«Ας ακούσουμε μια εικόνα»

Σχετικά έγγραφα
«Σαρώνοντας μουσικά μια εικόνα»

Έγχρωµο και Ασπρόµαυρο Φως

Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας. Παρουσίαση 12 η. Θεωρία Χρώματος και Επεξεργασία Έγχρωμων Εικόνων

Group (JPEG) το 1992.

MPEG-7 : Περιγραφή πολυμεσικού περιεχομένου

Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών ΗΥ-474. Ψηφιακή Εικόνα. Αντίληψη χρωμάτων Συστήματα χρωμάτων Κβαντισμός χρωμάτων

Συλλογή & Επεξεργασία Δεδομένων Εργαστήριο 8 Επεξεργασία Σήματος με την Ανάλυση Fourier. Σύστημα Συλλογής & Επεξεργασίας Μετρήσεων

ΑΣΚΗΣΗ 2 ΒΑΣΙΚΑ ΚΑΙ ΣΥΝΘΕΤΑ ΣΗΜΑΤΑ ΔΥΟ ΔΙΑΣΤΑΣΕΩΝ - ΕΙΚΟΝΑΣ

2.0 ΒΑΣΙΚΕΣ ΓΝΩΣΕΙΣ-ΟΡΟΛΟΓΙΕΣ

Ιατρική Πληροφορική. Δρ. Π. ΑΣΒΕΣΤΑΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΒΙΟΪΑΤΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ Τ.Ε.

ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ I. 7 η ΔΙΑΛΕΞΗ Γραφικά με Υπολογιστή

ΑΣΚΗΣΗ 3 ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ ΜΕΛΕΤΗ ΙΣΤΟΓΡΑΜΜΑΤΟΣ. ( ) 1, αν Ι(i,j)=k hk ( ), διαφορετικά

Συστήματα Πολυμέσων. Ενότητα 4: Θεωρία Χρώματος. Θρασύβουλος Γ. Τσιάτσος Τμήμα Πληροφορικής ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ

Α.Τ.Ε.Ι. Ηρακλείου Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας ιδάσκων: Βασίλειος Γαργανουράκης. Ανθρώπινη Όραση - Χρωµατικά Μοντέλα

Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Ενότητα 11 η : θεωρία Χρώματος & Επεξεργασία Έγχρωμων Εικόνων

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. ΕΙΣΑΓΩΓΗ: Γνωριμία με την ΑΚΟΥΣΤΙΚΗ 1 ΜΕΡΟΣ ΠΡΩΤΟ: ΘΕΩΡΙΑ 5. 1 ος ΘΕΜΑΤΙΚΟΣ ΑΞΟΝΑΣ: ΤΑΛΑΝΤΩΣΕΙΣ 7 Προσδοκώμενα αποτελέσματα 8

Συλλογή & Επεξεργασία Δεδομένων Εργαστήριο 9 Ανάλυση Fourier: Από τη Θεωρία στην Πρακτική Εφαρμογή των Μαθηματικών

ΣΤΕΡΕΟΣΚΟΠΙΚΕΣ ΕΙΚΟΝΕΣ

Ανοίξτε την εικόνα Hel_MDSGEO και δημιουργήστε δύο έγχρωμα σύνθετα ένα σε πραγματικό χρώμα (True color) και ένα σε ψευδοέχρωμο υπέρυθρο (CIR)

Εισαγωγή Ασπρόμαυρο Halftoning γάμμα Φως/Χρώμα Χρωματικά Μοντέλα Άλλα. 6ο Μάθημα Χρώμα. Γραφικα. Ευάγγελος Σπύρου

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΦΥΣΙΚΗΣ ΧΗΜΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΒΙΟΛΟΓΙΑΣ Φασματοφωτομετρία

Κύλινδρος κοιμώμενος εντός κώνου

Άσκηση 1. Όργανα εργαστηρίου, πηγές συνεχούς τάσης και μετρήσεις

DIP_04 Σημειακή επεξεργασία. ΤΕΙ Κρήτης

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 8 «ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ»

Συλλογή & Επεξεργασία Δεδομένων Εργαστήριο 7 Ακούγοντας Πρώτη Ματιά στην Ανάλυση Fourier. Σύστημα Συλλογής & Επεξεργασίας Μετρήσεων

Διάλεξη 8. Η Φυσική της Μουσικής Τ.Ε.Ι. Ιονίων Νήσων. Αντιληπτό ύψος καθαρού τόνου Απόλυτο ύψος

