Меню Закрыть

Объемные обои: Объемные обои и фотообои для стен: видео и фото

Содержание

Объемные обои и фотообои для стен: видео и фото

Как известно, технологии не стоят на месте, и время от времени на рынке появляются новые виды покрытий. Это относится и к отделочной сфере: если раньше объемные обои для стен были представлены только такими типами, как линкруст и специальными стеновыми панелями, то в наше время все популярнее становится такой вид, как 3D обои, этот вариант позволяет воплотить в жизнь практически любые замыслы. Именно они будут рассмотрены в рамках данного обзора.

На фото – объемные объекты на поверхности стен смотрятся очень эффектно

Обзор основных видов

На нашем рынке представлено несколько основных видов покрытий, которые относятся к объемным обоям. Каждое из них имеет очень много отличий и особенностей, рассмотрим самые популярные.

Линкруст

Данный вид обоев был изобретен еще в 19 веке в Англии и с тех пор широко используется для создания благородных интерьеров. Лишним подтверждением качества таких изделий является то, что ими отделаны стены в Букингемском дворце.

Рассмотрим основные особенности линкруста:

  • Изделия изготавливаются на основе натуральных компонентов, поэтому полностью безопасны для здоровья и могут использоваться в помещениях самого различного назначения.
  • Рельефная поверхность отлично вписывается в любой интерьер, в зависимости от узора вы можете придать помещению то или иное настроение, ведь покрытие может имитировать лепнину, лессировку, мраморные поверхности и многое-многое другое.
  • Натуральный цвет таких покрытий – слоновая кость. Поверхность отлично противостоит различным неблагоприятным воздействиям, ее можно мыть, что позволяет поддерживать идеальную чистоту в помещении в течение всего периода эксплуатации.
  • Поверхность можно окрашивать, причем как любыми водоэмульсионными, так и масляными составами. Благодаря этому вы своими руками можете менять внешний вид стен хоть каждый год, это позволит интерьеру приобретать новые нотки и не надоедать вам и вашим близким.
  • Изделия продаются, как и обычные обои, в рулонах, что упрощает расчет необходимого материала, при этом их цена достаточно демократична.

Линкруст продается в рулонах

Важно! Очень большим плюсом данного вида покрытий является то, то работы по их приклеиванию на стену ничем не отличаются от обычных обоев. Вам не нужно привлекать дорогостоящих специалистов, все работы легко проводятся и самостоятельно.

Обои-панели

Объемные обои из натуральных материалов приобретают все большую популярность и активно используются дизайнерами в своих работах

Данный вид изделий также имеет достаточно много приверженцев в силу целого ряда преимуществ:

  • Основой изготовления являются отходы от производства сахарного тростника – жмых. То есть, изделия полностью натуральны и позволяют использовать тростник без отходов. Такая отделка подойдет для любых помещений.
  • После отделки стены приобретают очень эффективный вид, который придает текстурам на стенах объем и делает интерьер очень оригинальным и необычным. Такая отделка подойдет для самых прогрессивных обстановок и подчеркнет ваш тонкий вкус.
  • Покрытие достаточно легко установить и самостоятельно, главное выполнять то, что предписывает инструкция по монтажу и использовать только высококачественные клеевые составы.

Важно! Один из главных факторов, который следует учитывать, выбирая обои-панели в качестве материала для отделки, это то, что потребуется очень скрупулезная подготовка поверхности. Любые неровности и изъяны могут испортить весь вид стены, ведь он во многом зависит от идеального совпадения элементов друг с другом.

Оригинальные 3D обои

3D обои позволяют создавать потрясающие по реалистичности изображения на стенах

Выбирая объемные фотообои на стену, очень трудно остановиться на конкретном изделии, ведь вариантов огромное количество, и у себя дома вы можете изобразить практически что угодно.

К основным достоинствам можно отнести следующие факторы:

  • Высочайшая износоустойчивости и устойчивость к истиранию. Надежность – очень ценное свойство таких покрытий, их можно использовать как в частном секторе, так и в общественных заведениях без страха, что их очень быстро испортят.
  • Поверхность можно мыть даже с применением моющих средств, что позволяет сохранить идеальную чистоту.
  • Яркость цветов практически не меняется даже через 10 лет эксплуатации, такой ремонт является одним из самых долговечных среди всех.
  • В составе изделий нет никаких вредных для здоровья веществ, что позволяет использовать их даже в спальнях и детских комнатах.
  • Высокая стойкость к ультрафиолетовому излучению позволяет использовать 3D и на улице, создавая интересные картины на воротах или стенах.

