Abstract
This article is intended for math and computer science subjects study deepening and understanding of multidimensional computer graphics environment. The paper describes multidimensional numeric arrays visualization using object-oriented programming tools. The method allows the multidimensional numeric arrays stored data to simulate virtual reality products which, in turn, can become the reference now intensively developed new embedded system components. Shown an another option to simulate the multidimensional visual objects that may be transformed from capturing or graphically present on the computer screen using a new computational mathematics packages for solving advancedcomputer graphics tasks. It seems comfortable to use new estimated mathematics programs and packages, which already are enriched with digital image processing tools, allowing create a various objects of the real world.
Highlights
Kadangi algoritmų pikselių palyginimui yra ne vienas, sutapimų ir nesutapimų santykiai taip pat gali būti skirtingi šalia viso to, pritaikyta fuzifikacija, glodinimas ar grubinimas, todėl vieningo metodo skaitmeninio vaizdo atpažinimui ir įvertinimui kol kas nėra sukurta
It seems comfortable to use new estimated mathematics programs and packages, which already are enriched with digital image processing tools, allowing create a various objects of the real world
Summary
Daugiamačiai objektai dažnai aprašomi daugiamačiais skaitiniais masyvais, kurie Matlab sistemoje interpretuojami matriciniu pavidalu [2, 4]. Kompiuteriniame vaizdų rekonstravime labiausiai paplitęs klasikinis baigtiniu atstumu nutolusios kameros modelis, kuria trimačių objektų taškai projektuojami į plokštumą. Nubrėžtos per trimačių objektų taškus ir jų projekcijas plokštumoje, susikerta viename taške. Gautasis taškas vadinamas kameros centru, o plokštuma, į kurią projektuojami trimačių objektų taškai, vadinama vaizdo plokštuma arba židinio plokštuma. IP3 erdvinis taškas su koordinatėmis P (x, y, z) = (X, Y, Z)T , yra projektuojamas į vaizdo plokštumą ten, kur jungianti tašką P (x, y, z) ir kameros centrą tiesė kertasi su vaizdo plokštuma [3, 8]. Kadangi algoritmų pikselių palyginimui yra ne vienas, sutapimų ir nesutapimų santykiai taip pat gali būti skirtingi šalia viso to, pritaikyta fuzifikacija, glodinimas ar grubinimas, todėl vieningo metodo skaitmeninio vaizdo atpažinimui ir įvertinimui kol kas nėra sukurta. Naudoti Sobelio (Sobel), Valiso (Wallis), Freičeno (Frei-Chen), Kiršo (Kirsch), Hukelio (Hueckel), Noblio (Noble), Šitomasio (Shi-Tomasi), Kenio (Kenny) ir kitų mokslininkų vardais pavadintus vaizdo elementų, kraštų ar būdingųjų taškų aptikimo algoritmus [4, 6, 7] arba kurti savus
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
