БИБЛИОТЕКА
galactic.org.ua
Клуб Бронникова

ДЕМИДОВ В.

Москва
"ЗНАНИЕ" 1987 г.

1. 1.
1. 2.
1. 3.
2. 1.
2. 2.
3. 1.

4. 1.
4. 2.
5. 1.
5. 2.
6. 1.
6. 2.


 




Схематичное изображение фоторецепторного поля в сетчатке глаза человека
(а также обезьяны, собаки, кошки и других высших животных)




Высокочастотный тремор и саккадические скачки

КАК МЫ ВИДИМ ТО, ЧТО ВИДИМ

3.2.
Глаз более высокоорганизованных животных, а тем более глаз человека никаких предписаний в отличие от лягушачьего не выдает. Он сообщает мозгу сведения о картинке, он приемо-передатчик, но не командир. Поэтому лягушачий глаз больше поставил вопросов, чем разрешил. От него не удавалось перебросить мостик к млекопитающим. И действительно, первые же опыты показали, что глаз кошки, этого прекрасно ориентирующегося в пространстве хищника, устроен совсем иначе.
Прежде всего по-иному выглядят поля ганглиозных клеток: не сплошные, а «двухступенчатые». Каждое поле природа сконструировала как кружок с «он»- или «офф»-центром и наружным кольцом (периферией) противоположного действия. Группы таких полей способны подчеркивать контуры изображений, усиливать контраст между участками, не слишком отличающимися по яркости, это продемонстрировал в 1959 г. тот же Хартлайн. Стало ясно, почему мы видим темные каемки — полосы Маха — на границах между такими участками: их создает зрительный аппарат «из ничего», просто потому что так устроен.

Для живых существ очень важно, что сетчатка умеет выделять контуры. В них содержатся самые существенные сведения о предметах. Однако было бы ошибкой думать, что работой сетчатки все и заканчивается. Нет, дело только начинается, впереди много станций, и первая, как мы уже говорили, — НКТ, наружное коленчатое тело. Оно вносит очень важный вклад в преобразование зрительного сигнала. Но прежде чем начать об этом рассказ — маленькое отступление.

Глаза людей на портретах смотрят задумчиво, строго, весело, лукаво... Мы не замечаем их неподвижности, как не замечаем и того, что наши собственные глаза все время в движении. Я имею в виду не те «обходы», которыми глаз выделяет наиболее информативные части картинки. Есть иные движения, они не подчиняются нашей воле, и управлять ими невозможно. Не удастся их и остановить, как ни старайся уставить взор в одну точку.
Мышцы не в состоянии удерживать глазное яблоко в полном покое. Более того, их задача как раз обратная: обеспечить непрерывные микродвижения.
Во-первых, тремор, при котором глаз подергивается с частотой около 100 герц (100 раз в секунду, но это средняя цифра, а пределы — от 30 до 150). Амплитуда дрожания ничтожная, 20—40 угловых секунд; если глаз видит тонкую линию, она будет перепрыгивать лишь с одного фоторецептора центральной ямки на другой, рядом лежащий, и не далее, а их там на одном квадратном миллиметре собралось около 50 тысяч...
Во-вторых, существует дрейф — медленные плавные смещения взора: в угловых мерах от трех до тридцати минут.
В-третьих, периоды дрейфа сменяются небольшими скачками — микросаккадами.

Взгляд «плывет» — вдруг рывком перебрасывается чуть в сторону, где опять начинается дрейф. Эти движения также невелики по амплитуде, они того же порядка, что и дрейф, так что точка, спроецированная в центральную ямку сетчатки, даже при самом большом микросаккадическом скачке не выйдет за ее пределы. И наконец, четыре раза в секунду глаз совершает незаметный со стороны большой саккадический прыжок (опять оговорюсь, что цифра средняя: промежутки между этими скачками бывают от трех сотых секунды до двух секунд: эмоции и внимание делают свое дело).
Зачем все эти движения?
И перед электронным осциллографом усаживаются студенты (любимый испытательный объект всех физиологов). На экране луч чертит прямую линию, а на ней пульсирует острый выброс, словно горная вершина в чистом поле. Ее видят все, кроме «автора». Ученый, проводящий опыт, подключил к мышцам его глаза токоотводящие электроды — наклеил в нужных местах на кожу тонкие проволочки. Каждое сокращение мышечных волокон, вызывающих саккадическое движение, — это еще и выработанный ими электрический сигнал. Таково свойство всех мышц. Проволочки ловят сигнал, передают на усилитель, и на экране появляется горная вершина. А человек, по чьей милости она появилась, ее не замечает. И убедить его в том, что она существует, нет никакой возможности. «Перестаньте меня разыгрывать!» —сердится он.
Выходит, в момент саккадического движения мы слепы? К чему человеку, да и хотя бы той же кошке, по нескольку раз в секунду слепнуть?

