Составное изображение virtual image свободно от

Составное изображение virtual image свободно от

Двумерные изображения, полученные с помощью аэрокосмических средств, всегда отображают трехмерные объекты на земной поверхности. Даже изображения областей, кажущихся практически плоскими, всегда искажены вследствие кривизны земной поверхности и неоднородности пространственных характеристик используемых датчиков. Целью геометрической коррекции изображений является адекватное представление на них объектов земной поверхности, сопоставимость различных изображений (разновременных или полученных с разных типов аппаратуры) и трансформирование их в проекцию карты с целью комплексного анализа аэрокосмических и картографических материалов.

В некоторых задачах тематической обработки целесообразно проводить геометрическую коррекцию после выполнения классификации изображения. Это, прежде всего, относится к тем случаям, когда спектральные отражательные свойства объектов исследования являются основной характеристикой, необходимой для получения корректных результатов. Если же в процессе тематической классификации используются достоверные данные наземных обследований или результаты мультивременных наблюдений, в том числе представленные в виде картографических материалов, то геометрическая коррекция должна быть выполнена перед началом тематического дешифрирования, причем самым тщательным образом. В случаях, когда обработка проводится на территории со сложным рельефом, для точного сопоставления исследуемых объектов с картой может потребоваться ортотрасформирование изображения с использованием трехмерной цифровой модели рельефа.

Геометрическая коррекция необходима также при ландшафтно-индикационном дешифрировании, где большую роль играют геоморфологические структурные признаки ландшафтов и их взаимосвязи, а также во всех задачах, связанных с выделением пространственно локализованных объектов. Составление точных фотопланов и мозаик изображений также требует предварительной геометрической коррекции.

Географическая привязка и геометрическая коррекция аэрокосмических изображений в большинстве случаев связана с тем или иным видом картографического проецирования. Система картографической проекции — это любая система, предназначенная для представления сферы или эллипсоида вращения (типа Земли) на плоскости. Существует множество различных методов проецирования. Так как проецирование сферы на плоскость неизбежно приводит к искажениям объектов поверхности, каждая система проецирования характеризуется некоторыми свойствами, такими, как сохранение расстояний, углов или площадей. По этим свойствам различают, соответственно, проекции равнопромежуточные, равноугольные и равновеликие.

Целесообразность использования того или иного вида проекций из перечисленных определяется характером измерений, которые предполагается выполнять в процессе решения задачи. Например, в равновеликих проекциях (с сохранением площадей) круг определенного диаметра, нарисованный в любом месте карты, будет иметь одну и ту же площадь. Это полезно при сопоставлении различных объектов землепользования, определения плотности объектов на карте и во многих других приложениях. Однако при этом форма и взаимные расстояния на некоторых участках карты могут быть искажены.

Существуют разнообразные системы картографических координат для определения положения точки на карте (на изображении). Каждая система координат порождает сетку, узлы которой обозначаются парой чисел X, Y (на цифровом изображении номер столбца и номер строки). Каждая система проецирования данных на карту связана с определенной системой картографических координат.

В пакетах обработки аэрокосмических изображений выделяют три вида операций, связанных с использованием координатной сетки. Далее см. бил. 24, 25.

Трансформирование изображений при геометрической коррекции. Получение матрицы трансформирования по опорным точкам, оценка ошибок. Способы пересчета значений пикселей при трансформировании изображения.

Ректификация (трансформирование) — процесс преобразования данных из одной сеточной системы в другую с использованием полиномов n-й степени. Так как пиксели на новой сетке могут не совпадать с пикселями первоначальной сетки, то он должны быть перевыбраны. Перевыборка представляет собой процесс интерполяции (экстраполяции) значений пикселей на новую сетку координат.

Привязка изображений. Во многих прикладных задачах используется анализ изображений одной территории, полученных различными типами аппаратуры или в разные сроки съемки. Чтобы иметь возможность сравнивать изображения попиксельно, необходимо привести их к единой системе координат и «подогнать» изображения друг к другу. При этом не обязательно использовать картографическую систему координат. Если ни одно из используемых изображений не трансформировано в картографическую проекцию, их можно анализировать, подогнав одно к другому в системе координат одного из изображений.