Επεξεργασία Χαρτογραφικής Εικόνας

Ψηφιακή Επεξεργασία Σηµμάτων

ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ (E-CAD) ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟ ΕΤΟΣ

Παρατηρήσεις για τη χρήση ενός κυκλικού διαγράμματος

ΠΡΟΤΥΠΟ ΠΕΙΡΑΜΑΤΙΚΟ ΛΥΚΕΙΟ ΕΥΑΓΓΕΛΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗΣ ΣΜΥΡΝΗΣ

ΑΛΓΕΒΡΑ Β ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΗ ΑΣΚΗΣΗ 1

ΜΕΘΟΔΟΣ ΕΛΑΧΙΣΤΩΝ ΤΕΤΡΑΓΩΝΩΝ

Κεφάλαιο 11 Πολυμέσα. Εφ. Πληροφορικής Κεφ. 11 Καραμαούνας Π. 1

Σχεδίαση με Ηλεκτρονικούς Υπολογιστές

Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας. Σ. Φωτόπουλος ΨΕΕ

Ένα αναλογικό σήμα περιέχει άπειρες πιθανές τιμές. Για παράδειγμα ένας απλός ήχος αν τον βλέπαμε σε ένα παλμογράφο θα έμοιαζε με το παρακάτω:

Απεικόνιση Υφής. Μέρος Α Υφή σε Πολύγωνα

Η μεταβλητή "χρόνος" στη δημογραφική ανάλυση - το διάγραμμα του Lexis

Εγχειρίδιο Χρήσης ❽ Αποτελέσματα

Αριθμητική Ανάλυση & Εφαρμογές

Εφαρμογές Πληροφορικής

Αφήγηση Μαρτυρία. Μουσική. Ενίσχυση μηνύματος Μουσική επένδυση Ηχητικά εφέ

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα # 4: Ήχος Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής

ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΚΥΜΑΤΙΚΗΣ ΟΠΤΙΚΗΣ

Γραφικά & Οπτικοποίηση. Κεφάλαιο 1. Εισαγωγή. Γραφικά & Οπτικοπίηση: Αρχές & Αλγόριθμοι Κεφάλαιο 1

2. ΤΟ ΠΛΕΟΝΕΚΤΗΜΑ ΤΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΟΣ SYNTHESIS ΣΤΗΝ ΑΠΟ ΟΣΗ ΤΩΝ ΙΑΣΤΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ Η ΑΙΤΙΟΛΟΓΗΣΗ ΤΟΥ

ΌΡΑΣΗ. Εργασία Β Τετράμηνου Τεχνολογία Επικοινωνιών Μαρία Κόντη

Διακριτός Μετασχηματισμός Fourier

ΑΚΟΥΜΕ ΤΑ ΧΡΩΜΑΤΑ ΚΑΙ ΒΛΕΠΟΥΜΕ ΤΗ ΜΟΥΣΙΚΗ

Φύλλο Εργασίας. Σύνθεση χρωμάτων

Επεξεργασία Δεδομένων - Γραφικές Παραστάσεις

Ο Παλμογράφος στη Διδασκαλία της Τριγωνομετρίας. Εφαρμογές της Τριγωνομετρίας σε πραγματικά προβλήματα και ενδιαφέρουσες επεκτάσεις

Α. ΔΙΑΓΡΑΜΜΑ ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ Απεικόνιση της σχέσης(θετική, αρνητική, απροσδιόριστη) δύο μεταβλητών. Παραδείγματα σχέσεων. Παράδειγμα

Επεξεργασία Δεδομένων - Γραφικές Παραστάσεις

1) Η εξάρτηση του δείκτη διάθλασης n από το μήκος κύματος για το κρύσταλλο του ιωδιούχου ρουβιδίου (RbI) παρουσιάζεται στο παρακάτω σχήμα.

ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΣΤΗ ΦΥΣΙΚΗ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΑΝΑΛΟΓΙΚΩΝ & ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ. Εργαστήριο 8 ο. Αποδιαμόρφωση PAM-PPM με προσαρμοσμένα φίλτρα

Δυαδικό Σύστημα Αρίθμησης

ΦΥΛΛΟ ΕΡΓΑΣΙΑΣ : ΚΥΜΑΤΑ (ΤΡΕΧΟΝΤΑ) ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ:.

