{"id":36741,"date":"2019-10-31T22:13:29","date_gmt":"2019-10-31T19:13:29","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/uvidet-pochti-nevidimoe-eshhe-i-v-tsvete-metodika-vizualizatsii-obektov-cherez-rasseivatel\/"},"modified":"2019-10-31T22:13:29","modified_gmt":"2019-10-31T19:13:29","slug":"uvidet-pochti-nevidimoe-eshhe-i-v-tsvete-metodika-vizualizatsii-obektov-cherez-rasseivatel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/novosti-interneta\/uvidet-pochti-nevidimoe-eshhe-i-v-tsvete-metodika-vizualizatsii-obektov-cherez-rasseivatel","title":{"rendered":"Peaaegu n\u00e4htava n\u00e4gemine, isegi v\u00e4rviliselt: objektide visualiseerimise meetod, kasutades hajutit.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Peaaegu
\n
\n\u00dcks Supermani tuntumaid v\u00f5imeid on supern\u00e4gemine, mis v\u00f5imaldab tal vaadata aatomeid, n\u00e4ha pimeduses ja tohutul kaugusel ning n\u00e4ha l\u00e4bi esemetest. Seda v\u00f5imet demonstreeritakse ekraanidel \u00e4\u00e4rmiselt harva, kuid see on olemas. Meie tegelikkuses on siiski v\u00f5imalik n\u00e4ha l\u00e4bi praktiliselt t\u00e4iesti l\u00e4bipaistmatute objektide, rakendades teatud teadustrikke. Siiski on saadud pildid alati olnud mustvalged kuni hiljaaegu. T\u00e4na tutvume uuringuga, kus Duki \u00fclikooli teadlased (Ameerika \u00dchendriigid) suutsid teha v\u00e4rvilise pildi objektidest, mis on peidetud l\u00e4bipaistmatu seina taha, kasutades \u00fchekordset valgusm\u00f5ju. Mis see supertehnoloogia on, kuidas see t\u00f6\u00f6tab ja millistes valdkondades seda saab rakendada? Sellest r\u00e4\u00e4gib meile teadusgrupp. Alustame.<\/a><\/noindex><\/p>\n

Uuringu alus<\/h3>\n

\nVaatamata k\u00f5ikidele tehnoloogia v\u00f5imalikele 'plusspoole' objektide visualiseerimiseks hajutavates keskkondades on selle tehnoloogia rakendamisel rida probleemid. Peamine probleem on see, et fotonite teed, mis l\u00e4bivad hajutit, muutuvad m\u00e4rkimisv\u00e4\u00e4rselt, mis viib juhuslike mustriteni. spikk*<\/i> teisel pool.<\/p>\n

\"Peaaegu
\nSpikk*<\/b> \u2014 see on juhuslik interferentsipilt, mis tekib koherentsete lainete vastastikusel interferentsil, millel on juhuslikud faasisihid ja\/v\u00f5i juhuslik intensiivsus. T\u00fc\u00fcpiliselt n\u00e4ib see olevat helede t\u00e4ppide (punktide) kogum tumedal taustal.<\/p><\/blockquote>\n

Viimastel aastatel on v\u00e4lja t\u00f6\u00f6tatud mitmeid visualiseerimismeetodeid, mis v\u00f5imaldavad \u00fcletada hajumisseente m\u00f5jusid ja v\u00e4lja t\u00f5mmata teavet objekti kohta spekli pildist. Nende meetodite probleemiks on nende piirangud \u2014 vajatakse teatud teadmisi objektist, juurdep\u00e4\u00e4su hajumismeedia v\u00f5i objekti kohta jne.<\/p>\n