Такая наклейка на воротах гаража обратит внимание всех прохожих

Существуют следующие виды таких обоев:

  • Стандартные покрытия, на которые нанесен узор или орнамент с объемным эффектом
    , простое, но достаточно интересное решение, отлично подходящее для жилых комнат.
  • Панорамные обои: с их помощью можно изобразить на стене практически что угодно, причем очень натуралистично. Можно создать в доме по-настоящему сказочную атмосферу.
  • Композиции с использованием флуоресцентной или светодиодной подсветки. Днем они не отличаются от обычных объемных композиций, а ночью излучают свет и смотрятся очень интересно.

Основные правила подготовки поверхности

Каждый из рассмотренных видов объемной отделки требует идеально ровного основания, иначе весь эффект объема может попросту потеряться. Особенно это актуально для 3D обоев: любая, даже небольшая нестыковка между листами начисто убивает все впечатление от композиции.

Стоит руководствоваться простыми правилами:

  • В первую очередь поверхность очищается от остатков старых покрытий.
  • Далее следует заделать все неровности с помощью шпаклевки, даже если стена ровная, лучше нанести тонкий слой и с помощью лампочки отшлифовать ее до идеальной гладкости.
  • Также не стоит забывать о грунтовке – она укрепит поверхность и улучшит сцепление финального покрытия с основанием.

Только на ровном основании можно добиться потрясающей реалистичности

Вывод

Если у вас еще остались вопросы, посмотрите видео в этой статье, в нем подробно разъяснены и наглядно показаны некоторые из особенностей рассматриваемых покрытий. Подарите себе объемные обои на стену, и ваш дом станет еще уютнее.

Понравилась статья? Подписывайтесь на наш канал Яндекс.Дзен Добавить в избранное Версия для печати

Объемные обои для стен (147 фото)

1

3d стеновые панели decostyle


2

Декоративный пластик для стен


3

Обои для стен


4

Объемные фотообои в интерьере


5

Фотообои на стену


6

Фотообои объемные


7

Объемные фотообои в интерьере


8

Стильные фотообои в интерьере


9

Обои с перспективой в интерьере


10

Современный декор стен


11

Фотообои розы в интерьере гостиной


12

Объемные фотообои в интерьере


13

Фотообои стена и цветы


14

Увеличение пространства в интерьере


15

Фотообои 3д


16

Объёмные обои для стен


17

Абстрактные обои для стен в интерьере


18

3д панели в интерьере


19

Абстракция на стене


20

Фотообои 3д


21

Komar Twist 8-205


22

Фотообои для спальни объемные


23

Фотообои объемная стена


24

Обои 3д для стен в гостиную


25

Стереоскопические обои 3d для гостиной


26

Металлизированные обои для стен


27

Фотообои 3d стена


28

Барельеф интерьерный


29

Объёмные обои для стен


30

Фотообои 3-d


31

Объемный декор стен


32

Объемные фотообои в интерьере


33

Обои флизелиновые 3d


34

3d обои для стен


35

Стереоскопические обои


36

Фотообои Абстрактная стена


37

Крупные цветы в интерьере


38

Фотообои в интерьере


39

Фотообои 3д стена


40

Современный декор стен


41

Декоративная стена в гостиной


42

Объемные фотообои в интерьере


43

Лепнина цветы на стене


44

Абстрактные фотообои в интерьере


45

Объемные фотообои в интерьере


46

Барельеф в гостиной


47

Komar 8-705


48

Фотообои объемные цветы


49

Фотообои интерьер в гостиной


50

Фотообои объемная стена


51

Красивые фотообои в гостиную


52

3d панели из МДФ


53

Яркие фотообои в интерьере


54

Объемные фотообои в интерьере


55

Объёмные обои для стен


56

Геометрическая абстракция в интерьере


57

Artpole 3d панель Chester


58

3д фотообои в интерьере


59

Объемный декор стен


60

Объемные фотообои в интерьере


61

5д обои в зал


62

Декоративные узоры на стене


63

Элитный декор стен


64

Трехмерные фотообои для стен


65

Фотообои абстракция в интерьере


66

Фотообои шары в интерьере


67

3д фотообои стереоскопические для стен


68

Красивые фотообои на стену


69

Панно в зале


70

Обои с кругами для стен в интерьере


71

Гипсовый декор на стену


72

Стереоскопические обои 3d


73

Панно в зале


74

Отделочные панели для внутренней отделки стен


75

Абстрактные фотообои в интерьере


76

Фотообои с одуванчиками в интерьере


77

Фотообои дизайнерские


78

Абстракция на стене


79

Klam а101 панель 3d


80

Гипсовая 3д панель «pazl»