ΠΑΡΑΤΗΡΗΣΗ ΣΥΝΕΧΩΝ ΦΑΣΜΑΤΩΝ ΕΚΠΟΜΠΗΣ & ΑΠΟΡΡΟΦΗΣΗΣ ΣΤΕΡΕΟΥ

Δx

Μελέτη και εικονική διαμόρφωση ακουστικής σε αίθουσα διδασκαλίας

ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

ΣΤ ΕΝΟΤΗΤΑ. Βασικές έννοιες των συναρτήσεων. ΣΤ.1 (6.1 παρ/φος σχολικού βιβλίου) ΣΤ.2 (6.2 παρ/φος σχολικού βιβλίου)

ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ (E-CAD) ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟ ΕΤΟΣ

Κεφάλαιο 11 Πολυμέσα

Γνωστική Ψυχολογία Ι (ΨΧ32)

Από τις τριγωνομετρικές συναρτήσεις στο Mp3

Ειδικά Θέματα Ηλεκτρονικών 1

Κουρδίσµατα (περίληψη)

Κλινική χρήση των ήχων

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα # 8: Αρχές κωδικοποίησης Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής

Αρχές κωδικοποίησης. Τεχνολογία Πολυμέσων και Πολυμεσικές Επικοινωνίες 08-1

ΓΡΑΦΙΚΕΣ ΠΑΡΑΣΤΑΣΕΙΣ ΒΑΣΙΚΩΝ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΩΝ

Κεφάλαιο 1: Κίνηση και γεωμετρικά σχήματα

Δύο κύριοι τρόποι παρουσίασης δεδομένων. Παράδειγμα

Τμήμα Λογιστικής. Εισαγωγή στους Ηλεκτρονικούς Υπολογιστές. Μαθήματα 6 και 7 Αναπαράσταση της Πληροφορίας στον Υπολογιστή. 1 Στέργιος Παλαμάς

Εισαγωγή στις Τηλεπικοινωνίες

ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ (E-CAD) ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟ ΕΤΟΣ Χ. Βέργος Καθηγητής

ΓΕΩΜΕΤΡΙΚΗ ΟΠΤΙΚΗ. Ανάκλαση. Κάτοπτρα. Διάθλαση. Ολική ανάκλαση. Φαινόμενη ανύψωση αντικειμένου. Μετατόπιση ακτίνας. Πρίσματα

Τα ηλεκτρονικά σήματα πληροφορίας διακρίνονται ανάλογα με τη μορφή τους σε δύο κατηγορίες : Αναλογικά σήματα Ψηφιακά σήματα

Λύσεις των θεμάτων ΔΕΥΤΕΡΑ 19 ΙΟΥΝΙΟΥ 2017 ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΚΑΙ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙΔΕΙΑΣ

Οδηγίες σχεδίασης στο περιβάλλον Blender

ΕΞΕΤΑΣΤΙΚΗ ΠΕΡΙΟΔΟΣ ΑΠΡΙΛΙΟΥ 2011 Γ ΤΑΞΗΣ ΛΥΚΕΙΟΥ ΘΕΤΙΚΗΣ-ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗΣ ΚΑΤ/ΝΣΗΣ Μ

Σ Τ Α Τ Ι Σ Τ Ι Κ Η Β Α Σ Ι Κ Ε Σ Ε Ν Ν Ο Ι Ε Σ.

Συνολικός Χάρτης Πόλης

Συστήματα συντεταγμένων

Φίλη μαθήτρια, φίλε μαθητή,

9. Τοπογραφική σχεδίαση

Συστήματα Πολυμέσων. Ενότητα 8: Συμπίεση Εικόνας κατά JPEG Θρασύβουλος Γ. Τσιάτσος Τμήμα Πληροφορικής ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ

Τηλεπισκόπηση. Ψηφιακή Ανάλυση Εικόνας Η ΒΕΛΤΙΩΣΗ εικόνας

Εργαστήριο Τεχνολογίας Πολυμέσων & Γραφικών, Τ.Ε.Π Π.Μ, Μάθημα: Γραφικά με Η/Υ

Ήχος. Τεχνολογία Πολυμέσων και Πολυμεσικές Επικοινωνίες 04-1

ΕΚΘΕΣΗ ΠΕΠΡΑΓΜΕΝΩΝ. καταστροφές υπό το πρίσμα των ψηφιακών τεχνολογιών»

Σημεία Προσοχής στην Παράγραφο Ε2.

