단안 큐는 무엇입니까?

단안 큐는 한 눈만이 필요한 깊이 인식을위한 시각적 큐입니다. 한 눈에 시력 상실을 가진 사람들은 여전히 ​​깊이 인식이 손상 될 것이지만 세상을 탐색하기 위해 이러한 신호에 의존 할 수 있습니다. 일부 예에는 모션 시차, 개재 및 선형 관점이 있습니다. 이러한 신호들 중 다수는 예술가들이 시각적 트릭에 의존하여 시각적 장면에 깊이와 질감을 추가하여 시청자들이 3 차원 환경을보고있는 것처럼 느끼는 예술 작품에서 볼 수 있습니다.

단안 신호의 한 가지 예는 크기와 높이 차이입니다. 사람들은 자신을 지향하기 위해 물체의 상대적인 크기에 대한 알려진 데이터에 의존합니다. 예를 들어, 소형차는 자동차 크기에 대해 알려진 것에 의존하는 등 멀리 떨어진 것으로 해석됩니다. 마찬가지로, 객체의 정확한 크기 나 높이가 알려지지 않더라도 주변 물체를 일반적인 참조에 사용할 수 있습니다. 같은 유형과 모양의 두 나무는 다른 크기의 크기가 다른 거리에서 다른 거리에서 인식 될 것입니다.예를 들어 더 큰 나무가 더 가깝습니다.

먼 선이 수렴되는 경향 인 선형 관점은 깊이 인식을위한 중요한 단서입니다. 해당 라인에 대한 물체의 위치도 판단 될 수 있습니다. 수평선에서 열차 트랙의 명백한 수렴이 예입니다. 사람들이 움직일 때 먼 물체가 더 천천히 움직이는 경향 인 모션 시차는 사람들이 환경에서 물체의 위치를 ​​결정하기 위해 사용하는 단안 신호 중 하나입니다. 기차를 타는 사람은 몇 분 또는 몇 시간 동안 먼 산을 볼 수 있으며, 전원 기둥은 몇 초 만에 휘젓습니다. 그 사람은 산이 더 멀어 졌다는 것을 알고 있습니다.

다른 단안 신호에는 텍스처 그라디언트가 포함됩니다. 질감은 대기 관점과 함께 더 가까이있을 때 텍스처가 더 자세하고 정확하게 나타납니다. 먼 물체는 퍼지, 창백하거나 다른 방식으로 다른 것처럼 보일 수 있습니다.먼지와 같은 tmosphical 중단 및 이러한 시각적 왜곡은 물체의 거리에 대한 단서를 제공 할 수 있습니다. 개입은 또 다른 단안 큐입니다. 눈은 물체가 다른 것과 겹치면 겹친 물체가 더 멀어 졌다고 가정합니다.

각 단안 큐는 뇌가 망막에 투사 된 이미지를 해석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 세계는 3 차원이지만 눈은 실제로 2 차원으로 보이고 뇌는 시각적 신호에 의존하여 3 차원 피드백을 제공합니다. 다른 깊이 인식 신호는 쌍안 적이며, 두 눈은 환경에서 물체의 위치를 ​​고정해야합니다.