Samas on olemas oluliselt t\u00e4iustatud meetod \u2014 m\u00e4lu efekti visualiseerimine (ME). Selline meetod v\u00f5imaldab visualiseerida objekti ilma eelneva teadmisega selle enda v\u00f5i hajumismeedia osas. K\u00f5igil meetoditel on puudused, nagu me teame, ja ME meetodil ei ole erandeid. K\u00f5rge kontrastsusega spekli mustrite ja seega t\u00e4psemaid pilte saamiseks peab valgustus olema kitsas, st v\u00e4hem kui 1 nm.<\/p>\n

ME-mudeli piiranguid on v\u00f5imalik petta, kuid j\u00e4lle need trikid on seotud optilise allika v\u00f5i objekti juurdep\u00e4\u00e4suga enne hajutit v\u00f5i otse m\u00f5\u00f5tmisega. PSF*<\/i>.<\/p>\n

PSF*<\/b> \u2014 punktisummutuse funktsioon, mis kirjeldab pilti, mille s\u00fcsteem formeerib, kui vaadatakse punktvalgusti v\u00f5i punktobjekti. <\/p><\/blockquote>\n

Teadlased nimetavad neid meetodeid toimivateks, kuid mitte t\u00e4iuslikeks, kuna PSF-i m\u00f5\u00f5tmine ei ole alati v\u00f5imalik, n\u00e4iteks hajuti d\u00fcnaamika v\u00f5i selle k\u00e4ttesaamatuse t\u00f5ttu enne visualiseerimisprotseduuri. Teisis\u00f5nu, on palju, millega t\u00f6\u00f6tada. <\/p>\n

Oma t\u00f6\u00f6s pakuvad teadlased v\u00e4lja teistsuguse l\u00e4henemise. Nad demonstreerivad meile objekti multiespectraalset visualiseerimist hajutamiskeskkonnas, kasutades monokroomset kaamerat \u00fche spekli m\u00f5\u00f5tmise kaudu. Erinevalt teistest meetoditest ei n\u00f5ua see eelnevaid teadmisi PSF-s\u00fcsteemi v\u00f5i allika spektri kohta.<\/p>\n

Uus meetod v\u00f5imaldab luua k\u00f5rgkvaliteetseid sihtobjekti pilte viies h\u00e4sti eraldatud spektri kanalis vahemikus 450 nm kuni 750 nm, mis on kinnitatud arvutustega. Praktikas on siiski seni \u00f5nnestunud visualiseerida kolme h\u00e4sti eraldatud spektri kanali vahel 450 nm kuni 650 nm ning kuue k\u00fclgneva spektri kanali vahel vahemikus 515 kuni 575 nm.<\/p>\n

Uue meetodi t\u00f6\u00f6p\u00f5him\u00f5te<\/h3>\n

\n\"Peaaegu
\nPilt \u21161: lamp \u2014 ruumiline valgusmodulaator \u2014 hajuti (irooni diafragma) \u2014 kodeeriv aperature \u2014 prisma \u2014 optiline relee (visualiseerimine 1:1) \u2014 monochroomne kaamera.<\/i><\/p>\n

Uurijad m\u00e4rgivad, et igasuguse visualiseerimise puhul hajuti kaudu on kolm peamist elementi: huviobjekt (valgustatud v\u00e4ljastpoolt v\u00f5i iseenesest valgustav), hajuti ja detektor.<\/p>\n

Nagu tavalistes ME s\u00fcsteemides, k\u00e4sitletakse ka selles uuringus objekti, mille nurkade suurus asub ME vaatamisv\u00e4lja sees ja kaugusel u hajutist. P\u00e4rast hajutiga suhtlemist valgus levib kaugusele v, enne kui j\u00f5uab detektorini. <\/p>\n

Tavaline ME-visuaalisus kasutab standardkaameraid, samas kui selles meetodis kasutatakse kodeeriva detektori moodulit, mis koosneb kodeerivast apertuurist ja lainepikkusest s\u00f5ltuvast optilisest elemendist. Selle elemendi eesm\u00e4rk on iga spektraalkanali unikaalne moduleerimine enne nende \u00fchendamist ja muundamist monokroomses detektoris.<\/p>\n

