Preview

Труды Института системного программирования РАН

Расширенный поиск

Дополненная реальность при визуализации данных с использованием свойств «золотого» сечения

https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2020-32(1)-6

Полный текст:

Аннотация

Дополненная реальность, как результат введения в поле восприятия данных, обеспечивающих лучшую визуализации информации, все больше привлекает внимание специалистов в области программного обеспечения для демонстрационных комплексов и геоинформационных систем. Наглядность визуализируемой информации имеет важное значение как для работы оператора, так и пользователей информационной системы. Использование закономерностей зрительного восприятия объектов, связанных со свойствами «золотого» сечения, позволяет сформулировать критерий наглядности визуализируемых данных, характеризующий комплексное восприятия информации, отображаемой на экране видеомонитора или проекционной панели. Цель представленного в статье исследования заключается в определении критерия наглядности визуализируемых данных на основе свойств «золотого» сечения и исследования условий ее обеспечения на примере отображения метаданных на экране монитора и проекционной панели. Критерий наглядности визуализации данных определяется через коэффициент покрытия площади экрана информацией. Оптимальное значение коэффициента соответствует математическому определению «золотого» сечения. В качестве результата исследования следует выделить анализ свойств «золотого» сечения при отображении информации и определение критерия наглядности визуализации данных, что позволяет операторам и потребителям комплексно воспринимать видеоданные на электронных средствах проекции. Разработаны итерационные алгоритмы выбора масштаба отображения данных по критерию наглядности: алгоритм анализа отображаемых данных слоя на примере электронной карты и алгоритм последовательного анализа слоев. Исследовано влияние масштаба отображаемых данных на наглядность их визуализации на экранах различных размеров. Практическая ценность результатов состоит в том, что предложенный критерий представляет математическую трактовку свойства «золотого» сечения для визуализации информации на современных электронных средствах отображения данных.

Об авторе

Алексей Владимирович Воронин
Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН
Россия
Кандидат технических наук, доцент


Список литературы

1. Геоинформатика: в 2-х кн. Под ред. В.С. Тикунова. М., Издательский центр «Академия», 2010 г., кн. 1, 400 стр., кн.2, 432 стр. / Geoinformatics: in 2 vol. Tikunov V.S., ed. M., «Academy», 2010, vol. 1, 400 p., vol. 2., 432 p. (in Russian).

2. Журкин И.Г., Шайтура С.В. Геоинформационные системы. М., Кудиц-Пресс, 2009 г., 272 стр. / Zhurkin I.G., Shaitura S.V. Geographic information systems. M., Kudic-Press, 2009, 272 p. (in Russian).

3. Шокин Ю.И., Потапов В.П. ГИС сегодня: состояние, перспективы, решения. Вычислительные технологии, № 5, 2015 г., стр. 175–213 / Shokin Y.I., Potapov V.P. GIS today: state, prospects, solutions. Computing technology, № 5, 2015, pp. 175–213 (in Russian).

4. Воронин А.В. Результаты анализа перспектив развития геоинформационных систем // Системы высокой доступности, №4, 2017 г., стр. 68–75 / Voronin A.V. Results of analyzing geoinformation systems perspectives. High availability systems, 2017, № 4, pp. 68–75 (in Russian).

5. Михайлов А.Ю. Принцип наглядности. От традиции к инновации в обучении. Lambert Academic Publishing, 2012 г., 84 стр. / Mikhailov A.Y. Principles of visibility. From tradition to innovation in education. Lambert Academic Publishing, 2012, 84 p. (in Russian).

6. Трофимов Е.А. Эргономика зрительного восприятия. М., Актуальные издательские решения, 2013 г., 192 стр. / Trofimov E.A. Ergonomics of visual perception. M., Actual publishing solutions, 2013, 192 p. (in Russian).

7. Marr D. Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information. MIT press, 2010, 428 p.

8. Красильников Н.Н. Цифровая обработка изображений. М., Вузовская книга, 2001 г., 320 стр. / Krasilnikov N.N. Digital image processing. M., University book, 2001, 320 p. (in Russian).

9. Лурье И.К. Геоинформационное картографирование. Методы геоинформатики и цифровой обработки космических снимков. М., КДУ, 2008 г., 422 стр. / Lurie I.K. Geographic information mapping. M., KDU, 2008, 422 p. (in Russian).