81

Декор стены в гостиной


82

Настенные панели для гостиной


83

Фотообои 3д


84

Угловые 3д фотообои


85

Фотообои объемная стена


86

Фотообои 3д стена


87

Фотообои 3д стена


88

Фотообои абстракция в интерьере


89

Фотообои абстракция в интерьере


90

Абстрактные обои для стен в интерьере


91

Крутые фотообои в интерьере


92

Фотообои 3д стена


93

3д стены


94

Фотообои с эффектом 3d


95

Фотообои объемная стена


96

Фотообои с крупными цветами


97

Фотообои 3д


98

3d фотообои стереоскопические


99

Декоративный камень в интерьере


100

Фотообои 3д


101

Фотообои в интерьере


102

Фотообои в интерьере квартиры


103

Andrea Rossi Stefano 54154-3


104

Divino Decor фотообои


105

Фотообои объемная стена


106

Artpole 3d панели


107

Фотообои 3д для стен абстракция


108

3d панель Арелан


109

Оптические иллюзии в интерьере


110

Объемный декор стен


111

Фотообои под камень в интерьере


112

Фотообои на стену в зал


113

Фотообои 3д


114

Красивый декор для гостиной


115

Фотообои Суккуленты Komar 8-962


116

Объемный декор стен


117

Обои шары в интерьере


118

Цветы на стене


119

Фотообои 3d в интерьере


120

Фотообои больших размеров на стену


121

Красивые фотообои на стену


122

Оптические иллюзии в инетреье


123

Фотообои 3д Delice Decor


124

Стильные обои для зала


125

Объемный декор стен


126

Обои для стен


127

Фотообои 3-d


128

Фотообои 3d стена


129

Панель бамбук АРТПОЛЕ


130

Фотообои 8-314 Komar 368*254см a la Rose декор


131

Объемный декор стен


132

Арелан 3д панели


133

Трехмерные обои для стен


134

Салатовый интерьер


135

Абстрактная Графика для интерьера


136

Стильные обои для зала


137

Декор стены в гостиной


138

Фреска в спальню


139

Объемные фотообои в интерьере


140

Гипсовые 3д панели АРТПОЛЕ


141

Современный декор стен


142

Оптические иллюзии в интерьере


143

Объемные фотообои в интерьере


144

Фреска в современном интерьере


145

Фотообои 3д


146

Фотообои 3д для стен в гостиную


147

Фотообои 3d стена

Как сделать объёмные обои с эффектом движения на Samsung.

Внесены изменения 28 марта 2021 года

Теперь, в эпоху «коммуникаций», все новые и интересные «находки» после появления у одного производителя смартфонов, как правило, вскоре появляются и у других. Так случилось и с parallax эффектом, который первыми реализовала компания Apple — лидер мировых мобильных новшеств, в операционной системе iOS 7 для своих гаджетов. Ну а теперь этот эффект можно включить и для обоев на смартфонах компании Samsung.

Паралла́кс (с греч. παραλλάξ, от παραλλαγή — «смена, чередование») — изменение видимого положения объекта относительно удалённого фона в зависимости от положения наблюдателя (из энциклопедии).

После включения эффекта параллакс рабочий стол становится объёмным — иконки теперь живут как-бы не на поверхности обоев, а над ними. Это видно если повернуть или наклонить смартфон в любом направлении — значки и иконки на экране начинают двигаться, что даёт ощущение глубины пространства. Особенно этот эффект хорош на обоях звездного неба имеющий много мелких деталей — на его фоне хорошо заметно «движение» иконок в пространстве космоса.

А как установить обои с эффектом движения на смартфонах Samsung Galaxy?

Очень даже просто. Причём для этого не нужны какие-то специальные обои. Этот эффект можно реализовать и на ваших фотографиях, которые вы тоже можете установить в качестве обоев.

На смартфонах Самсунг это осуществляется включением службы «Эффект движения» при установке обоев на Главный экран смартфона.

Далее мы опишем, как включить эффект параллакс при установке любых обоев на примере редакционного смартфона Samsung Galaxy A50 с ОС Android 9 Pie.

Второй способ: можно установить готовые обои с параллакс эффектом скачав приложение с Google Play Маркет. Для перехода к статье «Как установить parallax обои на экран смартфона Samsung» нажмите здесь.

Инструкция по установке обоев с эффектом движения на смартфонах Samsung.

1. Сейчас на смартфоне установлена основная тема по умолчанию (Default), а на её Главном экране находятся обои в зелёных тонах «По умолчанию 3».

Мы решили в качестве примера показать как включить эффект движения на уже установленных обоях. В дальнейшем вы сможете включить этот эффект и при установке новых обоев следуя данной инструкции.

В самом начале нужно запустить приложение «Galaxy Themes» с экрана приложений.

Скрин №1 – нажать на значок «Galaxy Themes».

2. Далее на главной странице «Galaxy Themes» нужно открыть раздел настроек. Для этого нужно нажать на кнопку «Три линии» вверху экрана, или вторым способом: свайпом от левого края экрана вправо открыть раздел настроек.

В меню настроек нужно выбрать пункт «Мои материалы».

