

20.

Нормальные трихроматы различают в таблице круг и треугольник. Протанопы и дейтеранопы этих фигур не различают.

21.

Нормальные трихроматы различают имею­щиеся в таблице вертикальные ряды по шесть квадратов в каждом как одноцветные; го­ризонтальные же ряды  воспринимают как разноцветные.

22.

Нормальные трихроматы различают в таб­лице две цифры — 66. Протанопы и дейтеранопы правильно различают лишь одну из этих цифр.

23.

Нормальные трихроматы, протанопы и дей­теранопы различают в таблице цифру 36. Лица с выраженной приобретенной патологией цветового зрения этих цифр не различают.

24.

Нормальные трихроматы, протанопы и дей­теранопы различают в таблице цифру 14. Лица с выраженной приобретенной патологией цветового зрения этих цифр не раз­личают.

25.

Нормальные трихроматы, протанопы и дей­теранопы различают в таблице цифру 9. Лица с выраженной приобретенной патологией цветового зрения эту цифру не раз­личают.

26.

Нормальные трихроматы, протанопы и дей­теранопы различают в таблице цифру 4. Лица с выраженной приобретенной патологией цветового зрения эту цифру не различают.

27.

Нормальные трихроматы различают в таб­лице цифру 13. Протанопы и дейтеранопы эту цифру не раз­личают.

 

Смотрите также на Зожнике:

10 ведущих причин смерти в мире

Лучшие и худшие жиросжигатели

Как осанка меняет впечатление

Концепция нейтрального положения позвоночника

Сергей Струков о самостоятельных занятиях, тренерах, программах, скорости прогресса, пределах, отказах

Epson Software Updater | Epson US

text.skipToContent text.skipToNavigation
  • Epson US
  • СВЯЗЬ С НАМИ
    • Facebook
    • Twitter
    • LinkedIn
    • YouTube
    • Instagram
  • СОЗДАТЬ СЧЕТ
  • ВХОД

Меню

    • Моя учетная запись (Войти / Зарегистрироваться) назад
      • Войти в систему
      • Регистрация
    • ДЛЯ ДОМА назад
      • ДЛЯ ДОМА
      • Принтеры назад
        • Принтеры
        • Принтеры и многофункциональные устройства
        • супертанк принтеры
        • Фотопринтеры
        • См. Все принтеры
        • Аксессуары
      • Сканеры назад
        • Сканеры
        • Фотосканеры
        • чековые сканеры
        • Сканеры документов
        • См. Все сканеры
        • Аксессуары
      • Проекторы назад
        • Проекторы
        • Проекторы для домашних кинотеатров
        • Pro Cinema Projectors
        • См. Все проекторы
        • Аксессуары
      • Умные Очки
      • Бумага назад
        • Бумага
        • Фотобумага
        • Презентационный документ
        • Professional Imaging Media
    .
    Принципы дистанционного зондирования - Центр дистанционного зондирования, зондирования и обработки, CRISP

    Интерпретация оптических изображений дистанционного зондирования

    Четыре основных типа информации, содержащейся в оптическом изображении, часто используются для интерпретации изображения:

    • Радиометрический Информация (т. Е. Яркость, интенсивность, тон),
    • Спектральная информация (т. Е. Цвет, оттенок),
    • Текстурная информация,
    • Геометрическая и контекстная информация.
      •

    Они проиллюстрированы в следующих примерах.

    Панхроматические изображения

    Панхроматическое изображение состоит только из одной полосы. Обычно оно отображается как изображение серой шкалы , то есть отображаемая яркость конкретного пикселя пропорциональна цифровому номеру пикселя, который связан с интенсивностью солнечного излучения, отраженного целями в пикселе и обнаруженного детектором. Таким образом, панхроматическое изображение может быть аналогично интерпретировано как черно-белая аэрофотоснимок области.Радиометрическая информация - это основной тип информации, используемый при интерпретации.

    Панхроматическое изображение, полученное из панхроматической сцены SPOT на земле с разрешением на 10 м. Покрытие земли составляет около 6,5 км (ширина) на 5,5 км (высота). Городские районы в левом нижнем углу и поляны в верхней части изображения имеют высокую интенсивность отражения, в то время как растительные участки в правой части изображения, как правило, темные. Дороги и блоки зданий в городской местности видны.Река, протекающая через заросшую растительностью область, прорезает верхний правый угол изображения. Река выглядит яркой из-за отложений, в то время как море у нижнего края изображения выглядит темным.