10. Интеллектуальные географические информационные системы для мониторинга морской обстановки. Под ред. Р.М. Юсупова и В.В. Поповича. СПб., Наука, 2013 г., 284 стр. / Intelligent geographic information systems for marine monitoring. Yusupov R.M., Popovich V.V., eds. SPb., Science, 2013, 284 p. (in Russian).

11. Матерухин А. В. Проблематика создания ГИС на основе систем управления потоками данных. Геодезия и картография, №4, 2017 г., стр.44–47 / Materukhin A.V. Problems of creating GIS based on data flow control systems. Geodesy and cartography, № 4, 2017, pp. 44–47. (in Russian).

12. Воронин А.В., Зацаринный А.А., Ионенков Ю.С. Особенности оценки эффективности геоинформационной системы как элемента ситуационного центра. Системы и средства информатики, № 2, 2018 г., стр. 75–87 / Voronin A.V., Zatsarinny A.A., Ionenkov Y.S. The features of efficiency evaluation of a geoinformation system as element of a situational center. Systems and means of informatics, № 2, 2018, pp. 75–87 (in Russian).

13. Воронин А.В., Мальцев Г.Н., Сохен М.Ю. Наглядность визуализации данных в геоинформационной системе при использовании свойств золотого сечения. Информационно-управляющие системы, № 6, 2018 г., стр. 46–57 / Voronin A.V., Maltsev G.N., Sokhen M.Y. Data visualization quality in a geographic information system using golden ratio properties // Information management systems, № 6, 2018, pp. 46–57 (in Russian).

14. Гулина Ю.С., Колючкин В.Я. Методика расчета вероятности распознавания изображений человеком-оператором. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение, № 1, 2012 г., стр. 100–107 / Gulina Y.S., Koluchkin V.J. Methodology for calculating the probability of image recognition by a human-operator // Herald of the Bauman Moscow State Technical University. Series Instrumentation, 2012, № 1, pp. 100–107 (in Russian).

15. Короленко П. В., Грушина Н. В. Золотое сечение и самоподобные структуры в оптике. М., УРСС, 2010 г., 136 стр. / Korolenko P.V., Grushina N.V. Golden section and self-similar structures in optics. M., URSS, 2010, 136 p. (in Russian).

16. Ковалев Ф.В. Золотое сечение в живописи. М., РИП-Холдинг, 2016 г., 192 стр. / Kovalev F.V. Golden ratio in painting. M., RIP-Holding, 2016, 192 p. (in Russian).

17. Косиков А.Г., Ушакова Л.А. Виртуальные геоизображения пространственно-временных моделей окружающей среды. Геодезия и картография, № 5, 2016 г., стр. 43–51 / Kostikov A.G., Ushakova L.A. Virtual geoimages of spatio-temporal models of the environment. Geodesy and cartography, № 5, 2016, pp. 43–51 (in Russian).

18. Мироненко А.Н., Радионов В.А. Структура и основные свойства цифровой модели местности с координатной идентификацией топографической информации. Геодезия и картография, № 9, стр. 37–41 / Mironenko A.N., Radionov V.A. Structure and basic properties of a digital terrain model Geodesy and cartography, with coordinate identification of topographic information. Geodesy and cartography, № 9, 2017, pp. 37–41 (in Russian).

19. Мальцев Г.Н., Сазонов К.В., Панкратов А.В. Метод обнаружения начальных кадров видеопотока. Вопросы радиоэлектроники. Серия Техника телевидения, вып. 1, 2016 г., стр. 31–37 / Maltsev G.N., Sazonov K.V., Pankratov A.V. Method for detecting the initial frames of a video stream // Elrctronics issues. Series. Television technique, issue 1, 2016, pp. 31–37 (in Russian).


Для цитирования:


Воронин А.В. Дополненная реальность при визуализации данных с использованием свойств «золотого» сечения. Труды Института системного программирования РАН. 2020;32(1):109-120. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2020-32(1)-6

For citation:


Voronin A.V. Augmented reality when visualizing data using «golden» section properties. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2020;32(1):109-120. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2020-32(1)-6

Просмотров: 15


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-8156 (Print)
ISSN 2220-6426 (Online)