Одним из распространенных приемов, используемых в процессе интерактивного визуального дешифрирования является повышение разрешения, а следовательно, и информативности многозональных изображений путем совмещения их с панхроматическим изображением более высокого пространственного разрешения. На первом этапе выполняется взаимная привязка многозонального и панхроматического изображения. Затем производится растяжение многозонального изображения до масштаба панхроматического и пересчет яркостей по определенному правилу. При использовании самого простого мультипликативного правила значение j-ro пикселя Ij на выходе в j-м канале определяется произведением: где- исходное значение пикселя, Iрап

значение соответствующего пикселя в панхроматическом канале.

Географическая привязка — процесс приписывания пикселям изображения географических координат. Географическая привязка отражается только в информации о географических координатах в файле изображения. Сетка изображения при этом не меняется. Изображение может быть географически привязано, но не ректифицировано. В случае, когда пикселям изображения приписаны сферические (геодезические) координаты (широта, долгота), его называют цифровой моделью, в отличие от цифровой карты, которая всегда имеет определенную картографическую проекцию и плановую (географическую) систему координат. Цифровая модель посредством ректификации может быть приведена к любой цифровой карте. Процесс ректификации всегда требует предварительной географической привязки изображения, так как любая картографическая проекция всегда связана с определенной системой координат. В случае привязки изображения к изображению географическая привязка требуется в том случае, если одно из изображений уже привязано.

Процесс ректификации включает следующие этапы:

1) выбор контрольных точек (GCP — Ground Control Points);

2.расчет и тестирование матрицы трансформирования;

3) формирование нового изображения с информацией о координатной сетке в заголовке файла; при этом производится перевыборка пикселей.

Контрольные точки (GCP) представляют собой надежно идентифицируемые элементы изображения с известными координатами. Наиболее корректными являются координаты, полученные с опорных геодезических пунктов или с JPS-приемников. Однако во многих случаях приходится пользоваться отсканированными бумажными картами или векторными слоями электронных карт в совместимых с пакетом обработки форматах, например, shape-файлами из ArcView или покрытиями из ARC/INFO. При использовании для ректификации картографических материалов необходимо учитывать, что в процессе генерализации при переходе от более крупного масштаба карты к более

мелкому размер и положение некоторых объектов претерпевают искажения. Это допускается с целью сохранения характерных особенностей территории и наиболее важных в том или ином смысле топографических объектов. Прежде всего, это относится к сильно изрезанной береговой линии, дельтам и рукавам рек, озерам на засушливых землях и т.п. Наиболее надежными контрольными точками являются узлы гидросети без характерных особенностей, перекрестки дорог и другие объекты достаточно простой формы. Масштаб карты должен быть сопоставим с размером пикселя изображения (погрешность отображения линейных объектов на бумажной карте составляет около 0.4 мм).

Матрица трансформирования — это таблица коэффициентов полиномиального трансформирования при переходе от исходной сетке координат к расчетной. Для полиномиального трансформирования n-го порядка полиномиальные уравнения имеют следующий вид:

где индекс

При п=1 (линейное трансформирование) уравнения (1) представляют собой обычную система линейных уравнений вида

Коэффициенты и рассчитываются по координатам контрольных точек методом наименьших квадратов. Координаты каждой контрольной точки вносят свой вклад в общую погрешность аппроксимации (рис.1). На этапе тестирования матрицы трансформирования средний квадрат ошибки и вклад в ошибку координат каждой контрольной точки отображаются в окнах процедуры трансформирования, что позволяет аналитику откорректировать положение контрольных точек для минимизации ошибок или заменить наименее удачные контрольные точки. Рис. 1.

Читайте также:  Скд количество строк в группировке

В процедурах ректификации наиболее часто используются полиномы до третьего порядка включительно, хотя пакет ERDAS допускает полиномы до 5-го порядка. Линейное трансформирование чаще всего применяется для совмещения отсканированных карт или уже ректифицированных изображений. Для ректификации космических изображений обычно используются полиномы второго и третьего порядка.

Пересчет значений яркости пикселей при трансформировании изображения.

При трансформировании изображения узлами прямоугольной сетки, в которой будет представлено новое изображение, будут совсем не те пиксели, которые были в узлах исходной сетки. Поэтому значения яркости пикселей должны быть пересчитаны в соответствии с их новыми координатами. Существует три основных способа пересчета этих значений: метод ближайшего соседа, билинейная интерполяция и бикубическая свертка.