Seega, selle asemel, et lihtsalt m\u00f5\u00f5ta madala kontrastiga spektraali, mille spektraalkanaleid on tihedalt segatud, registreeriti spektraalselt multiplexeritud signaal, mis sobib h\u00e4sti jaotamiseks.<\/p>\n

Uurijad r\u00f5hutavad veel kord, et nende meetod ei n\u00f5ua mingeid eelnevalt teadaolevaid omadusi ega oletusi hajutaja v\u00f5i valgusallika kohta.<\/p>\n

P\u00e4rast multiplexeritud spektraali eelseid m\u00f5\u00f5tmisi kasutati tuntud v\u00e4\u00e4rtust T\u03bb (lainepikkusest s\u00f5ltuv kodeerimismuster) igas spektraalribas spektraali individuaalseks rekonstrueerimiseks.<\/p>\n

Oma t\u00f6\u00f6 k\u00e4igus arvutuste ja modelleerimise etapis kasutasid teadlased teatud masin\u00f5ppe meetodeid, mis v\u00f5ivad aidata rakendada varem k\u00e4sitlemata meetodit. Eelk\u00f5ige kasutati h\u00f5redate maatriksite tunnustamiseks \u00f5ppimist spekli esitamiseks. <\/p>\n

Tunnusteks \u00f5ppimine*<\/b> \u2014 v\u00f5imaldab s\u00fcsteemil automaatselt leida esitusi, mis on vajalikud algandmete tunnuste tuvastamiseks.<\/p><\/blockquote>\n

Tulemuseks oli baas, mis on koolitatud spekli piltide peal erinevate m\u00f5\u00f5tmete konfiguratsioonidest. See baas on piisavalt \u00fcldine ega s\u00f5ltu konkreetsetest objektidest ja hajutajatest, mis osalevad I\u03bbx, y maske genereerimises. Teisis\u00f5nu, s\u00fcsteem \u00f5ppis hajutaja p\u00f5hjal, mida ei kasutatud eksperimentaalses konfiguratsioonis, s.t. s\u00fcsteemil ei olnud sellele juurdep\u00e4\u00e4su, nagu teadlased soovisid.<\/p>\n

Iga lainepikkuse spekli piltide saamiseks kasutati OMP algoritmi (ortogonaalne vastavusse viimine<\/i>).<\/p>\n

L\u00f5ppkokkuv\u00f5ttes saadi objektipildid, arvutades igas spektraalkanalis isautokorrelatsiooni ja p\u00f6\u00f6rates isautokorrelatsiooni igal lainepikkusel. Iga lainepikkuse saadud pildid \u00fchendatakse seej\u00e4rel, et luua objekti v\u00e4rviline pilt.<\/p>\n

\"Peaaegu
\nPildi nr 2: objekti pildi koostamise etapid.
\nSelle meetodi loojate s\u00f5nul ei tee see mingeid oletusi spektraalkanalite vaheliste korrelatsioonide kohta ja n\u00f5uab ainult oletust, et lainepikkuse v\u00e4\u00e4rtus on piisavalt juhuslik. Lisaks vajab see meetod ainult teavet kodeeriva detektori kohta, tuginedes kodeeriva avause eelnevale kalibreerimisele ja eelnevalt koolitatud andmebaasile. Sellised omadused teevad selle visualiseerimismeetodi \u00fcsna universaalseks ja mitteinvasiivseks. <\/p>\n

Simulatsiooni tulemused<\/h3>\n

\nAlustame simulatsiooni tulemustest. <\/p>\n

\"Peaaegu
\nPilt nr 3<\/i><\/p>\n

\u00dclaltoodud pildil on n\u00e4idatud kahe objekti multispektrilise pildi n\u00e4ited, mis on tehtud l\u00e4bi hajuti. \u00dclemine rida on 3a<\/b> sisaldab huviobjekti, mis koosneb mitmest numbrist, mis kuvatakse nii valev\u00e4rviga kui ka spektraalkanali l\u00f5ikes. Valev\u00e4rvi objekti ehitamisel kuvatakse iga lainepikkuse intensiivsuse profiil CIE 1931 RGB ruumis.<\/p>\n