    Многоспектральные изображения

    Многоспектральное изображение состоит из нескольких полос данных. Для визуального отображения каждая полоса изображения может отображаться по одной полосе за один раз как изображение серой шкалы или в комбинации из трех полос за один раз как цветное составное изображение .Интерпретация многоспектрального цветного составного изображения потребует знания сигнатуры спектральной отражательной способности целей в сцене. В этом случае содержание спектральной информации изображения используется при интерпретации.

    На следующих трех изображениях показаны три полосы многоспектрального изображения, извлеченного из многоспектральной сцены SPOT с разрешением по земле 20 м. Охватываемая область такая же, как показано на приведенном выше панхроматическом изображении.Обратите внимание, что полосы XS1 (зеленый) и XS2 (красный) выглядят практически идентично панхроматическому изображению, показанному выше. В отличие от этого, растительные области теперь выглядят яркими в XS3 (ближний инфракрасный диапазон) из-за высокого коэффициента отражения листьев в ближнем инфракрасном диапазоне длин волн. Для растительности можно выделить несколько оттенков серого, соответствующих различным типам растительности. Масса воды (и река, и море) кажутся темными в полосе XS3 (около ИК).



    SPOT XS1 (зеленая полоса)


    SPOT XS2 (красная полоса)


    SPOT XS3 (ближняя ИК-полоса)

    Цветные составные изображения

    При отображении цветного составного изображения три основных цвета (красный, зеленый и синий). Когда эти три цвета объединены в различных пропорциях, они дают разные цвета в видимом спектре. Связывание каждого спектрального диапазона (не обязательно видимого диапазона) с отдельным основным цветом приводит к получению цветного составного изображения.

    Многие цвета могут быть сформированы путем объединения трех основных цветов (красного, зеленого и синего) в различных пропорциях.

    True Color Composite

    Если мультиспектральное изображение состоит из трех визуальных основных цветовых полос (красный, зеленый, синий), эти три полосы можно объединить для получения изображения «истинного цвета». Например, полосы 3 (красная полоса), 2 (зеленая полоса) и 1 (синяя полоса) изображения LANDSAT TM или мультиспектрального изображения IKONOS могут быть назначены соответственно для R, G и B цвета для отображения.Таким образом, цвета получающегося составного цветного изображения очень похожи на то, что будет наблюдаться человеческими глазами.


    Цветное изображение IKONOS с разрешением 1 м.

    False Color Composite

    Назначение цвета дисплея для любой полосы многоспектрального изображения может быть выполнено совершенно произвольным образом. В этом случае цвет цели на отображаемом изображении не имеет никакого сходства с ее фактическим цветом. Полученный продукт известен как ложный цвет композитного изображения .Существует много возможных схем получения ложных цветных составных изображений. Однако некоторые схемы могут быть более подходящими для обнаружения определенных объектов на изображении.

    Очень распространенная составная схема ложного цвета для отображения многоспектрального изображения SPOT показана ниже:

    R = XS3 (полоса NIR)
    G = XS2 (красная полоса)
    B = XS1 (зеленая полоса)

    Этот ложный цвет Сложная схема позволяет легко обнаружить растительность на изображении. В этом типе ложных цветных составных изображений растительность проявляется в различных оттенках красного в зависимости от типов и условий растительности, поскольку она имеет высокую отражательную способность в полосе NIR (как показано на графике спектральной отражательной способности подписи ).

    Чистая вода выглядит темно-синеватой (более высокая отражательная способность зеленой полосы), в то время как мутная вода выглядит голубой (более высокая отражательная способность красного цвета из-за отложений) по сравнению с чистой водой. Голые почвы, дороги и здания могут иметь различные оттенки синего, желтого или серого в зависимости от их состава.



    Композитный многоспектральный ложный цвет SPOT-изображение:
    Красный: XS3; Зеленый: XS2; Синий: XS1

    Другая распространенная составная схема ложного цвета для отображения оптического изображения с коротковолновой инфракрасной (SWIR) полосой показана ниже:

    R = полоса SWIR (полоса SPOT4 4, полоса 5 Landsat TM)
    G = NIR полоса (полоса 3 SPOT4, полоса 4 Landsat TM)
    B = красная полоса (полоса 2 SPOT4, полоса 3 Landsat TM)

    Пример такого составного дисплея в ложном цвете показан ниже для изображения SPOT 4.


    Ложная цветная композиция многоспектрального изображения SPOT 4, включая полосу SWIR:
    Красная: полоса SWIR; Зеленый: NIR-группа; Синий: красная полоса. В этой схеме отображения растительность
    отображается в оттенках зеленого. Голые почвы и отчетливые участки кажутся пурпурными или пурпурными.
    Пятно ярко-красной области слева - место активных пожаров.
    Дымовой шлейф, исходящий от активного очага пожара, выглядит слабовато-голубоватого цвета.