В методе ближайшего соседа пикселю с координатами (х,у), значение яркости которого в новой координатной сетке неизвестно, присваивается значение, которое имеет ближайший в новой сетке пиксель с известным значением яркости. Такой метод чаще всего применяется при трансформировании уже классифицированных (индексных) изображений, где яркость пикселя соответствует индексу его тематического класса.

Рис.2. Линейная интерполяция по координате Y.

При билинейной интерполяции

неизвестная яркость пикселя рассчитывается из предположения, что на локальном участке изображения яркость в зависимости от значения координат изменяется по линейному закону (рис.2). То есть, искомое значение яркости — это координата Vm точки (Ym,Vm) прямой, задаваемой яркостями двух ближайших пикселей справа и слева соответственно. Расчет производится с учетом обеих координат X и Y , отчего интерполяция и называется билинейной.

Поскольку данный метод обладает сглаживающим эффектом, билинейную интерполяцию целесообразно применять для изображений, не имеющих ярко выраженных структурных особенностей. Чаще всего это изображения неосвоенных территорий — лесные и тундровые массивы, пустыни, акватории океанов и морей.

При бикубической сверткезначение пикселя с координатами (Xr,Yr), рассчитывается по

значениям пикселей внутри окна 4×4, как это показано на рис.3.

Используемая в ERDAS Imagine свертка имеет довольно сложный вид и дает комплексный эффект низкочастотного и высокочастотного фильтров. То есть обеспечивает, с одной стороны, некоторое поднятие контраста, с другой -сглаживание отдельных мелких деталей. В целом эффект метода зависит от типа изображения, но он может быть использован при наличии на изображении ярко выраженных структурных элементов.

Рис.3. Выбор окна для бикубической свертки.

Повышение разрешения многозональных изображений с использованием панхроматических изображений высокого разрешения. Основные этапы процесса. Способы реализации данной процедуры в пакете ERDAS Imagine.

В пакете ERDAS Imagine можно повысить пространственное разрешение многозонального изображения, имея черно-белый (т.е. панхроматический) снимок на эту же территорию. Процесс включает два этапа: 1) приведение пары изображений к единой системе координат; 2) собственно повышение разрешения. Несмотря на то, что второй этап выполняется в ERDAS Imagine одной процедурой, он тоже включает 2 задачи: 1) приведение изображений к единому масштабу, то есть растяжение многозонального снимка до масштаба панхроматического; 2) совмещение изображений и пересчет значений яркости пикселей в каждом канале с использованием значения соответствующего пикселя в панхроматическом канале. Простейший способ пересчета — мультипликативный, где новая яркость вычисляется по формуле: где- исходное значение пикселя, Iрап — значение соответствующего пикселя в панхроматическом канале

Полученные значения затем приводятся к шкале [0-255], и, как Вы сможете убедиться, при более высокой детальности сохраняют отношения яркостей по каналам для каждого типа объектов. Выполнение в программе ERDAS Imagine:

1 Откройте во Viewer № 1 изображение panAtlanta.imgиз папки EXAMPLES. Для этого изображения уже выполнена географическая привязка. Характеристики картографической проекции можно посмотреть с помощью функции Utilities- > Layer Info.

2 В новом Viewer № 2 откройте многозональное изображение tmAtlanta.img.Это изображение будет использоваться как рабочее.

3 Первым этапом процесса будет привязка рабочего многозонального изображения к панхроматическому. Выберите во Viewer № 2 функцию Raster— > Geometric Correction.В окне Set Geometric Modelвыберите полиномиальную модель.

4 В окне Polynomial Model Propertiesустановите степень полинома, который будет использоваться при трансформировании изображения. В данном случае достаточно полинома второго порядка.

5 В окне Geo Correction Toolsвыберите кружок с перекрестьем для создания набора опорных точек. В открывшемся окне GCP Tool Reference Setupдолжен быть установлен режим ExistingViewer. После подтверждения (ОК) у Вас появится окно с просьбой указать окно (Viewer) изображения, к которому будет выполняться привязка. Щелкните внутри окна с панхроматическим изображением и подтвердите свой выбор в появившемся окошке сообщения. После этого у Вас откроется весь инструментарий для трансформирования изображения по опорным точкам.