Rekonstrueeritud objekt (alumine rida 3a<\/b>) nii valev\u00e4rviga kui ka eraldi spektraalkanalite perspektiivist demonstreerib, et meetod tagab suurep\u00e4rase visualiseerimise ja ainult v\u00e4he m\u00e4rgatavat rist-interaktsiooni spektraalkanalite vahel, mis ei m\u00e4ngi protsessis olulist rolli.<\/p>\n

P\u00e4rast rekonstrueeritud objekti saamist, st p\u00e4rast visualiseerimist, tuli hinnata t\u00e4psuse astet, v\u00f5rreldes spektraalset intensiivsust (k\u00f5ikide ereda pikselite keskmist) t\u00f5elise objekti ja rekonstrueeritud objekti vahel (3b<\/b>).<\/p>\n

Kujutistel 3c<\/b> on n\u00e4idatud t\u00f5eline objekt (\u00fclal rida) ja rekonstrueeritud pilt (alumine rida) puuvilla varrest, ning 3d<\/b> on n\u00e4idatud visuaaliseerimise t\u00e4psuse anal\u00fc\u00fcs.<\/p>\n

Visuaalse kvaliteedi hindamiseks tuli arvutada objekti struktuurse sarnasuse koefitsient (SSIM) ja signaali ja m\u00fcra suhe (pSNR) iga spektraalkanali jaoks.<\/p>\n

\"Peaaegu
\n
\n\u00dclaltoodud tabel n\u00e4itab, et igal viiel kanalil on SSIM koefitsient vahemikus 0,8\u20130,9 ja PSNR \u00fcle 20. Seega, hoolimata spekli signaali madalast kontrastist, v\u00f5imaldab viie 10 nm laius spektraalribade \u00fclekandmine detektorile piisava t\u00e4psusega uuritava objekti ruumilisi ja spektraalseid omadusi rekonstrueerida. Teisis\u00f5nu, meetod toimib, kuid need on vaid simuleeritud tulemused. Usaldusv\u00e4\u00e4rsuse suurendamiseks viisid teadlased l\u00e4bi rea praktilisi katseid.<\/p>\n

Eksperimentide tulemused<\/h3>\n

\n\u00dcks olulisemaid erinevusi modelleerimise ja reaalse katse vahel on keskkond, st tingimused, milles m\u00f5lemad toimuvad. Esimesel juhul on tingimused kontrollitud, teisel juhul ettearvamatud, st kuidas l\u00e4heb.<\/p>\n

Uuriti kolme spektraalset kanalit, mille laius on 8-12 nm ja keskpunktid 450, 550 ja 650 nm, mis koos erinevate suhteliste suurustega genereerivad laia v\u00e4rvide spektri.<\/p>\n

\"Peaaegu
\nJoonis \u21164<\/i><\/p>\n

\u00dclaltoodud pildil on n\u00e4idatud v\u00f5rdlust tegeliku objekti (v\u00e4rviline t\u00e4ht \u00abH\u00bb) ja taastatud versiooni vahel. Valguse m\u00f5jutamise aeg (katkend, st. ekspositsioon) oli seatud 1800 s, mis v\u00f5imaldas saavutada SNR vahemikus 60-70 dB. Selline SNR tase, teadlaste s\u00f5nul, pole eksperimentide jaoks \u00e4\u00e4rmiselt oluline, kuid see kinnitab nende meetodi funktsionaalsust, eriti keerukate objektide puhul. Tegelikes oludes, mitte laboritingimustes, v\u00f5ib see meetod olla mitu korda kiirem.<\/p>\n