Рис.4.  Схема строения зрительного анализатора
 1 - сетчатка,
 2 - неперекрещенные волокна зрительного нерва,
 3 - зрительный тракт,
 4 - наружнее коленчатое тело (НКТ),
 5 - radiatio optici - зрительная лучистость - пучок нервных волокон в конечном мозге.
 6 - зрительные центры в коре затылочной доли.
 

Клетки НКТ дали ответ. Два наружных коленчатых тела — по одному в каждом полушарии — стоят на пути зрительных сигналов от сетчатки к затылочным областям коры больших полушарий. Но как сказано в книге «Переработка информации у человека», которая уже упоминалась: таинственна роль упорядоченных структур этой области мозга.
Действительно, когда микроэлектрод, с помощью которого отводят сигналы нейронов, опускается сюда, исследователь видит круглые поля с «он»- и «офф»-центром и противоположно действующей периферией, как и на выходе ганглиозных клеток. Повторение? Нет, природа такими вещами не занимается...

— Опыты были довольно хитрыми, но главное не в методике, а в результате,— сказал мне в Лаборатории доктор биологических наук Никита Филиппович Подвигин. — А он таков: мы доказали, что переданный по зрительному нерву в НКТ «экран» из круглых «он — офф»-полей превращается там в пульсирующий. И идут эти пульсации с частотой саккадических подергиваний глазного яблока.
Вот как это происходит. Сразу же после скачка диаметр каждого поля весьма велик. Потом они начинают уменьшаться, и через 0,04—0,07 секунды стягиваются в маленькие точки. Площадь поля сокращается иногда в 250 раз. «Булавочные головки» существуют еще несколько сотых секунды и вдруг очень быстро возрастают в диаметре, увеличиваются, увеличиваются, пока границы их не станут расплывчатыми, неопределенно большими. С этого момента зрение ничего не передает в высшие отделы мозга до следующего скачка.

Поля нейронов НКТ, так же как поля ганглиозных клеток сетчатки, способны выделять контуры или во всяком случае границы между светлыми и темными участками изображения. Следовательно, в первый момент после саккады «экран» НКТ способен передать в высшие отделы только очень грубые сведения, пригодные для опознания самых общих очертаний этих границ. Потом только, по мере стягивания полей, в образе «прорезаются» детали, которые становятся все более мелкими. А когда из картинки извлечен максимум сведений, восприятие прекращается потому, что поля распадаются, расплываются до следующего саккадического движения.
В промежутке между скачками, судя по всему, зрительная кора перерабатывает данные, полученные из НКТ. А затем — новый круг анализа.
Цикличность восприятия вполне аналогична цикличности работы любой ЭВМ. Чтобы принять новую информацию, старая вычищается из кратковременной памяти при очередном скачке, свежие данные не путаются с предыдущими. Во время скачка смотреть не нужно, чтобы изображение не дергалось, вот глаз и слепнет.

Чрезвычайно важная подробность: степень стягивания полей «экрана» НКТ зависит от освещенности сетчатки, от общего потока света. При тусклом освещении зрение принципиально не в состоянии различить мелкие детали, а при ярком свете «пульсирующие поля» стягиваются сильнее и становится четче зрение.

Благодаря полям НКТ в зрительную кору поступает изображение, как бы просеянное через множество сит: в одном задерживаются только крупные «камни» — большие фрагменты картинки, в следующем помельче и так далее, пока не дойдет до самого мелкого «песка». Что из этого следует? О, очень много! Но чтобы это ясно увидеть, займемся ненадолго одной интересной задачей.