6 Опорные точки создаются в режиме нажатой кнопки «кружок с перекрестьем» из редактора опорных точек (таблица GCP Tools).Удобнее указывать эти точки внутри маленьких вспомогательных окошек, положение которых отображается прямоугольниками на основных изображениях. Размеры и положение этих прямоугольников регулируются с помощью курсора в режиме нажатой кнопки со стрелкой. Размер можно отрегулировать, зацепив курсором угол прямоугольника в перекрестье, положение изменяется путем перемещения линий перекрестья. Точки должны наноситься попарно на том и другом изображении. Если нанести сначала несколько точек на одном, а потом несколько точек на другом, программа не сможет их идентифицировать. Опорные точки следует располагать по изображению равномерно, иначе у Вас корректно трансформируется только тот

участок, на котором нанесено больше точек, а остальная часть изображения будет сильно искажена.

Если точка нанесена неудачно, ее можно удалить следующим образом. Выделите в таблице соответствующую строку щелчком на левом сером поле, где указаны номера строк. Затем на этом же поле нажмите правую кнопку мыши. Во всплывающем меню выберите Delete Selection.В этом же меню можно отменить выделение с помощью команды Select Noneили, наоборот, выбрать все строки (Select All)

7 После задания определенного числа опорных точек у Вас автоматически создастся матрица трансформирования с рассчитанными по этим точкам полиномиальными коэффициентами. Ошибки аппроксимации по каждой точке показываются в поле «RMS Error»,а вклад каждой точки в ошибку — в поле «Contrib».Отклонения точки по X и по Y показываются в полях «X Residual»и «Y Residual»соответственно. Вы можете передвигать точку во Viewer; при этом ошибки будут меняться. Для приемлемого трансформирования все ошибки должны быть порядка 0.1 или ниже. Попробуйте сократить эти ошибки, передвигая курсор по X и по Y. Если это не удастся, то удалите неудачную точку. Для удаления выделите ее строку в таблице, щелкнув курсором на самом левом (сером) поле. После этого правой кнопкой на этом сером поле вызовите всплывающее меню и выберите Delete Selection

8 После набора некоторого количества опорных точек программа автоматически рассчитает Вам полином трансформирования. Чтобы проверить, правильно ли рассчитан этот полином, нанесите на одном из изображений одну-две контрольных опорных точки на тех участках, где Вы их еще не проставляли. Если при этом они появятся на другом изображении в тех же самых точках, то полином выбран корректно. В противном случае продолжайте процесс формирования опорных точек до получения необходимой точности.

Читайте также:  Как открыть файл ppsx для редактирования

9 После того, как Вы получите приемлемую по точности матрицу трансформирования, можно перейти к самому процессу трансформирования изображения (Resampling).В окне Geo Correction Toolsвыберите инструмент «косой квадрат». В открывшемся окне Resample откройте новый файл в собственной папке для записи результата трансформирования изображения. Справа установите желаемый способ пересчета пикселей изображения и нажмите ОК.

10 Выведите полученный результат в новый Viewer и убедитесь, что трансформирование выполнено правильно.

11 В блоке Interpreterвыберите пункт меню Spatial Enhancement,а в открывшемся подменю — функцию Resolution Merge.В открывшемся окне по порядку слева на право откройте файлы: 1) панхроматического изображения; 2) многозонального трансформированного вами изображения; 3) выходного результата, который Вы собираетесь получить. Режимы можете выбрать те, которые установлены по умолчанию. Нажмите ОК.

12 Откройте полученный результат и убедитесь, что он существует. Если он отсутствует, попробуйте использовать другой режим пересчета пикселей.

Есть искажения, связанные с тем, что наблюдение ведется под углом к надиру. Объекты на спутниковых изображениях бывает необходимо сопоставлять с геогр картой (осущ географич привязку) для определения географических координат объектов. Географическую привязку и геометрическую коррекцию можно объединить в одну операцию совмещения деталей спутникового изображения и карты. На этапе геом и оптической коррекции снимка исправляются геометрические и оптические искажения, вызванные объективом сенсора, установленного на борту летательного аппарата. Математические параметры объектива обычно точно известны и данный этап не вызывает затруднений.

Атмосферная коррекция.

Задача — одна из самых сложных, тк нет inf об оптической толщине атмосферы над нужными объектами. Обычно изображения суши, значительную часть которых занимает облачность, выбраковывают и далее обработка ведется без атм коррекции. Над морями и океанами в кр участке спектра пов воды по своим близка к абсолютно черному телу. Больший коэффициент отражения и рассеяния имеют туманы, дымки, облака, их хорошо видно на фоне воды. Это позволяет оценить оптическую толщину. Данные об оптической толщине над морями и океанами помешены в Интернет их можно исп для коррекции спутниковых изображений прибрежных р-нов.

