단안 심도 인식의 유형

작가: Morris Wright
창조 날짜: 24 4 월 2021
업데이트 날짜: 1 칠월 2024
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지각의 인식은 인간에게 3 차원으로 보는 능력을 제공합니다. 이를 위해 우리는 단안 및 쌍안 깊이 큐를 사용하여 우리가 보는 대상 및 이미지의 상대적 크기, 거리, 모양 및 방향에 대한 정보를 얻습니다. 이 제안을 통해 움직이는 이미지 나 물건의 행동과 행동을보다 정확하게 해석 할 수 있습니다. 단안의 깊이에 대한 제안은 눈에서 개별적으로 발생하는 수치를 의미합니다.


인간의 눈에는 3 차원으로 볼 수있는 능력이 있습니다. (랄프 나우 / 디지털 비전 / 게티 이미지)

시차와 운동의 깊이에 대한 지각

시차 운동은 물체가 움직이는 사람의 망막을 가로 지르는 경우에 발생합니다. 움직이는 사람은 다른 물체의 상대적인 움직임을 관찰하면서 물체에 초점을 맞 춥니 다. 시차는 멀리있는 물체보다 멀리있는 물체보다 느리게 움직이는 것처럼 보이게합니다.

운동 깊이에 대한 인식은 움직이는 물체의 속도를 평가할 수있게합니다. 물체가 멀리 떨어지면 작아집니다. 사물이 접근하면 커질 것 같습니다. 우리는 운동 깊이의 제안을 사용하여 물체와 관련된 입장에서의 변화를 끊임없이 판단하고 있습니다.

선형 및 항공 전망

선형 관측은 종종 평행선을 관찰 할 때 발생합니다. 그러한 선은 사라지고 수평선에 수렴하는 것처럼 보일 것입니다. 수평선이 상승한 것처럼 보일 것입니다. 이 관점은 상대적인 크기, 그라디언트 텍스처와 관련이 있으며 종종 3 개 모두가 함께 작동합니다.

항공 전망은 상대 높이라고도합니다. 이 관점은 지평선에 가장 가까운 물체가 멀리 보이는 것처럼 보입니다. 이 현상은 공기 중에 빛이 뿌려지는 방식과 관련이 있습니다. 수평선에있는 물체는 밝기가 낮고 대비가 약해지고 근처의 물체가 생동감 있고 강렬한 색상과 강한 대비를 나타내는 것처럼 보입니다 .

그라디언트 텍스처

대부분의 객체는 표면이 질감이 있습니다. 물체가 시점에서 멀리 떨어져 있으면 텍스처가 더 얇고 부드러워 보이며 가까이있는 것처럼 보일 수 있습니다.

상대 크기 및 상대 크기

이전의 경험을 통해 많은 객체의 상대적 크기를 알 수 있습니다. 이 경험은 거리에 대한 우리의 해석을 알려줍니다. 크기에 대한 익숙한 인식은 물체의 시각적 인 각도가 거리에 따라 더 작아 져서 가능한 깊이 또는 거리를 계산할 수 있음을 알려줍니다. 깊이의 강한 징후는 크기, 원근감 및 질감 효과로 알려져 있습니다.


한 물체가 다른 물체와 크기가 비슷하고 두 물체가 모두 우리의 비행기 안에 있다는 것을 알게되면 크기의 상대적인 제안은 우리가 망원에서 가장 넓은 화각을 가진 물체가 더 가까이 있다는 것을 이해하게합니다 기타.

암흑과 폐색

깊은 단안 그림자는 몇 가지 규칙을 가지고 있음을 암시합니다 : 물건이 단단하면 그림자를 던집니다. 하나의 광원 만있는 경우 모든 그림자는 같은 방향으로 떨어지고 그림자는 광원의 반대쪽에있게됩니다. 그림자가있는 객체는 그림자가 작은 객체보다 멀리 떨어져 있습니다. 대상이 "접지면"(예 : 우물)보다 작 으면 그림자는 광원과 같은면에 나타납니다.

중첩 또는 삽입이라고도하는 폐색은 한 객체가 다른 객체를 차단할 때 발생합니다. 이 관점에서 보면 잠긴 개체는 차단 개체보다 멀리 떨어져 있습니다.

주변 시야 및 숙박 시설

말초 시력의 제안은 안구의 굴곡 때문에 발생합니다. 이 곡률로 인해 시야가 왜곡되거나 극한 가장자리에서 구부러지는 것처럼 보입니다. 이 시각 왜곡은 이미지 나 장면을 해석 할 수 있도록 조정됩니다. 종종 우리는 선 지식이 직선이 실제로 구부러진 것처럼 이해하는 사물의 선을 무시합니다. 이 곡률의 ​​효과는 숙박 시설이없는 일부 사진에서 볼 수 있는데, 이는 부분적으로는 사진이 종종 우리가 본 것으로 생각하는 이미지를 포착하지 못하는 이유입니다.

숙박 시설에 대한 제안은 렌즈의 도수가 증가하고 주변 물체가 망막에 명확하게 초점을 맞출 수있게 할 때 발생합니다. 이 제안은 거리의 이해를 알려주므로 과학은 여전히 ​​명확하게 이해되지 않고 있습니다.

우리는 한 눈 또는 두 가지로 단안의 깊이에 대한 제안을 쉽게 인식합니다. 깊이에 대한 이러한 제안이 얼마나 강력하고 중요한지를 반영합니다.