Διδασκαλία γραμμάτων-συλλαβών

7.2.1 Εκτίμηση της Καμπύλης Παλινδρόμησης της Μεταβλητής Υ πάνω στην Μεταβλητή Χ

Transcript:

Χαράλαμπος Χ. Σπυρίδης, Άγγελος Κ. Μουστάκας «Ας Ακούσουμε Μια Εικόνα» 1 ΕΝΩΣΗ ΕΛΛΗΝΩΝ ΦΥΣΙΚΩΝ 11 Ο ΠΑΝΕΛΛΗΝΙΟ ΣΥΝΕΔΡΙΟ ΦΥΣΙΚΗΣ «ΟΙ ΝΕΟΙ ΟΡΙΖΟΝΤΕΣ ΤΗΣ ΦΥΣΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΣΤΟΝ ΑΙΩΝΑ ΜΑΣ ΣΤΗΝ ΕΡΕΥΝΑ, ΣΤΗΝ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΚΑΙ ΣΤΗΝ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ» 30-31 ΜΑΡΤΙΟΥ, 1-2 ΑΠΡΙΛΙΟΥ 2006-02-25 ΛΑΡΙΣΑ «Ας ακούσουμε μια εικόνα» Χαράλαμπος Χ. Σπυρίδης 1 και Άγγελος Κ. Μουστάκας 2 1 Καθηγητής Μουσικής Ακουστικής, Πληροφορικής Διευθυντής Εργαστηρίου Μουσικής Ακουστικής τεχνολογίας, Τμήματος Μουσικών Σπουδών Πανεπιστημίου Αθηνών. 2 Φυσικός. 1. Περίληψη Αντικείμενο της εισηγήσεως αποτελεί η παρουσίαση λογισμικού, που συγγράψαμε, δια του οποίου δημιουργείται το ηχητικό ανάλογο μιας εικόνας. Το λογισμικό δι ενός αλγορίθμου παράγει μουσικές μελωδίες μετατρέποντας την RGB πληροφορία για το χρώμα κάθε σημείου μιας εικόνας ψηφιακής μορφής, σε ηχητικές συχνότητες της συγκερασμένης ευρωπαϊκής κλίμακας. Πιο συγκεκριμένα, μετά την ανάγνωση της RGB χρωματικής πληροφορίας για κάθε σημείο μιας εικόνας αποθηκευμένης σε υπολογιστή, μετατρέπουμε τη χρωματική πληροφορία σε μονοχρωματική συχνότητα του ορατού φάσματος και παράγουμε νέα εικόνα. μετασχηματίζουμε τις συχνότητες του ορατού φάσματος σε συχνότητες του ακουστού φάσματος. μέσω μιας μαθηματικής διαδικασίας ομαδοποιούμε τις ακουστές συχνότητες και τις ανάγουμε σε φθόγγους της συγκερασμένης ευρωπαϊκής κλίμακας, συγκεκριμένου μουσικού ύψους και διάρκειας. Μας δίδεται, έτσι, η δυνατότητα να ακούμε την εικόνα μέσω του μουσικού αναλόγου της, που προέκυψε. 2. Προλεγόμενα Κυρίες και Κύριοι σύνεδροι, επιθυμών να σας προϊδεάσω για την επομένη εισήγηση με θέμα «Ας ακούσουμε μια εικόνα», θα σας αναφέρω δύο αποφθέγματα. Το πρώτο μας το διασώζει ο Πολύβιος στο έργο του Ιστορίαι και το δεύτερο ο Σέξτος ο Εμπειρικός στο έργο του Προς Μαθηματικούς. Αμφότερα αποδίδονται στον μεγάλο προσωκρατικό φιλόσοφο Ηράκλειτο τον Εφέσιο (540-480 π.χ.. Ñfqalmoˆ g r tîn êtwn kribšsteroi m rturej Πολυβίου, Ιστορίαι, 12, 27, 1, 5 [τα μάτια είναι ακριβέστεροι μάρτυρες απ ό,τι τα αυτιά]