Существует достаточно много оценочных методов учета загрязнения атмосферы и косвенных методов атмосферной коррекции. Можно оценить поглощение излучения молекулами воды по эквивалентной массе водяного пара в атмосфере, вычисленной по результатам измерений температуры и влажности. Можно также использовать усредненные сезонные значения t для данной местности.

Алгоритм порогового выделения загрязненных областей оказывается наиболее простым, недостаточно эффективным. Его идея основана на выделении границы между «загрязненной» и «чистой» областями, после чего все значения изображения в пределах этой границы исключаются из рассмотрения.

Восстановление пропущенных пикселов. Причина — облака. Если их слишком много, изображение не годится для анализа, если S, покрытая облаками, невелика, а облака небольшие, то области под облаками можно восстановить путем интерполяции (экстраполяции) с исп уравнения авторегрессии (невозможно получить изображение невидимого нас пункта, но можно заполнить место в лесного массива пикселами такой же структуры, что и окружение). В системах обработки космической информации на изображения накладываются линии. При некоторых видах тематической обработки они мешают. На практике при решении системы используются оценки коэффициентов корреляции, вычисляемые по известным яркостям пикселов из окружения пропущенного пиксела. Эта процедура, обычно называемая процедурой Крите (Krige) или кригингом, может применяться при обработке случайных полей, когда требуется перейти к регулярной сетке, хотя значения поля заданы на сетке со случайно расположенными узлами. Процедура позволяет также перейти от сетки одного формата к сетке другого формата.

Улучшение изображений путем изменения контраста. Контраст — разность максимального и минимального значений яркости. Слабый контраст — частый дефект фотографических, сканерных и телевизионных изображений, обусловлен ограниченностью диапазона воспроизводимых яркостей. Путем цифровой обработки контраст можно повысить, изменяя яркость каждого эл-та изображения и увеличивая диапазон яркостей.

Привязка к требуемой картографической проекции — основе точного положения в пространстве летательного аппарата, ориентации объектива сенсора и используемой системы координат выполняется преобразование изображения в некоторую проекцию для дальнейшей обработки.

Стереофотограмметрия — получение ЦМР на основе стереопар перекрывающихся снимков. Для этого исходные снимки должны быть взаимно скоординированы и привязаны не только к некоторой проекции, но и к высотной системе координат. После этого в автоматическом или ручном режиме строится ЦМР. В ручном режиме пользователю обычно предоставляется возможность в стереорежиме (с помощью специальных очков с жидкокристаллическими шторками и обычного мониторами, либо с помощью очков с двумя маленькими встроенными мониторами) просмотреть изображение, навести резкость на требуемый видимый объект, а программа определяет его положение в пространстве.

Ортокоррекция. Данная операция выполняет «поправку за рельеф», исправляя геометрические искажения, вызванные фотографированием в перспективе с неравномерностью реальных высот на местности. Для выполнения такого преобразования необходимо знание карты высот на местности. После выполнения ортокоррекции получается неискаженный снимок, как будто он получен множеством параллельных лучей в ортографической проекции.

Склейка различных растров в единое полотно для сплошного покрытия территории. Для выполнения склейки на смежных растровых изображениях находятся общие объекты, координаты которых должны быть совмещены на карте. После этого программа подбирает оптимальное преобразование, позволяющее достичь заданных требований с минимальными искажениями растра. По окончании работы первых 5 этапов растр обычно преобразуется в новый, в котором исправлены все геом и проекционные искажения, сделана ортокоррекция, а также выполнена увязка данного растра со смежными.

Дешифрирование. Перечень операций зависит от типа исходных данных и дешифрируемых объектов. Поэтому типичные растровые ГИС содержат богатый набор разнообразных инструментов.

из растров производится выделение каналов, необходимых для выполнения Д;

растр подвергается яркостной коррекции (меняется яркость и контраст гистограммным или ручным способом);

фильтрация растров (улучшение качества изображения, удаление шумов и выделение нужных объектов);

слаживающие фильтры устанавливают яркость пикселя на основе усреднения с некоторыми положительными коэффициентами яркости смежных пикселей. При этом снижается визуально наблюдаемый шум. Наиболее часто применяется Average, Gauss, Median, Brown, Lev, Graham, Nagao и другие фильтры.