Pildi nr 4 \u00fclemisel real on igal lainepikkusel objekt (vasakult paremale) ja tegelik t\u00e4isv\u00e4rviline objekt.<\/p>\n

Ette saada visuaalset tulemust, kasutati masin\u00f5ppe kaamerat koos sobivate ribafilteritega spektrikomponentide otseseks kuvamiseks ja t\u00e4isv\u00e4rvilise pildi saamiseks, liites saadud spektraalsed kanalid.<\/p>\n

\u00dclemine rida pildist n\u00e4itab igas rekonstrueeritud spektraalses kanalis auto-korrelatsiooni mustreid, mis loovad multiplexitud m\u00f5\u00f5tmisi, mis on andmed andmete t\u00f6\u00f6tlemise etapile.<\/p>\n

Kolmandas reas on rekonstrueeritud objekt igas spektraalses kanalis ning ka rekonstrueeritud t\u00e4isv\u00e4rviline objekt, st visualiseerimise l\u00f5pptulemus.<\/p>\n

T\u00e4isv\u00e4rviline pilt n\u00e4itab, et spektraalsete kanalite vahelised suhtelised v\u00e4\u00e4rtused on samuti \u00f5iged, kuna rekonstrueeritud pildi v\u00e4rv vastab tegelikule v\u00e4\u00e4rtusele, ja SSIM koefitsient j\u00f5uab igas kanalisse \u00fcle 0,92.<\/p>\n

Alumine rida kinnitab v\u00e4idet, n\u00e4idates reaalse objekti ja rekonstrueeritud objekti intensiivsuse v\u00f5rdlust. Andmed m\u00f5lema kohta langevad kokku k\u00f5igis spektraalsetes vahemikes.<\/p>\n

Seet\u00f5ttu ei takistanud m\u00fcra ja potentsiaalsed modelleerimisvead k\u00f5rge kvaliteediga pildi saamist ning katsetulemused sobivad h\u00e4sti modelleerimistulemustega.<\/p>\n

\u00dclaltoodud katse viidi l\u00e4bi, arvestades eraldi spektraalset kanali. Teadlased viisid l\u00e4bi veel \u00fche eksperimendi, kuid seekord k\u00fclgnevate kanalitega, nimelt pideva spektraalse vahemikuga 60 nm.<\/p>\n

\"Peaaegu
\nPilt nr 5<\/i><\/p>\n

Reaalse objektina kujutas endast t\u00e4ht \"X\" ja m\u00e4rk \"+\" (5a<\/b>). T\u00e4he \"\u0425\" spekter on suhteliselt \u00fchtlane ja j\u00e4rkj\u00e4rguline \u2014 vahemikus 515 kuni 575 nm, samas kui \"+\" omab struktureeritud spektrit, mis on peamiselt paigutatud vahemikku 535 kuni 575 nm (5b<\/b>). Antud eksperimendi eksponeerimine kestis 120 s, et saavutada soovitud (nagu eelnevalt) SNR 70 dB.<\/p>\n

Samuti kasutati kogu objekti ulatuses 60 nm laiust ribafilterit ja alektiivfiltrit m\u00e4rgi \u00ab+\u00bb kohal. Rekonstruktsiooni k\u00e4igus jaguneb 60 nm spekter kuue l\u00e4hedase 10 nm laiuse kanali vahel (5b<\/b>).<\/p>\n

Nagu n\u00e4eme piltidelt 5c<\/b>, saadud pildid kokku langevad suurep\u00e4raselt tegeliku objektiga. Antud eksperiment n\u00e4itas, et spektraalsete korrelatsioonide olemasolu v\u00f5i puudumine m\u00f5\u00f5detud spekli puhul ei m\u00f5juta uuritava visualiseerimismeetodi efektiivsust. Teadlased usuvad, et veelgi suuremat rolli visualiseerimisprotsessis, t\u00e4psemalt selle edus, m\u00e4ngivad mitte niiv\u00f5rd objekti spektraalsed omadused, kuiv\u00f5rd s\u00fcsteemi kalibreerimine ja selle kodeeriva detektori \u00fcksikasjad.<\/p>\n