Смотрите: на столе сотня фотографий, мужские и женские лица. Нужно их рассортировать. Две минуты, и задача решена. В левой стопке мужчины, в правой женщины. И теперь спросим себя: по какому критерию производилось деление? Какие приметы являются признаком женского лица и какие мужского? Основание для разбивки было, а способны мы дать ему определение? Нет, не сию минуту — завтра, через неделю?..
Искренне советую, не беритесь за это безнадежное дело. На нем споткнулись уже тысячи отменных специалистов по вычислительной технике. Оно и понятно. Потому что дать словесное определение обобщенному образу «мужчина», «женщина», «стул», «стол» и прочим такого же рода настолько трудно, что можно утверждать — невозможно. Ибо эти образы — зрительные абстракции. А с абстракциями нужно обходиться осторожно.
Фридрих Энгельс критиковал некоторых мыслителей по поводу чересчур вольных умственных операций: «Сперва создают абстракции, отвлекая их от чувственных вещей, а затем желают познавать эти абстракции чувственно, желают видеть время и обонять пространство... Это точь-в-точь как указываемое Гегелем затруднение насчет того, что мы можем, конечно, есть вишни и сливы, но не можем есть плод, потому что никто еще не ел плод как таковой». Так что когда в наш век ЭВМ инженеры попытались вбить в электронные мозги словесное (логическое) определение зрительных абстракций, фиаско выглядело вполне закономерным.

Несколько лучше обстоит дело со словесными описаниями конкретных человеческих лиц, но пользоваться такими определениями (и составлять их) умеют опять-таки не машины, а только люди. Еще в конце прошлого века французский криминалист Альфонс Бертильон, начальник Бюро судебной идентификации Парижской префектуры, разработал принципы «словесного портрета», к которому охотно прибегают и сегодня.
«Разрабатывая словесный портрет Н., я допросил большую группу свидетелей... Выяснил все его мельчайшие приметы и разработал словесный портрет, из которого явствовало, что Н. имеет средний рост, телосложение полное, лицо овальное, лоб низкий и скошенный, брови дугообразные, сросшиеся, рыжеватые. Нос у него был длинный, с горбинкой и опущенным основанием, рот средний с толстыми губами, причем нижняя отвисала, а углы губ были опущены. Подбородок у Н. тупой раздвоенный, слегка оттопыренные большие уши имели треугольную форму, чуть запухшие глаза были зеленоватыми, а волосы — рыжими», — вспоминал в одном из своих рассказов писатель Лев Шейнин, бывший следователь уголовного розыска. Не правда ли, как выпукло предстает перед нами образ человека в этих простых, точных профессиональных терминах! Пусть «точность» подобных определений далека от показаний измерительных приборов, вы прекрасно сможете нарисовать, если обладаете талантом художника, портрет Н. Конечно, длинный нос для одного лица станет вполне обыкновенным или даже коротким для другого, так что составление словесных портретов — искусство. В этом деле криминалисты тренируются, как тренируются геологи в распознавании своих индигово-синих, кошенильно-красных, томпаково-коричневых и медово-желтых минералов...

Как же, однако, быть, если свидетель не знает специальных терминов (а так чаще всего и случается), если видел преступника только мельком, в испуге, если сохранились лишь самые общие впечатления? В таком случае прибегают к портрету-роботу. В криминалистической картотеке хранится множество диапозитивов, на них разнообразнейшие носы, уши, брови, глаза, бороды, овалы лица, прически... Из них «лепят» портрет, а свидетель подсказывает:
— Нет, лицо как будто шире... Нет, еще шире... Вот сейчас в самую точку. А волосы не такие длинные...
Конечно, нет уверенности, что робот будет во всех деталях похож на разыскиваемого, но путеводную нить он все-таки дает. И вот еще вопрос: может быть, наблюдая за изготовлением подобного портрета, удастся вскрыть критерии, которыми человек пользуется, узнавая лица?
Американский физиолог Леон Хармон провел серию экспериментов. Опытный художник-криминалист рисовал портрет «разыскиваемого» по указаниям хорошо знавших его «свидетелей». Затем художник сравнивал получившийся портрет с фотографией «беглеца» и записывал бросившиеся ему в глаза различия: «Губы должны быть чуть толще, уши прижатее, а овал лица — круглее...» Взяв портрет и словесную корректировку, новый художник-криминалист, до того не участвовавший в опыте, набрасывал еще один портрет-робот. А потом устраивался вернисаж.
К своему огромному удивлению, «свидетели» вдруг осознали, что созданный по их словам облик далек от реальности. Подавляющим большинством он был признан совершенно непохожим: язык еще раз доказал свою приблизительность.
Зато в оценке отклонений речь куда более точна: второй портрет все одобрили как близкий к оригиналу. И все-таки самым лучшим, гарантирующим точность опознания выше 90 процентов, оказался портрет, нарисованный художником с фотографической карточки. «Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать...»