фильтры, выделяющие границы (усреднение яркостей смежных пикселей производится с различными по знаку (+ и -) коэффициентами. Наиболее часто используются фильтры Sharp, Sobel, Prewitt и другие.

пороговая фильтрация (преобразование исходного растра в бинарный вид по условию превышения (или попадания в заданный диапазон) яркостей заданного значения). Так можно достаточно легко выделить равномерно закрашенные области, например, пашни, луга, реки, дороги и др.

Анализ поверхностей. Рассмотрим набор операций, позволяющих выполнять анализ поверхностей, используемых в ГИС в качестве моделей рельефа и представленных в виде регулярной или триангуляционной сетей.

Читайте также:  Клавиша win r как нажать

Интерполяция высот — вычисление значения высоты пов для любой заданной плановой точки.

Построение профилей — построение продольного вертикального разреза вдоль некоторой заданной линии. Дополнительно при отображении профиля можно задать степень его растяжения по вертикали.

Построение горизонталей (изолиний) — строит изолинии. Результат сохраняется в векторной модели в виде полилиний.

Построение изоконтуров — строит изоконтуры (области между изолиниями смежного уровня). Результат сохраняется в векторной модели в виде полигонов.

Построение изоклин — строит изоклины (линии одинакового уклона). Результат сохраняется в векторной модели в виде полилиний

Расчет экспозиций склонов — вычисляет нормали к каждому элементу пов и определяет, в какую сторону света повернута нормаль. Результат отображается на карте различными цветами.

Расчет объемов земляных работ — операция предполагает, что есть модель существующего рельефа и задано, какую форму должен принять этот рельеф. Требуется определить V грунта, которые следует переместить для получения проектируемого рельефа. В простом случае надо выровнять дно котлована, заданного в виде многоугольника, до заданной высотной отметки. В более сложном — вычислить разность между существующей и проектируемой пов. Результ — некоторая новая пов. Результаты — в виде отдельных областей, показывающих, где требуется выполнить срезку рельефа, а где засыпать.

Анализ видимости — какие области на карте видны из заданной в 3d пространстве точки. Результат представляется на карте в виде областей, из которых видна указанная точка. В некоторых случаях эта задача решается только вдоль некоторой одной отдельно взятой прямой. Например, так считается видимость автомобильной дороги из автомобиля. В качестве точки зрения берется точка над дорогой на высоте 1,20 м. Результатом расчета является расстояние, начиная с которого видимость дороги пропадает.

Построение сети тальвегов и водоразделов – для анализа формы рельефа местности и выделения линии тальвегов и водоразделов, вершин, седловин, хребтов, оврагов. Идет анализ каждой ячейки модели пов и определяет направление, куда будет течь вода с этой ячейки. Затем определяются тальвеги — линии, соединяющие самые низкие точки дна речной долины, оврага, промоины. Оконтурив все ячейки, образующие водосбор для каждой отдельно взятой реки и водоема, мы получаем линии водоразделов.

Анализ водостока — для анализа рельефа местности в крупном масштабе и определения мест скопления воды. На рельефе находятся все точки локального минимума, а затем эти места постепенно наполняются водой до тех пор, пока лужи не переполнятся и не станут переливаться через край. Это исп, например, при проектировании автомобильных дорог и генеральных планов для обнаружения потенциальных мест образования луж.

"Virtual image" в книгах

Public Image Ltd. Public Image Ltd. (1978)

Public Image Ltd. Public Image Ltd. (1978) После распада Sex Pistols Джонни Роттен наскоро сколотил состав из басиста Джона Вобла (любителя даба и регги), экс-гитариста The Clash Кита Левина и канадского барабанщика Джима Уокера, нанятого по объявлению. Так же на скорую руку был записан первый,

Образ (Image)

Образ (Image) Чувственное (материальное или умственное) изображение или воспроизведение какого-либо объекта. Важно здесь не то, существует ли объект в реальной действительности или нет (с равным успехом можно вообразить себе или нарисовать химеру и своего соседа по

Особенности работы Virtual PC 2004

Особенности работы Virtual PC 2004 Каждая виртуальная машина Virtual PC 2004 эмулирует автономный компьютер с собственными звуковой картой и видеокартой, а также (если требуется) с собственным сетевым адаптером. Такой виртуальный компьютер полностью изолирован от среды реального