Χαράλαμπος Χ. Σπυρίδης, Άγγελος Κ. Μουστάκας «Ας Ακούσουμε Μια Εικόνα» 2 Η κοινωνική μας δραστηριότητα καθίσταται δυνατή δια της αισθήσεως της οράσεως και της ακοής. Τα μάτια, τα όργανα της οράσεως, θεωρούνται πιστότεροι μάρτυρες από τα αυτιά, τα όργανα της ακοής. Στο απόσπασμα αυτό ο Ηράκλειτος διαχωρίζει τις πηγές της γνώσεως λέγοντας ότι τα μάτια είναι ακριβέστεροι μάρτυρες, όσον αφορά στην ουσία των όντων, διότι από τη μορφή και το είδος συλλαμβάνομε την εντελέχεια την οποία πραγματοποιούν τα όντα κατά την εδώ πορεία τους. kakoˆ m rturej nqrèpoisin Ñfqalmoˆ kaˆ ðta barb rouj yuc j còntwn Σέξτος Εμπειρικός, Προς Μαθηματικούς, 7, 126, 7-8 [Τα μάτια και τα αυτιά είναι κακοί μάρτυρες για τους ανθρώπους που έχουν βάρβαρη (=ακαλλιέργητη ψυχή] Κατά τον Ηράκλειτο τα μάτια και τα αυτιά μαρτυρούν για την ύπαρξη των όντων. Η γνώση, όμως, επιτυγχάνεται μόνον όταν ο άνθρωπος αντιλαμβάνεται σωστά τα όσα του προσφέρουν οι αισθήσεις. Άρα ο άνθρωπος αξιολογείται ανάλογα με την ικανότητά του να επεξεργάζεται τις πληροφορίες δια των αισθήσεων με σκοπό να επιτύχει την κατανόηση του όντος. Βάρβαρος (=ακαλλιέργητος είναι ο άνθρωπος που δεν μεθίσταται των φαινομένων, ώστε να προσεγγίσει την αλήθεια. Οι πρόγονοί μας, κυρίες και κύριοι σύνεδροι, δια μέσου της φιλοσοφίας είχαν συνείδηση ότι ο πολιτισμός χαρακτηρίζεται από την επεξεργασία της αισθήσεως. Αφού, λοιπόν, τα μάτια είναι ακριβέστεροι μάρτυρες απ ό,τι είναι τα αυτιά, μια εικόνα, που ευχαριστεί τα μάτια, θα μπορούσε με κάποιο τρόπο να ευχαριστήσει και τα αυτιά; Αυτό το ερώτημα μας ωδήγησε στη συγκεκριμένη έρευνα από την οποία προσπαθήσαμε να βρούμε την απάντησή του. Η απάντηση εξαρτάται από τον χαρακτηρισμό barb rouj yuc j, που θα μπορούσε να εκλιφθεί ως ψυχές εθισμένες σε εικόνες συγκεκριμένης τεχνοτροπίας και σε ακούσματα συγκεκριμένης μουσικής νοοτροπίας. Προβληματισθείτε βλέποντας και ακούοντας τα της εισηγήσεως και καταλήξτε στη δική σας απάντηση. 3. Απόδοση χρωμάτων και μοντέλο RGB. Το χρώμα στους υπολογιστές παριστάνεται ως μείξη τριών βασικών χρωμάτων. Πιο συγκεκριμένα χρησιμοποιείται το χρωματικό μοντέλο RGB και κάθε χρώμα προκύπτει ως μίξη του Κόκκινου (R, του Πράσινου (G και του Μπλε (B. Για κάθε σημείο μιας εικόνας (pixel, όπως αυτή παριστάνεται σε οθόνη πραγματικού χρώματος, αφιερώνονται 3 bytes πληροφορίας. Το καθένα από αυτά, με τιμή από 0 ως 255 ( 2 8 = 256, αφορά στο «ποσοστό» συμμετοχής καθενός από τα τρία βασικά χρώματα στην σύνθεση του αποδιδόμενου χρώματος. Οι καμπύλες μείξης RGB για την σύνθεση των λοιπών χρωμάτων παριστάνονται στο σχήμα 1. Εξετάζοντας τις καμπύλες μείξης των βασικών χρωμάτων του μοντέλου RGB γίνεται φανερή η αδυναμία απόδοσης κάποιων συχνοτήτων του ορατού φάσματος, διότι, ενώ

