Que es una fotografia matematica
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Problemas matemáticos de fotografía
De forma más general, la evaluación de una función dada f en cada elemento de un subconjunto dado A de su dominio produce un conjunto, llamado “imagen de A bajo (o a través) de f “. Del mismo modo, la imagen inversa (o preimagen) de un subconjunto B dado del codominio de f, es el conjunto de todos los elementos del dominio que mapean a los miembros de B.
. Esta convención es común; el significado previsto debe deducirse del contexto. Esto hace que f[.] sea una función cuyo dominio es el conjunto de potencias de X (el conjunto de todos los subconjuntos de X), y cuyo codominio es el conjunto de potencias de Y. Para más información, véase § Notación.
La imagen inversa de un singleton, denotada por f -1[{y}] o por f -1[y], también se llama fibra sobre y o conjunto de nivel de y. El conjunto de todas las fibras sobre los elementos de Y es una familia de conjuntos indexados por Y.
Por ejemplo, para la función f(x) = x2, la imagen inversa de {4} sería {-2, 2}. De nuevo, si no hay riesgo de confusión, f -1[B] puede denotarse como f -1(B), y f -1 también puede considerarse como una función del conjunto de potencias de Y al conjunto de potencias de X. La notación f -1 no debe confundirse con la de función inversa, aunque coincide con la habitual para las biyecciones en que la imagen inversa de B bajo f es la imagen de B bajo f -1.
Matemáticas y fotografía ia
Aunque la fotografía tiene sus inicios en el siglo XVII, no fue hasta la década de 1920 cuando la fotografía surgió como ciencia. Y al igual que en otras ciencias, las matemáticas empezaron a desempeñar un papel cada vez más importante en el desarrollo de la fotografía. Los modelos matemáticos y los problemas encontrados en la fotografía abarcan un espectro muy amplio, desde el nivel molecular, como la interacción entre los fotones y los granos de haluro de plata en la formación de la imagen, hasta el procesamiento químico en el revelado de las imágenes y los problemas de fabricación y control de calidad. En este libro se presentan modelos matemáticos que surgen en la ciencia p- tográfica actual. El libro contiene diecisiete capítulos, cada uno de los cuales trata un área de la ciencia fotográfica. Cada capítulo, excepto los dos capítulos introductorios, comienza con información general de fondo a un nivel comprensible para los estudiantes de grado y de posgrado. A continuación, se desarrolla un modelo matemático, utilizando herramientas matemáticas como las ecuaciones diferenciales ordinarias, las ecuaciones diferenciales parciales y los procesos estocásticos. A continuación, se mencionan algunos resultados matemáticos, que a menudo proporcionan una solución parcial a los problemas planteados por el modelo.
Función de los medios en la fotografía
Antes de que te acobardes y pienses que este artículo habla de los horrores de las Matemáticas (es decir, de los números), ¡deja que te detenga ahí mismo! No necesitas sumar, restar, multiplicar o dividir grandes números; ni siquiera tienes que encontrar el valor de x (o de tu ex, para el caso), pero ¿sabes que todavía hay algunos aspectos de las matemáticas que están involucrados en la captura de la foto perfecta, o “dorada”?
¿Todavía recuerdas cuando volvías a clase y tu profesor empezaba a hablar de un tema que no podías creer que tuvieras que volver a aprender? Yo sé que sí. Pero a veces es divertido ver cómo esos temas reaparecen después, aunque sea de la forma que menos esperabas.
Este es posiblemente uno de los primeros principios que se presentan a los fotógrafos, pero eso no significa que sea sólo para principiantes. Algunas de las mejores imágenes jamás tomadas siguen esta regla de la fotografía y los fotógrafos consumados tienen en cuenta la regla de los tercios sin ni siquiera pensarlo: es algo natural.
La idea es dividir la imagen en nueve cuadrados iguales, dividiendo las líneas entre 1/3 y 2/3 de la imagen. En tu fotografía, colocas puntos de interés a lo largo de esas líneas y en la intersección de las mismas.
Álgebra en fotografía
La cámara con obturador de aleteo está limitada desde arriba por 1,1776 cuando se compara con una instantánea óptima. El límite es uniforme con respecto a las condiciones de observación y se aplica para cualquier velocidad fija conocida. Por cierto, el formalismo propuesto y sus consecuencias también se aplican, por ejemplo, a la fotografía invariante de movimiento de Levin et al. (ACM Trans Graphics (TOG), 27(3):71:1-71:9, 2008; Method and apparatus for motion invariant imag- ing, 1 de octubre de 2009. US Patent 20,090,244,300, 2009) y variante (Cho et al. Motion blur removal with orthogonal parabolic exposures, 2010). En definitiva, aportamos pruebas matemáticas que contradicen las afirmaciones de Cossairt et al. (IEEE Trans Image Process 22(2), 447-458, 2013). Por último, este trabajo permite señalar el tipo de optimización que se necesita si se quiere convertir el obturador de aleteo en una herramienta de imagen útil.