Установка и настройка Virtual PC

Установка и настройка Virtual PC В целом установка Virtual PC аналогична установке любого другого Windows- приложения. Тем не менее имеется ряд особенностей, на которые следует обратить

Процедура установки Virtual PC 2004

Процедура установки Virtual PC 2004 Дистрибутив Virtual PC (его размер — около 19 Мбайт) содержит файл программы установки Setup.exe. Процедуру установки можно начать одним из двух способов:? запустив «вручную» на исполнение файл Setup.exe;? указав этот файл в качестве установочного в окне

Архитектура виртуальной машины Virtual PC

Архитектура виртуальной машины Virtual PC Когда мастер New Virtual Machine Wizard генерирует файл конфигурации новой ВМ, ее значок появляется в окне консоли. Чтобы открыть окно параметров ВМ, выберите ее в списке и щелкните на кнопке Settings (параметры). Представленные в этом окне сведения

CSS Image map

CSS Image map Этот пункт стоит намеренно выделить, ибо он подразумевает более свободное использование ресурсного файла для «подсветки» какого-либо изображения при наведении. Если в предыдущих случаях области были одинакового размера, то тут уже размер областей может быть,

SSI и функция virtual()

SSI и функция virtual() Немного теорииДля одного и того же документа в Apache нельзя применять два "обработчика". Иными словами, действует принцип: либо PHP, либо SSI. Однако в PHP имеются определенные средства для "эмуляции" SSI-конструкции include virtual.Конструкция include virtual загружает файл, URL

Virtual CloneDrive

Virtual CloneDrive Приложение Virtual CloneDrive предназначено для воспроизведения виртуальных компакт-дисков из файлов-образов, созданных программами CloneCD, CloneDVD и аналогичными. С помощью данного приложения операционная система определяет файл-образ как физический CD/DVD-ROM. Кроме того, вы

Image Doctor

Image Doctor Плагин Alien Skin Image Doctor предназначен для решения проблемы шума и артефактов на цифровых фотографиях и других изображениях. В его состав входят несколько инструментов, каждый из которых предназначен для устранения определенного типа

Atomix Virtual DJ

Atomix Virtual DJ Сайт: http://www.dvdinfopro.comРазмер: 35 МбЦена: $70Это программа для микширования MP3 в реальном времени. С помощью программы Atomix Virtual DJ Вы сможете сделать отличный микс. Программа подходит как для новичков, так и для продвинутых DJ. Также Atomix Virtual DJ содержит множество эффектов и

Технология Virtual Wi-Fi в Windows 7

Технология Virtual Wi-Fi в Windows 7 Сейчас сложно представить, как можно обойтись без использования беспроводных сетей. Открытие технологии беспроводных сетей внесло существенный вклад в индустрию и изменило подход к использованию персонального компьютера. Virtual Wi-Fi

Image: Создание плацдарма

Image: Создание плацдарма

IMAGE: Создание плацдарма

IMAGE: Создание плацдарма 1. Вы — диджей Вы — диджей? А почему?1. Потому что модно?2. Потому что вели дискотеки в школе и с тех пор не можете оторваться?3. Потому что ничего другого делать не умеете и видите себя только в музыке?Если ваш ответ номер «3», а два предыдущие —

Virtual nation

Virtual nation Потеряв землю, мы вынуждены были ухватиться за догмат веры с удвоенной энергией, поскольку ничего другого не осталось.В английском языке есть понятие virtual reality. Это, как бы, отраженная реальность. Реальность, которая не существует и, вместе с тем, существует,

Ссылка на основную публикацию
Создать новую электронную почту на яндексе бесплатно
Всем привет! С вами снова я, Алексей. В этом посте я расскажу вам о том, как создать электронную почту на...
Сколько человек сидит в одноклассниках
Mail.Ru Group исследовала и сравнила аудитории самых популярных в России социальных сетей — «Одноклассники», «Мой Мир», «ВКонтакте», Facebook и Twitter....
Сколько четырехзначных чисел можно составить из нечетных
Условие Решение 1 Решение 2 Решение 3 Поиск в решебнике Популярные решебники Издатель: Н. Я. Виленкин, В. И. Жохов, А....
Создать канал на ютубе регистрация бесплатно
Добрый день, уважаемые читатели и гости моего блога! Если вы попали на эту статью, значит хотите узнать, как зарегистрироваться в...
Adblock detector