Augmented reality when visualizing data using «golden» section properties

Augmented reality, as a result of introducing into the field of perception data providing the best visualization of information, is increasingly attracting the attention of specialists in the field of software for demonstration complexes and geographic information systems. The visibility of the visualized information is important both for the work of the operator and users of the information system. Using the laws of visual perception of objects associated with the properties of the «golden» section, it is possible to formulate a visualization criterion for visualized data that characterizes the integrated perception of information displayed on the screen of a video monitor or projection panel. The purpose of the study presented in the article is to determine the visualization criterion for visualized data based on the properties of the «golden» section and study the conditions for its provision by the example of displaying of metadata on a monitor screen and projection panel. The visualization criterion is determined through the coverage coefficient of the screen area with information. The optimal value of the coefficient corresponds to the mathematical definition of the «golden» section. As a result of the study, it is necessary to highlight the analysis of the properties of the «golden» section when displaying information and the definition of the visualization criterion for data visualization, which allows operators and consumers to comprehensively perceive video data on electronic projection tools. Iterative algorithms have been developed for selecting the scale of data display by the criterion of visibility: an algorithm for analyzing the displayed layer data using an electronic map as an example and an algorithm for sequential layer analysis. The influence of the scale of the displayed data on the visibility of their visualization on screens of various sizes is investigated. The practical value of the results lies in the fact that the proposed criterion represents a mathematical interpretation of the property of the «golden» section for the visualization of information on modern electronic means of displaying data.

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).