Тогда исследователь подошел к проблеме по-иному. Почему нет возможности добиться ничего путного от рисунков, опрашивая их «напрямую»? Может быть, в них чересчур много деталей, и они слишком выразительны, эти второстепенные подробности, так что целостный облик предстает искаженным? Может быть, стилизованное изображение, этакая крупноблочная мозаика, сконцентрирует внимание зрителя на самых существенных, самых информативных подробностях? Чтобы докопаться до правды, решили создать портрет, нарисованный как бы донельзя грубой малярной кистью.
Роль маляра поручили альянсу из телевизора и ЭВМ. Ведь что такое телевизионное изображение портрета? Набор точек различной яркости, выстроенных в строчки телевизионной картинки. Каждую яркость можно измерить и выразить числом, посчитав, скажем, самую светлую за 100, а самую черную за 0. У каждой будет адрес — номер строки, на которой она сидит, плюс расстояние от края (скажем, левого). Вместе с числом-яркостью эти два числа записывают в память машины. Портрет теперь выглядит длинным столбцом цифр, который в любое мгновение может снова превратиться в изображение, стоит только выполнить операцию, обратную математизации лица.
А затем началось главное. На портрет наложили сетку из 400 квадратиков (матрицу из 20 строк и стольких же столбцов) и приказали машине: «Все точки, которые попадают в границы каждого квадрата — адреса их, уважаемая ЭВМ, вам известны! — приведите к общему знаменателю. То есть просим измерить их яркость и вывести среднюю для данного квадрата — его условную яркость. А затем покажите на экране телевизора, что получилось».
Так возникли крупноблочные элементы и уложилась мозаика. На экране высветился... Нет, не портрет, какая-то мешанина темных и светлых пятен! И все-таки почти половина испытуемых увидели в этом хаосе облик человека и отыскали его портрет среди фотографий, разложенных на столе, хотя лицо его видели впервые. Если бы они выбирали наугад, вероятность успеха не превысила бы четырех шансов на миллион, следовательно, случайность исключена. Выходит, зрение умеет превращать мозаику грубых блоков в нечто тонкое и изящное, свойственное хорошей фотографии? Или наоборот, в нашей памяти тонкие черты лиц запоминаются в виде блок-портретов? Или?..
Но как бы то ни было, если мы взглянем на блок-портрет с расстояния в пару шагов или прищурившись, возникнет что-то похожее на обычную фотографию. В чем причина метаморфозы? Чтобы рассказать об этом, придется вспомнить о рядах Фурье.

В 20-х гг. 19 века французский математик Жан Батист Жозеф Фурье напечатал работу, обессмертившую его имя: «Аналитическая теория тепла». Паровые машины уверенно завоевывали позиции в промышленности, инженеры нуждались в теории теплопередачи, она и была создана. А в дальнейшем оказалось, что сшитый Фурье математический костюм впору и электрикам, и радиоинженерам, и строителям самолетов — представителям тысяч профессий, включая психологов и физиологов.
Универсальность формул не случайна. Тепловое движение — один из частных случаев движения вообще. Математический аппарат одинаково точно описывает и колебание струны, и распространение тепла по трубопроводу, и прыжки кузова автобуса на рессорах, и перевалку супертанкера через морские волны, и беззвучное путешествие Луны среди звезд, и биение пульса...