    Ложная цветная композиция многоспектрального изображения SPOT 4 без отображения полосы SWIR:
    Красная: полоса NIR; Зеленый: красная полоса; Синий: Зеленая полоса.Растительность проявляется в оттенках красного.
    Шлейф дыма выглядит ярко-голубовато-белым.

    Композитный натуральный цвет

    Для оптических изображений, в которых отсутствует одна или несколько из трех визуальных полос основного цвета (то есть красного, зеленого и синего), спектральные полосы (некоторые из которых могут отсутствовать в видимой области) могут быть объединены в таким образом, что внешний вид отображаемого изображения напоминает видимую цветную фотографию: растительность зеленого цвета, вода синего цвета, почва коричневого или серого цвета и т. д.Многие люди называют этот композит « натуральным цветом ». Однако этот термин вводит в заблуждение, поскольку во многих случаях цвета имитируются только так, чтобы они выглядели как «настоящие» цвета целей. Термин «натуральный цвет» является предпочтительным.

    Мультиспектральный датчик SPOT HRV не имеет синей полосы. Три полосы, XS1, XS2 и XS3, соответствуют зеленой, красной и полосам NIR соответственно. Но достаточно хороший натуральный цветовой композит можно получить с помощью следующей комбинации спектральных полос:

    R = XS2
    G = (3 XS1 + XS3) / 4
    B = (3 XS1 - XS3) / 4

    , где R, G и B - цветовые каналы дисплея.


    Композитный натуральный цвет мультиспектральный SPOT изображение:
    Красный: XS2; Зеленый: 0,75 XS2 + 0,25 XS3; Синий: 0,75 XS2 - 0,25 XS3

    Индексы растительности

    Различные полосы многоспектрального изображения можно комбинировать для акцентирования растительности. Одной из таких комбинаций является отношение ближней инфракрасной полосы к красной полосе. Это отношение известно как Индекс растительности (RVI) RVI = NIR / Red

    Поскольку растительность имеет высокую отражательную способность NIR, но низкую отражательную способность красного цвета, у областей с растительным покровом будут более высокие значения RVI по сравнению с не вегетативными аэрами.Другим обычно используемым растительным индексом является Нормированный разностный вегетационный индекс (NDVI) , рассчитанный по

    NDVI = (NIR - красный) / (NIR + красный)

    Нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI), полученный из указанного выше SPOT image

    На карте NDVI, показанной выше, яркие области растительны, в то время как невегетированные области (здания, поляны, река, море) обычно темные. Обратите внимание, что деревья, покрывающие дороги, хорошо видны как серые линейные объекты на темном фоне.

    Полоса NDVI также может быть объединена с другими полосами многоспектрального изображения для формирования цветного составного изображения, которое помогает различать различные типы растительности. Один из таких примеров показан ниже. На этом изображении назначение цвета дисплея:

    R = XS3 (ближний ИК-диапазон)
    G = (XS3 - XS2) / (XS3 + XS2) (NDVI-диапазон)
    B = XS1 (зеленая полоса)

    NDVI Цвет Составное изображение SPOT: красный: XS3; Зеленый: NDVI; Синий: XS1.

    В этом цветном составном изображении можно выделить как минимум три типа растительности: зеленые, ярко-желтые и золотисто-желтые участки.Зеленые зоны состоят из густых деревьев с закрытым пологом. Ярко-желтые участки покрыты кустарниками или менее густыми деревьями. Золотисто-желтые участки покрыты травой. Участки без растительности имеют темно-синий и пурпурный цвет.

    Текстурная информация

    Текстура является важным средством визуальной интерпретации изображений, особенно для изображений с высоким пространственным разрешением. Пример показан ниже. Также можно охарактеризовать текстурные особенности численно, и доступны алгоритмы автоматизированного автоматического описания различных текстур на изображении.
    Это заостренное цветное изображение IKONOS с разрешением 1 м на плантации масличной пальмы. Изображение 300 м в поперечнике. Несмотря на то, что общий цвет зеленый на всем протяжении, по текстуре изображения можно определить три различных типа растительного покрова. Треугольный участок в левом нижнем углу - плантация масличной пальмы со зрелыми пальмами. Отдельные деревья можно увидеть. Преобладающей текстурой является правильный рисунок, образованный кронами деревьев.Вблизи верхней части изображения деревья находятся ближе друг к другу, и кроны деревьев сливаются воедино, образуя еще один характерный текстурный узор. Эта область, вероятно, ограничена кустарниками или заброшенными деревьями с высокими подлесками и кустами между деревьями. В правом нижнем углу цвет более однородный, что говорит о том, что это, вероятно, открытое поле с короткой травой.