Χαράλαμπος Χ. Σπυρίδης, Άγγελος Κ. Μουστάκας «Ας Ακούσουμε Μια Εικόνα» 3 αυτό λειτουργεί προσθετικά, σε κάποια περιοχή μηκών κύματος του ορατού φάσματος η καμπύλη του ερυθρού χρώματος λαμβάνει αρνητικές τιμές. Η αδυναμία αποδόσεως όλων των χρωμάτων από το μοντέλο RGB οφείλεται στο γεγονός ότι η παράσταση των χρωμάτων μεταφέρεται από το πεδίο των μηκών κύματος στο πεδίο απεικονίσεως 1. Σχήμα 1: Οι καμπύλες μείξης RGB για την σύνθεση των λοιπών χρωμάτων. Πιο συγκεκριμένα το μοντέλο RGB ορίζει έναν τρισδιάστατο χώρο, ο οποίος περιλαμβάνει όλα τα χρώματα που είναι δυνατόν να παρασταθούν από έναν υπολογιστή. Σχήμα 2: Ο τρισδιάστατος χώρος που ορίζει το RGB μοντέλο, ο οποίος περιλαμβάνει όλα τα χρώματα που είναι δυνατόν να παρασταθούν από έναν υπολογιστή. Κάθε άξονας του τρισδιάστατου αυτού χώρου λαμβάνει ( 256 2 8 = τιμές στο διάστημα [0,255] ή [0,1] σε κανονικοποιημένες τιμές. Το (0,0,0 παριστάνει το μαύρο χρώμα και το (1,1,1 το λευκό. Κάθε άλλο χρώμα προκύπτει ως γραμμική σύνθεση: F = r R + g G + b B 1 GARRETT M. JOHNSON & MARK D. FAIRCHILD, "Computer Synthesis of Spectroradiometric Images for Color Imaging Systems Analysis", The Sixth Color Imaging Conference: Color Science, Systems, and Applications

Χαράλαμπος Χ. Σπυρίδης, Άγγελος Κ. Μουστάκας «Ας Ακούσουμε Μια Εικόνα» 4 Εξ αιτίας αυτής της ιδιομορφίας της χρωματικής πληροφορίας στους υπολογιστές, δεν υπάρχει μια μονοσήμαντη αντιστοίχιση συχνοτήτων και RGB τιμών. Αναγκαστήκαμε, λοιπόν, να χρησιμοποιήσουμε κάποια ευρηματική μέθοδο. Επιλέξαμε τον αλγόριθμο Bruton 2 λόγω του πολύ καλού αισθητικού αποτελέσματος με την έννοια ότι αποδίδει πολύ ικανοποιητικά τα χρώματα του ορατού φάσματος. Στο σχήμα 3 απεικονίζονται οι RGB τιμές για τα ορατά μήκη κύματος, όπως αυτά προκύπτουν από τον αλγόριθμο Bruton. Σχήμα 3: Οι RGB τιμές για τα ορατά μήκη κύματος, όπως προκύπτουν από τον αλγόριθμο Bruton. Ο αναφερθείς αλγόριθμος του Bruton μετατρέπει συχνότητες του ορατού φάσματος σε RGB τιμές. Δεν υπάρχει αντίστροφος αλγόριθμος, ο οποίος να μετατρέπει RGB τιμές σε μονοχρωματικές συχνότητες του ορατού φάσματος. Προκειμένου, όμως, να έχουμε τιμές συχνοτήτων του ορατού φάσματος για τις RGB τιμές του χρώματος (r,g,b εκάστου pixel της εικόνας, που θα μετατρέψουμε σε μουσική, εφαρμόσαμε την ακόλουθη διαδικασία: Κάθε τιμή χρώματος (r,g,b εκάστου pixel της εικόνας, που θα μετατρέψουμε σε μουσική, πρέπει να αντιστοιχηθεί σε κάποια τιμή χρώματος (r,g,b του ορατού φάσματος, η οποία προέκυψε από τον αλγόριθμο του Bruton. Η αντιστοίχιση επιτυγχάνεται ελαχιστοποιώντας τη συνάρτηση 2 2 2 ( ', ', ' ( ' ( ' ( ' f r g b = r r + g g + b b, η οποία παριστάνει την μεταξύ τους απόσταση στον τρισδιάστατο RGB χώρο. Για προφανείς πρακτικούς λόγους μνήμης και διάρκειας της μουσικής σύνθεσης, που θα προκύψει, η ανωτέρω διαδικασία δεν εφαρμόζεται σε όλα τα σημεία της εικόνας, αλλά στα σημεία εκείνα, που επιλέγονται με βάση κάποιο καθοριζόμενο από τον χρήστη (user βήμα κατά την οριζόντιο και κατά την κατακόρυφο διεύθυνση. 2 DAN BRUTON, Color Science Web Page, http://www.physics.sfasu.edu/astro/color.htm