Колебания маятника зафиксируются на графике в виде плавной кривой — синусоиды. Прихотливое дрожание осинового листа — это сумма множества простых колебаний, сложение массы разных синусоид, отличающихся частотами и амплитудами. Фурье доказал, что любое сложное колебание, каким бы странным ни был его записанный на бумаге график, можно превратить в ряд простых синусоид. И наоборот, из некоторого количества подобранных по формулам Фурье простых колебаний не составит труда сотворить сложное колебание — то, которое нам требуется.
Методами этими широко пользуются ученые наших дней. Знакомый уже нам физиолог Бернштейн первым в мире продемонстрировал, что движения рук и ног человека (а каждая конечность — это многозвенный шарнир!) можно изложить Фурье-языком. Развивая его взгляды, швед Иохансон, сотрудник Упсальского университета, выяснил, что формулами Фурье выражаются танцы: чем длиннее ряд, на который разлагаются движения, тем больше в рисунке танца деталей, придающих ему специфику и неповторимость...

А теперь взглянем на блок-портрет. Что можно сказать о яркости квадратиков мозаики в любом из рядов? Что она подвержена каким-то колебаниям. То есть и тут можно применить формулы рядов Фурье. Только измерять мы будем частоты не в герцах, как принято у электриков и радиотехников, а в циклах на градус, как считают физиологи. Их единица значит вот что. Предположим, что мы смотрим на рисунок с такого расстояния, что строка занимает в поле зрения один угловой градус (вспомните геометрию). Если на строчке десять перепадов «темное — светлое», десять периодов, перед нами пространственная частота 10 цикл/град.
Самая низкая пространственная частота блок-портрета, понятно, ноль — отсутствие каких бы то ни было изменений яркости. Если строчка занимает в поле зрения ровно один градус, следующей частотой будет 1 цикл/град, когда половина строчки темная и половина светлая. И так далее, пока не дойдем до 10 цикл/град, ибо наши двадцать квадратиков на строке дадут только десять перепадов «темное — светлое». Это самая высокая частота, которая несет в этих условиях (то есть когда строка занимает один градус) полезную информацию. Полезную! Потому что в блок-портрете присутствует очень много шума — еще более высоких частот, возникших из-за резких перепадов яркости между квадратиками. Такие перепады, говорит Фурье-анализ, суть суммы бесконечно большого количества различных колебаний, амплитуда которых становится все меньше по мере роста частоты. Однако бесконечность сугубо теоретична: очень скоро, уже на десятой синусоиде, амплитуда становится такой крохотной, что ею обычно пренебрегают.
Пространственные частоты шума глушат, забивают полезную информацию. Так бывает, когда олень спрячется в густом кустарнике: дробное чередование ветвей и листьев прячет своими высокочастотными сигналами информацию о его туловище, которую дают низкие пространственные частоты.

И если вспомнить теперь об экране НКТ, мы увидим, что он как раз занимается тем, чем занималась ЭВМ с помощью телевизионной камеры, глядя на наш портрет. Пульсирующие поля НКТ занимаются не чем иным, как превращением картинки в целый набор изображений — результат прохождения через сита, о которых мы уже говорили. И конечно же, мы не увидим спрятавшегося оленя, если низкочастотные составляющие сигнала малы, зашумлены. На этом принципе основана вся военная маскировка, при которой «высокочастотная» окраска разноцветными пятнами делает контуры военной техники или каких-либо сооружений неузнаваемыми.
Ясно теперь, почему блок-портрет становится более узнаваемым с большого расстояния. Сетчатка в этом случае не способна передать высокие пространственные частоты: фоторецепторы хоть и малы, а имеют свою величину, рецептивные поля еще крупнее, так что перепад «темное — светлое», пришедшийся целиком на такое поле, воспринимается как участок какой-то средней яркости. Шумы уменьшились — полезная информация выступила явственнее.

А с прищуриванием — тут действует иной механизм. Прищуренные ресницы играют роль диафрагмы, уменьшают количество проходящего к сетчатке света. Поэтому поля НКТ стягиваются не до конца, что также выглядит для высших отделов зрительной системы как срезание высоких пространственных частот, уменьшение зашумленности. Сито НКТ анализирует картинку с помощью сравнительно грубых ячеек, и высокочастотные перепады яркости просто не воспринимаются зрением, а раз шума нет, видимость улучшается.