    Геометрическая и контекстная информация

    Использование геометрических и контекстных функций для интерпретации изображений требует некоторой априорной информации об интересующей области.Обычно используются «ключи интерпретации»: форма, размер, рисунок, местоположение и связь с другими знакомыми функциями.
    Контекстная и геометрическая информация играет важную роль в интерпретации изображений с очень высоким разрешением. Знакомые особенности, видимые на изображении, такие как здания, придорожные деревья, дороги и транспортные средства, делают интерпретацию изображения прямо вперед.


    Это изображение IKONOS контейнерного порта, о котором свидетельствуют наличие судов, кранов и регулярных рядов прямоугольных контейнеров.Вероятно, порт не работает с максимальной пропускной способностью, поскольку между контейнерами видны пустые места.


    На этом снимке SPOT изображена плантация масличных пальм, примыкающая к вырубленному лесу в Риау, Суматра. Площадь изображения 8,6 км на 6,4 км. Прямоугольная сетка, видимая здесь, является основной характеристикой крупномасштабных плантаций масличной пальмы в этом регионе.


    На этом снимке SPOT показана расчистка территории, проводимой в лесных массивах.Темно-красные
    регионов являются оставшимися лесами. Можно увидеть следы, проникающие в леса, что повлекло за собой около
    рубок в лесах. Следы лесозаготовок также видны на очищенных участках
    (темно-зеленоватые участки). Очевидно, что расчистка территории осуществляется с помощью пожаров.
    Виден дымовой шлейф, исходящий от места активных пожаров.


    Оптическое дистанционное зондирование Инфракрасное дистанционное зондирование
    Перейти к Главный индекс
    .
    Исправление цвета HDMI на графических процессорах Nvidia и AMD

    Автор: Адам Симмонс
    Последнее обновление: 1 июля 2020 г.

    Предлог

    В этой статье приводятся рекомендации для пользователей с дискретными настольными графическими процессорами от Nvidia и AMD. Для мобильных графических процессоров или интегрированных графических решений, в том числе от Intel, рекомендуется устанавливать нестандартное разрешение с помощью CRU (Custom Resolution Utility). Обратитесь к разделу Nvidia по этому вопросу, а именно ко второй половине «Второе решение: установка пользовательского разрешения», где упоминается процесс использования CRU.Пользователи с графическими чипсетами Intel могут альтернативно искать опцию «Диапазон квантования» на Панели управления Intel Graphics и убедиться, что она установлена ​​на «Полный диапазон».

    Введение

    Возможно, вы слышали, как люди говорят, что качество изображения HDMI (мультимедийный интерфейс высокой четкости), DP (порт дисплея) и устаревшего DVI (цифровой визуальный интерфейс) эквивалентны. Это цифровые сигналы, которые либо «работают», чтобы монитор отображал изображение, либо «не работают», чтобы они не работали.Пользователь просто должен рассмотреть требования к пропускной способности своего монитора и выбрать порт на графическом процессоре (GPU) и монитор, который будет поддерживать полное разрешение и частоту обновления своего дисплея.


    К сожалению, все не так ясно, как это, и есть мутная середина. Именно в этом трясине посередине многие пользователи застрянут из-за того, как обычно HDMI обрабатывается видеокартами для ПК. HDMI разработан как универсальный сигнал, широко используемый телевизорами и развлекательными системами, в отличие от DVI и DisplayPort, которые изначально создавались как порты компьютерного монитора.Цель этой статьи не в том, чтобы утомлять вас всеми техническими возможностями этих различных портов и связанными с ними аспектами. Скорее, он предназначен для того, чтобы дать вам несколько простых практических советов, которые позволят вам оптимизировать цветовой сигнал HDMI для ПК.


    Как графические процессоры Nvidia обрабатывают сигнал HDMI

    Проблема

    Когда монитор с разрешением и частотой обновления, характерный для HDTV (например, 1920 x 1080 @ 60 Гц), подключается к графическому процессору Nvidia с помощью Кабель HDMI или DVI-HDMI, графический процессор имеет тенденцию воспринимать экран как «HDTV», а не как монитор.Вы можете

    .

    Смотрите также

     

     

     

     Сохранить статью у себя на  страничке в : 

    Опубликовано в рубрике Разное.