Χαράλαμπος Χ. Σπυρίδης, Άγγελος Κ. Μουστάκας «Ας Ακούσουμε Μια Εικόνα» 5 Υλοποιώντας, λοιπόν, τις αναφερθείσες ενέργειες, που φαίνονται στο σχήμα 4, μετατρέπουμε τις RGB τιμές για το χρώμα κάθε σημείου (pixel μιας εικόνας σε συχνότητες του ορατού φάσματος. RGB Τιμή Σημείου RGB Τιμή Συχνότητας Ορατού Φάσματος Συχνότητα Ορατού Φάσματος Σχήμα 4: Οι ενέργειες δια των οποίων μετατρέπουμε τις RGB τιμές για το χρώμα κάθε σημείου (pixel μιας εικόνας σε συχνότητες του ορατού φάσματος. Επίσης, έχοντας νέες RGB τιμές για το χρώμα του κάθε σημείου (που αντιστοιχούν σε συχνότητες του ορατού φάσματος ξανασχεδιάζουμε την εικόνα χρησιμοποιώντας αυτές τις τιμές. 4. Μετασχηματισμός Οπτικών συχνοτήτων σε Ακουστές συχνότητες Εν συνεχεία, μετατρέπουμε τις συχνότητες του οπτικού φάσματος σε συχνότητες του ακουστού φάσματος χρησιμοποιώντας την παρακάτω σχέση μετασχηματισμού: max = max ως συνέπεια του ψυχοφυσικού νόμου των Weber-Fechner ότι δηλαδή το αίσθημα είναι ανάλογο του λογαρίθμου του ερεθίσματος. Με άλλα λόγια αυτό που βλέπουμε και αυτό που ακούμε είναι ανάλογο των λογαρίθμων των συχνοτήτων των κυματικών (οπτικών και ακουστικών, αντιστοίχως ερεθισμάτων. Τα όρια για το φάσμα υπό την έννοια της ανθρώπινης μουσικής δραστηριότητος- είναι επιλέξιμα εντός του συχνοτικού εύρους οκτώ μουσικών οκτάβων και συγκεκριμένα από 16,352 Hz έως 7.902,1 Hz (C0-B8. Τα όρια του ορατού φάσματος είναι προφανώς τα μήκη κύματος από 380nm ως 780nm.

Χαράλαμπος Χ. Σπυρίδης, Άγγελος Κ. Μουστάκας «Ας Ακούσουμε Μια Εικόνα» 6 5. Ομαδοποίηση τιμών με χρήση του Συντελεστή Συσχέτισης Έχοντας ως στόχο να καταλήξουμε σε μουσική μελωδία, πρέπει με κάποιο τρόπο να ομαδοποιήσουμε τις προκύπτουσες συχνότητες έτσι, ώστε να διαμορφωθούν φθόγγοι συγκεκριμένου μουσικού ύψους και χρονικής διάρκειας. Επιλέχθηκε να χρησιμοποιήσουμε τη διαδικασία με τον Συντελεστή Συσχέτισης r που περιγράφουν στην εργασία τους οι Σπυρίδης, Ρουμελιώτης, Παπαδημητράκη- Χλίχλια 3. Ο Συντελεστής Συσχέτισης xy x y 2 2 2 ( x ][ n y ( y ] n r =, 2 [ n x ως γνωστόν, περιγράφει την ποιότητα της προσαρμογής n πλήθους σημείων επ ευθείας. Εφ όσον ο συντελεστής συσχέτισης ενός πλήθους n διαδοχικών συχνοτικών τιμών εμπίπτει εντός των ορίων, που καθορίζονται από τον χρήστη (user, τότε οι συχνότητες αυτές ομαδοποιούμενες δίδουν φθόγγο μουσικού ύψους ίσο με τη μέση τιμή των εν λόγω συχνοτήτων και διάρκειας ίσης προς το πλήθος των ομαδοποιούμενων τιμών. 6. Μετατροπή Ακουστών συχνοτήτων σε συχνότητες της συγκερασμένης ευρωπαϊκής μουσικής κλίμακας και δημιουργία πολυφωνικής μουσικής. Το επόμενο βήμα είναι η αναγωγή των συχνοτήτων των φθόγγων, που προέκυψαν, σε συχνότητες της συγκερασμένης ευρωπαϊκής κλίμακας. Αυτό επιτυγχάνεται με την αντικατάσταση της συχνότητας εκάστου φθόγγου με την πλησιέστερή της συχνότητα της συγκερασμένης ευρωπαϊκής κλίμακας. Κατ αυτόν τον τρόπο προκύπτει μελωδία με φθόγγους της ευρωπαϊκής μουσικής. Τους φθόγγους αυτούς τους χωρίζουμε στον επιθυμητό από τον χρήστη αριθμό συνηχουσών φωνών ως εξής: η πρώτη γραμμή σημείων (pixel της εικόνας αποδίδεται στην πρώτη φωνή, η δεύτερη γραμμή αποδίδεται στη δεύτερη φωνή κ.ο.κ μέχρις εξαντλήσεως του πλήθους των επιθυμητών συνηχουσών φωνών. Η επόμενη γραμμή της εικόνας αποδίδεται και πάλι στην πρώτη φωνή κ.ο.κ. Δηλαδή οι n το πλήθος φωνές σαρώνουν ταυτόχρονα ζώνη εύρους n γραμμών σημείων της εικόνας. Η μελωδία που παράγεται αποθηκεύεται σε αρχείο σε μορφή midi και είναι δυνατό να την ακούσουμε ή να την επεξεργαστούμε με οποιοδήποτε πρόγραμμα επεξεργασίας παρτιτούρας. 3 H. SPYRIDIS, E. ROUMELIOTIS, and H. PAPADIMITRAKI - CHLICHLIA, A computer approach to the construction and analysis of a pitch-curve in music, ACUSTICA, vol. 51, No 3, pp 180-182, (1982.