И вот еще один факт для размышлений. Мы говорили, что глаз, осматривая картинку, задерживается чаше всего на изломах контура и участках большой кривизны — информативных фрагментах. Специалисты по теории связи сразу скажут: в этих фрагментах много высоких пространственных частот, и чем излом круче, тем длиннее набор, тем выраженнее в нем высокочастотные составляющие. Не потому ли и зрачок дольше смотрит на это место, что зрительная система ждет, пока через сито НКТ пройдут самые высокие члены, разложения в ряд Фурье? И не поможем ли мы взору немедля обратить внимание на такие фрагменты, если каким-то образом вырежем из пространственно-частотного винегрета только интересующие нас частоты — представим их зрению?
Оптики пользуются в этом случае фильтрами Фурье — разного рода регулярными структурами. Это и решетки, и «шахматные доски», и концентрические круги, и многие иные формы, лишь бы обеспечивалось чередование прозрачных и непрозрачных участков. Чем выше нужная нам пространственная частота, тем элементы фильтра становятся деликатнее.
Когда у вас в руках такой фильтр, нетрудно выяснить, есть ли в изображении соответствующие пространственные частоты: взгляните на картинку через него. Все частоты, кроме той, на которую он настроен, ослабятся, а «наша» пройдет свободно. Упоминание о такой возможности было в статье, рассказывающей о работах Лаборатории в Колтушах и помещенной в журнале «Знание — сила». Месяца через два пришло письмо из города Омсукчана Магаданской области: «Уважаемая редакция! В 11-м номере за 1974 г. вашего журнала была помещена корреспонденция В. Демидова «Глаз и образ». В ней, в частности, упомянуто о фильтрах Фурье. Отмечено, что оптики издавна пользуются фильтрами-решетками. Это натолкнуло меня на мысль о применении решетчатых фильтров в геологическом дешифрировании аэрофотоснимков. Ведь снимок всегда несет ряд случайных колебаний фототона, маскирующих границы раздела разнородных участков земной поверхности. Фильтры Фурье как раз и позволят снять эти случайные колебания, выровнять однородные и более контрастно выделить неоднородные поверхности. Мною были изготовлены несколько примитивных фильтров (на прозрачную целлулоидную пластинку нанесена черной тушью решетка). Определенный эффект достигается. Неясные контуры структур становятся более отчетливыми, легче выделяются...»

Фильтры Фурье против шума... Но ведь шумом можно считать не только помехи, а и всякого рода вариации изображений, например размера или форм букв при письме. Вычислительные машины и по сию пору не способны читать рукописи, для них приходится разрабатывать стилизованные шрифты: человеческое письмо не по зубам компьютеру. В свое время пытались поправить дело, увеличивая память ЭВМ, нагромождая в ней все новые и новые варианты начертаний, да разве на все случаи жизни напасешься? Зрительный аппарат человека каким-то образом ухитряется схватить то общее, что присуще этим вариациям, не обращая внимания на второстепенные особенности. Нет ли здесь какой-то аналогии с фильтрацией Фурье? И не связана ли эта уникальная возможность нашей и высших животных зрительной системы с деятельностью НКТ, процеживанием картинок через сита пульсирующих полей?
Ведь посмотрите, как можно создать гипотетическую опознающую машину. Возьмем несколько различных фильтров Фурье (настроенных на разные пространственные частоты) и поставим за каждым фотоэлемент. Его сигнал, как мы знаем, покажет интенсивность данной пространственной частоты в картинке, на которую глядит опознающий робот. А комбинации всех сигналов, от каждого фильтра, будут разными для различных изображений, ибо в каждом — свое распределение интенсивности частот. Выходит, с помощью такого примитивного автомата удастся грубо оценивать сходство и различие простейших картинок. Электронный прибор превратит конкретный образ в абстрактную комбинацию напряжений.
Конечно, десяток фильтров — слишком примитивно, но кто мешает взять сотню решеток? Анализировать не все изображение сразу, а разбивать на отдельные кусочки, после чего сводить результаты опознания каждого элемента в целостный цифровой образ? Можно заранее предсказать, что точность опознания станет довольно высокой, хотя, конечно, стопроцентной гарантии от ошибок достичь не удастся: ряд Фурье простирается в бесконечность. В изображении всегда найдется такая маленькая деталь, которой будут отличаться картинки, похожие по всем остальным показателям. Но тут уж ничего не поделаешь. Проблему «похож — не похож» приходится всегда решать с какой-го разумной степенью точности.
И что самое главное, такой подход — через фильтры Фурье — позволяет нам взглянуть на проблему опознавания еще и голографически, что, как мы увидим впоследствии, вовсе не лишено смысла. Потому что голография как раз и занимается разложением картинок в ряды Фурье, а потом объединяет эти ряды при восстановлении изображений.