Epilog<\/h3>\n

\nSelles t\u00f6\u00f6s kirjeldasid teadlased uut multi-spektraalset visualiseerimismeetodit hajutaja kaudu. Spekli, mis s\u00f5ltub lainepikkusest, modulaatorit, kasutades kodeerivat apertuuri, v\u00f5imaldas teostada \u00fche multiplexitud m\u00f5\u00f5tmise ja arvutada spekli v\u00e4lja masin\u00f5ppe p\u00f5hjal oleva OMP algoritmi abil. <\/p>\n

Erinevate v\u00e4rviliste t\u00e4htedega 'H' illustreerides n\u00e4itasid teadlased, et viie spektraalkanali, mis vastavad violetsele, rohelisele ja kolmele punase tooni, keskendumine v\u00f5imaldab luua pildi rekonstruktsiooni, mis sisaldab k\u00f5iki originaali v\u00e4rve (sinine, kollane jne). <\/p>\n

Uurijate s\u00f5nul v\u00f5ib nende meetod olla kasulik nii meditsiinis kui ka astronoomias. V\u00e4rvil on m\u00f5lemas suunas oluline informatsioon: astronoomias \u2014 uuritavate objektide keemiline koostis, meditsiinis \u2014 rakkude ja kudede molekulaarne koostis.<\/p>\n

Praegusel etapil m\u00e4rgivad teadlased vaid \u00fchte probleemi, mis v\u00f5ib p\u00f5hjustada visualiseerimise ebat\u00e4psusi: modelleerimise vead. Protsessi teostamiseks vajalik pikaajaline aeg v\u00f5ib tekitada keskkonnas muutusi, mis toovad endaga kaasa kohandusi, mida ettevalmistusprotsessis ei arvestatud. Tulevikus plaanitakse leida viise selle probleemi leevendamiseks, v\u00f5imaldades kirjeldatud visualiseerimismeetodilt mitte ainult t\u00e4psust, vaid ka stabiilsust igas olukorras.<\/p>\n

Reede off-topic:<\/b>

\r\n \"Vaata\r\n
<\/div>\r\n <\/div><\/center>
\nValgus, v\u00e4rv, muusika ja kolm k\u00f5ige kuulsamat sinist 'veidrikku' maailmas (Blue Man Group).<\/i><\/p>\n

Ait\u00e4h t\u00e4helepanu eest, j\u00e4\u00e4ge uudishimulikuteks ja nautige suurep\u00e4raseid n\u00e4dalavahetusi, s\u00f5brad! \ud83d\ude42<\/p>\n

\nAit\u00e4h, et olete meiega. Kas teile meeldivad meie artiklid? Soovite rohkem huvitavat sisu? Toetage meid tellimuse vormistamise v\u00f5i soovituste jagamisega s\u00f5pradele. 30% soodustus Habra kasutajatele meie ainulaadsetelt entry-level serveritelt, mis on loodud just teile:<\/b> K\u00f5ik VPS (KVM) E5-2650 v4 (6 s\u00fcdamikku) 10GB DDR4 240GB SSD 1Gbps alates $20 v\u00f5i kuidas serverit \u00f5igesti jagada?<\/a><\/noindex> (saadaval on RAID1 ja RAID10 variandid, kuni 24 s\u00fcdamikku ja kuni 40GB DDR4).<\/p>\n

Dell R730xd kaks korda odavam?<\/b> Ainult meie juures 2 x Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 TB alates $199<\/a><\/noindex> Hollandi turul! Dell R420 \u2014 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB \u2014 alates $99!<\/b><\/b> Lugege, kuidas Luua ettev\u00f5tte tasemel infrastruktuur Dell R730xd E5-2650 v4 serveritega, mille hind on 9000 eurot, madala hinnaga?<\/a><\/noindex>
\n
Allikas: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