Χαράλαμπος Χ. Σπυρίδης, Άγγελος Κ. Μουστάκας «Ας Ακούσουμε Μια Εικόνα» 7 Το λογισμικό μας παρέχει τη δυνατότητα: επιλογής διαφορετικών μουσικών οργάνων για την απόδοση κάθε φωνής (μελωδίας επιλογής του μέτρου, ρύθμισης του tempo, «εκτέλεσης» της πολυφωνικής μελωδίας και προβολής σε πίνακα των νοτών όλων των φωνών. 7. Αντιστροφή της διαδικασίας και επανασχεδίαση της αρχικής εικόνας Από τη μελωδία που έχει προκύψει έχουμε μια τιμή συγκερασμένης συχνότητας του ακουστού φάσματος για κάθε σημείο (pixel της αρχικής εικόνας. Με εφαρμογή της σχέσης μετασχηματισμού max = max για κάθε δεδομένη ακουστή συχνότητα προκύπτει η αντίστοιχή της συχνότητα του ορατού φάσματος. Τα όρια είναι για τις οπτικές συχνότητες εκείνα του ορατού φάσματος και για τις ακουστές εκείνα που χρησιμοποιήθηκαν κατά τον μετασχηματισμό των οπτικών συχνοτήτων σε ακουστές. Με την βοήθεια του αλγορίθμου του Bruton λαμβάνονται οι αντίστοιχες RGB τιμές και επανασχεδιάζεται η αρχική εικόνα έχοντας ως «πηγή» την μελωδία. Η προκύπτουσα εικόνα είναι κατά το μάλλον ή ήττον αλλοιωμένη, λόγω του ότι οι ακουστές συχνότητες αφενός είχαν αναχθεί κατά τις απαιτήσεις της ευρωπαϊκής μουσικής- σε συχνότητες της συγκερασμένης ευρωπαϊκής κλίμακας και αφετέρου είχαν αλλοιωθεί λόγω της ομαδοποίησής τους με χρήση του συντελεστή συσχέτισης. 8. Ανακεφαλαίωση Ανακεφαλαιώνοντας, οι διαδικασίες τις οποίες εκτελεί το λογισμικό που συγγράψαμε, συνοψίζονται στο βήματα του διαγράμματος στο σχήμα 5.

Χαράλαμπος Χ. Σπυρίδης, Άγγελος Κ. Μουστάκας «Ας Ακούσουμε Μια Εικόνα» 8 Μετατροπή RGB τιμών χρώματος σε μονοχρωματική συχνότητα ορατού φάσματος Σχεδιασμός αρχικής εικόνας με RGB τιμές ορατού φάσματος Μετασχηματισμός Οπτικών συχνοτήτων σε Ακουστές Ομαδοποίηση συχνοτήτων με εφαρμογή του Συντελεστή Συσχέτισης Μετατροπή Ακουστών συχνοτήτων σε συχνότητες της Συγκερασμένης κλίμακας Διαίρεση μελωδίας σε φωνές Αντιστροφή της διαδικασίας και επανασχεδιασμός εικόνας Σχήμα 5: Το διάγραμμα ροής του λογισμικού μας.