Голография... Ее материальную основу — волновой процесс — наука осознала еще в VII в. Знаний, чтобы воплотить ее в реальность, хватило бы и у Юнга, и у Френеля, и у Фраунгофера, много и плодотворно занимавшихся волновой природой света и взаимодействием его волн. И все-таки она не появилась, хотя Кирхгоф, Рэлей, Аббе и многие другие физики второй половины XIX — начала XX в. вплотную подходили к ее принципам. А изобретя ее, наконец, в 1947 г., Деннис Габор, венгерский физик, работавший в Англии, не смог найти ей практиеского применения и с годами почти позабыл о придуманном способе получения необычных фотографических изображений.
Иную, чем у Габора, схему получения голограмм предложил в 1962 г. инженер, ныне член-корреспондент АН СССР, Юрий Николаевич Денисюк, — схему обобщающую, из которой вытекали и все остальные методы голографирования. Однако оба они пользовались не очень хорошими источниками света — ртутными лампами, а требовался такой, как лазер. И когда американские радиофизики Эммет Лейт и Юрис Упатниекс применили его, голография стала очень быстро развиваться.

Голография в ее наиболее известном широкой публике виде — это особое фотографирование (без привычной фотокамеры) на пластинку, которую ставят между лазером и голографируемым предметом. Отраженный от него лазерный луч — предметный — и идущий сквозь пластинку опорный луч взаимодействуют друг с другом, как это и положено двум потокам волн. Сплетение горбов и впадин создает на пластинке своеобразный узор из темных и светлых пятнышек, каждое из которых — размером с четверть световой волны. Если теперь выставить пластинку на солнечный свет (понятно, после проявления, закрепления и еще одной операции, которой в обычном фотографическом процессе нет,— отбеливания) мы вдруг увидим, как «из ничего» возникнет объемное изображение, скажем, горостка кристаллов горного хрусталя.

Как это происходит? Предельно бегло — дело обстоит так, как если бы каждое получившееся пятнышко стало самостоятельным источником света. Электромагнитные волны взаимодействуют друг с другом в пространстве, усиливая и ослабляя друг друга, и из световых лучей оказывается соткан видимый образ, предмет, подвергшийся голографированию: память о тех электромагнитных волнах, которые отражались от него во время съемки.
«Я бы хотел указать на философский аспект таких удивительных явлений, как <...> сходство голографической регистрации с памятью человека», — заметил Габор. И действительно, на одной голограмме можно уместить сотни тысяч изображений, в одном квадратном сантиметре ее находит пристанище до 100 миллионов бит (единиц измерения информации).
Голограмма любого предмета — идеальный фильтр, выделяющий его изображение среди тысяч других. Скажем, множество ключей с хитрыми бородками разбросаны в беспорядке на столе: попробуйте отыскать нужный. Сколько минут вы потратили? А стоит взглянуть на этот освещенный лазером хаос через голограмму данного ключа, и там, где он лежит, вспыхнет яркая точка. Скорость работы голографических опознающих систем (правда, они хорошо действуют пока лишь тогда, когда им предъявляют фотографии) в миллион раз превосходит быстроту самых лучших установок, решающих задачу традиционными методами. Таковы, например, голографические узнаватели, которым предъявляют для сравнения отпечатки пальцев, буквы рукописей. Как не заметить тут сходства со зрением, опознающим за сотые доли секунды знакомое лицо среди множества других!

Где же складываются и вычитаются пространственные частоты, с которыми оперирует глаз и к которым имеет, по-видимому, прямое отношение НКТ? Разнообразные опыты, проводившиеся в лабораториях разных стран, убедили исследователей, что делается это в высших областях зрительной системы. Именно там, куда сейчас лежит наш путь.

продолжение
4.1.

1. 1.
1. 2.
1. 3.
2. 1.
2. 2.
3. 1.

4. 1.
4. 2.
5. 1.
5. 2.
6. 1.
6. 2.


4. 2.

- человек - концепция - общество - кибернетика - философия - физика - непознанное
главная - концепция - история - обучение - объявления - пресса - библиотека - вернисаж - словари
китай клуб - клуб бронникова - интерактив лаборатория - адвокат клуб - рассылка - форум