\u041e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044b\u0445 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0421\u0443\u043f\u0435\u0440\u043c\u0435\u043d\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440\u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u043b\u043e \u0435\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u0442\u043e\u043c\u044b, \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0432 \u0442\u0435\u043c\u043d\u043e\u0442\u0435 \u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435, \u0430 \u0435\u0449\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0441\u043a\u0432\u043e\u0437\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043c\u0435\u0442\u044b. \u042d\u0442\u0443 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435 \u0440\u0435\u0434\u043a\u043e \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0430\u0445, \u043d\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0436\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0441\u043a\u0432\u043e\u0437\u044c \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043d\u0435\u043f\u0440\u043e\u0437\u0440\u0430\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0440\u044e\u043a\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 […]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":27522,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[702],"tags":[],"class_list":["post-36741","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-novosti-interneta"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47N\u00e4ha peaaegu m\u00e4rkamatut, veel ka v\u00e4rvides: objektide visualiseerimise meetod hajuti kaudu | ProHoster","description":"\u00dcks Supermani k\u00f5ige kuulsamaid v\u00f5imeid on supern\u00e4gemine, mis lubas tal n\u00e4ha aatomeid, n\u00e4ha pimeduses ja suurel kaugusel, ning samuti n\u00e4ha l\u00e4bi objektide. Seda v\u00f5imet demonstreeritakse ekraanidel \u00e4\u00e4rmiselt harva, kuid see eksisteerib. Meie reaalsuses on praktiliselt t\u00e4iesti l\u00e4bipaistmatute objektide n\u00e4gemine samuti v\u00f5imalik, rakendades teatud teaduslikke trike. Siiski on saadud pildid alati","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/novosti-interneta\/uvidet-pochti-nevidimoe-eshhe-i-v-tsvete-metodika-vizualizatsii-obektov-cherez-rasseivatel","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"et_EE","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47\u0423\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e\u0435, \u0435\u0449\u0435 \u0438 \u0432 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0435: \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0438\u043a\u0430 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u0438\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c | ProHoster","og:description":"\u041e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044b\u0445 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0421\u0443\u043f\u0435\u0440\u043c\u0435\u043d\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440\u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u043b\u043e \u0435\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u0442\u043e\u043c\u044b, \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0432 \u0442\u0435\u043c\u043d\u043e\u0442\u0435 \u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435, \u0430 \u0435\u0449\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0441\u043a\u0432\u043e\u0437\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043c\u0435\u0442\u044b. \u042d\u0442\u0443 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435 \u0440\u0435\u0434\u043a\u043e \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0430\u0445, \u043d\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0436\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0441\u043a\u0432\u043e\u0437\u044c \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043d\u0435\u043f\u0440\u043e\u0437\u0440\u0430\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0440\u044e\u043a\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/novosti-interneta\/uvidet-pochti-nevidimoe-eshhe-i-v-tsvete-metodika-vizualizatsii-obektov-cherez-rasseivatel","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2019-10-31T19:13:29+00:00","article:modified_time":"2019-10-31T19:13:29+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"36741","title":null,"description":null,"keywords":null,"keyphrases":null,"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":null,"og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":null,"schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":null,"robots_max_videopreview":null,"robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":null,"local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":"2026-01-22 04:40:22","breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"ai":null,"created":"2021-02-28 11:13:39","updated":"2026-01-22 04:40:22"},"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36741","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=36741"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36741\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media\/27522"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=36741"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=36741"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=36741"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}

S\u00fcgavamate teadmiste saamiseks uurimist\u00f6\u00f6 n\u00fcanssidest soovitan vaadata teadlaste aruannet<\/a><\/noindex> ja t\u00e4iendavad materjalid<\/a><\/noindex> selle juurde.<\/p>\n