Загадки Марса и гений американцев...

я прошу прошения что не могу назвать книгу откуда сделаны вырезки. Книга старая. Я просто вырезала интересное и выбросила.. не записывая названия.

,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,

Поскольку орбитальная камера имела низкую разрешающую способность, она должна была усред­нять тон каждой площадки в 45,7 х 47,2 метра, что­бы прийти к значению пиксела, который будет представлять это разрешение. Самым светлым местам она отводит низкое цифровое значение (белый = 0), а самым темным местам — высокое значение (чер­ный = 256). Затем орбитальный аппарат мог переда­вать на землю изображения как последовательность «чисел, которые могут быть распечатаны как черно-белые снимки, построенные из «полутоновых пикселов».

Проделанная ДиПьетро и Моленааром работа по увеличению изображений была попыткой найти в каждой пикселе какую-то подробность, лежащую под его «средним» 256 тоном. Это можно было сде­лать, сравнивая изображение с соседними. Напри­мер, если один пиксел светло-серый, его сосед сле­ва — еще светлее, а его сосед справа — темнее, то вполне вероятно, что эти три блока тона в дей­ствительности изображают постепенный переход от светлого к темному, а не ступенчатую разницу в тоне слева направо, как на снимке. При использо­вании такого подхода теоретически можно выжать больше деталей из зернистых изображений, пере­данных «Викингом».

'

«Для того, чтобы увеличить цифровые изоб­ражения, следует добавить дополнительные пик­селы и определить их значения.

Первым шагом было очистить кадр 35А72, убрав передаточные погрешности (вызванные помехами и т.п. и характеризуемые единичными чисто белыми или черными пикселами). Дальше, в виду того, что большая часть данных на кадре размещалась между полутоновыми значениями 60 и 108, ДиПьетро и Моленаар увеличили контрастность таким образом, что белым стало 60, а не ноль, а черным - 108. Так, средние серые тона, из которых состояли изображе­ния, были замещены более широким диапазоном светлого и темного.

Это было уже лучше, но исследователи все еще не были удовлетворены результатами, которые они назвали «огромными пикселами ступенчатых изоб­ражений». Поэтому они «разработали способ убрать неровные края, разделив каждый пиксел на девять более мелких единиц. Каждый новый пиксел затеняется на основе суммирования процентных выражений исходных соседних пикселов и данно­го пиксела для получения дискретных новых зна­чений».

Этот процесс ученые назвали «СПИТ» по на­чалу выражения «вылитый портрет» (на английс­ком). Для его проверки они подвергли процессу СПИТ сделанные камерой с низким разрешением с искусственного спутника Земли фотографии Пен­тагона и Международного аэропорта им. Даллеса в Виргинии и получили гораздо более четкие изоб­ражения, которые были подтверждены аэрофото­съемкой этих мест.

Убедившись в том, что их метод работает, Ди­Пьетро и Моленаар применили его к кадру 35А72: «Получилось удивительное улучшение. На «лице» начало проявляться гораздо больше деталей, чем наблюдалось ранее».

«Второй кадр не только подтвердил первый, но на нем проявились и дополнительные черты. Кон­туры одной глазной впадины остались неизменными. Вторая глазная впадина проступила отчет­ливее. Линия волос протянулась до противополож­ной стороны. Начала обрисовываться форма под­бородка».

Далее ДиПьетро и Моленаар заменили полуто­нальные значения на двух кадрах шкалой цвета. Они поступили так потому, что различия в цвете заме­тить легче, нежели оттенки серого. В результате ста­ло различимым содержание глазной впадины. К удив­лению исследователей им удалось различить нечто очень похожее на глазное яблоко с отчетливо видимым зрачком.

технологии, подобные методу

СПИТ ДиПьетро и Моленаара, используются сей­час во многих коммерческих программах. ДиПьетро и Моленаар, напомнил Уильяме, недавно получили премию «Компьютер сайенсиз корпорейшн» за раз­работку процесса СПИТ, оказавшегося эффективным методом извлечения информации из компьютерных изображений

Специалист по компьютерному анализу Марк Карлотто заново обработал переданные «Викингом» кадры, усовершенствовав технологию ДиПьетро и Моленаара. Более подробно мы рассмотрим работу Карлот­то в Главе 10. Вкратце же скажем, что она обнару­жила на «лице» весьма противоречивый комплект новых деталей, которые, как выразился Ченнон, выглядели отражением типичных «донесенных до нас археологией памятников наших предков». Речь идет о «зубах», «диадеме», «слезе» и четко разли­чимом «головном уборе» — полосатом, как харак­терные немесы, которые носили египетские фарао­ны (например, головной убор Великого Сфинкса из Гизы).

Работа Карлотто над вторым кадром — 70А13 — показала, что «лицо» не столь симметрично, как ранее думали другие исследователи. Используя ме­тод под названием «кубическая интерполяция вра­щения», позволяющий значительно увеличить кон­трастность, Карлотто смог выявить на «лице» дета­ли, которые ранее были слишком смутными, чтобы быть замеченными

Левая сторона «лица» — в тени на снимке 35А72 — лучше освещена на снимке 70А13, сделан­ном при более высоком положении Солнца. На нем можно видеть левую глазную впадину, и рот оказал­ся не столь прямым. Напротив, казалось, что его уголки приподняты, как бы в ухмылке.

Карлотто обнаружил также «изогнутую» поверх­ность под левой щекой. Кое-кто видит в ней нечто вроде пандуса, но это, конечно же, чистый домы­сел, ибо указанная поверхность испорчена либо кра­тером, либо регистрационной отметкой камеры, которую нельзя было убрать с увеличенных снимков.

Программы, которые Карлотто разрабатывал для АСК, включали так называемый «фрактальный анализ». Для пояснения скажем: природа склонна повторять себя в специфических областях на языке морфологии природных черт. Например, листья па­поротника, каждый из которых является масштаб­ной моделью более крупного листа, или трещины в скале, похожие в уменьшенном масштабе на боль­шие горные расщелины. Базовые формы, состав­ляющие природные структуры, называются терми­ном «фракталы», которые повторяются в разныхмасштабах. Благодаря этому качеству природных объектов походить друг на друга компьютер может быть использован для обнаружения повторения ба­зового морфологического фрактала и отличения его от объекта, не соответствующего фрактальной мо­дели.

Эта техника может быть использована в воен­ных целях для распознавания созданных руками человека объектов и установок, замаскированных на любой местности. Сначала компьютер вычисляет «нормальную» фрактальную модель для определен­ной местности, затем анализирует весь регион и ярко освещает все те части местности, которые не соот­ветствуют фракталам. Если такие объекты оказыва­ются нефрактальными в достаточно большой степе­ни, тогда их считают чуждыми данной конкретной местности, т.е. скорее всего созданными руками че­ловека. Подсчитано, что фрактальный анализ позво­ляет правильно идентифицировать искусственные объекты с примерно восьмидесятипроцентной точ­ностью.

Вместе со своим коллегой Майклом Штейном Карлотто провел детальный фрактальный анализ кадров, переданных «Викингом»:

«Мы обнаружили, что «лицо» — наименее ес­тественный объект на кадре 35А72, и наложили его на примыкающие кадры. Он также оказался наименее естественным объектом для четырех-пяти кадров, что мы проверили. Весьма аномальным».

В результате проделанный Карлотто фракталь­ный анализ представил «лицо» как наименее есте­ственный объект на расстоянии в 15 тысяч кило­метров во всех направлениях и дал кривую откло­нения от модели чуть резче выраженную, чем от военной машины!