Скрин №2 – свайпом от левого края экрана право открыть раздел настроек. Скрин №3 –в разделе настроек выбрать пункт «Мои материалы».

3. В разделе «Мои материалы» нужно войти в подраздел «Обои».

Скрин №4 – коснуться названия подраздела «Обои».

4. Теперь мы находимся в подразделе «Обои», который развёрнут на весь экран. Мы знаем, что сейчас активирован вариант обоев «По умолчанию 3», и мы хотим включить эффект движения именно на этих, уже установленных обоях. Поэтому нажимаем на эти «зелёные» обои «По умолчанию 3».

После этого появится небольшое окно с вопросом «Установить как обои», где нужно нажать на позицию «Главный экран».

 

Скрин №5 – нажать на вариант обоев «По умолчанию 3». Скрин №6 – нажать на позицию «Главный экран».

5. Далее на экране будет выведен предварительный вид Главного экрана с выбранными нами обоями «По умолчанию 3». Вот здесь мы и должны включить функцию «Эффект движения». Для этого нужно нажать на пустой кружок возле слов «Эффект движения».

После этого пустой кружок окрасится в синий цвет и в нём появится значок «Галочка». Так мы подключили параллакс эффект.

Но чтобы окончательно установить обои нужно ещё нажать на кнопку «Установить как обои».

Скрин №7 – отметить кружок в строчке «Эффект движения». Скрин №8 — нажать на кнопку «Установить как обои».

6. Теперь на Главном экране установлены обои зелёного тона с эффектом движения. При малейшем повороте смартфона в ваших руках вы заметите легкое движение иконок по экрану, как будто они начали перемещаться по воздуху над зелёным фоном экрана.

Очень красиво и не навязчиво.

Скрин №9 – вид Главного экрана с зелёным фоном «По умолчанию 3».

Только не смотрите долго на этот эффект – у вас может закружиться голова!

Статьи по данной теме:
— Как установить новые обои на смартфоне Samsung.
— Как установить фотографию как обои на экране смартфона Samsung?
— Как установить живые обои на смартфон Samsung.
— Как установить новые обои из интернета на смартфон Samsung.

3d фотообои — волшебное преображение комнаты

На пике моды снова фотообои, но не простые, а стереоскопические или, как их ещё иначе называют, с 3D эффектом. Сегодня обои со стереоэффектом — не предел мечтаний, а новое слово в современном дизайне, роскошь, которая доступна рядовому покупателю. Обратившись на специализированный сайт интернет-магазина https://domfotooboev.com.ua/foto/3d, удастся подобрать объемные обои для любого помещения, для зоны отдыха общественного учреждения и так далее.

Обратите внимание, что монтировать стерео картинки можно не только на стену в жилой комнате, но и на перегородки, предназначенные для функционального зонирования пространства. Также 3D обои без проблем наклеиваются на стеклянные поверхности, на потолок.

Как достигается эффект объема?

Удивительно красивые 3d фотообои смотрятся настолько реалистично, что кажется, картинка выступает в глубь комнаты, если на ней изображено, например, животное, летящий мяч.

Создается и совершенно обратный эффект — углубления в стену. Такие обои называются картинами, расширяющими пространство. То есть на одной из стен в помещении могут быть наклеены фотообои, на которых изображена тропинка, ведущая далеко в лес, улочка одного из итальянских городков, побережье океана. Кажется, что стоит сделать шаг, как удастся:

  • оказаться в лесу,
  • в итальянском городке, усыпанном цветами,
  • поплескаться в волнах океана.

На самом деле, это оптическая иллюзия. Картинка нарисована на плоскости, но выглядит весьма реалистично и объемно. За счёт чего же достигается стерео эффект?

Никаких секретов. Современные производители однозначного говорят, что трехмерные изображения, которые создают ощущение присутствия и визуально расширяют пространство, выходя за рамки стен — это плод современной науки и техники, а также графики.

Картинка выглядит глубокой, объемной за счет игры света и тени. Уникальный эффект трехмерности создаётся за счёт печати картины на принтере высокого качества. Еще на этапе процесса создания картины, специалисты применяют специальные художественные приемы, обрабатывая изображение в специальных компьютерных программах.

Естественно, используется классический светотеневой рисунок, сочетание теплых и холодных оттенков, а также задействованы текстурные элементы, линейная, тональная перспектива. Очень известен специальных художественный ход, когда центральный объект выглядит намного светлее основного фона. Картинка получается реалистичная, объемная, создается эффект присутствия.

Индивидуальная реконструкция объемных изображений компьютерной томографии из одной проекции с помощью глубокого обучения

  • Кандес, Э. Дж., Ромберг, Дж. К. и Тао, Т. Стабильное восстановление сигнала при неполных и неточных измерениях. Комм. Чистое приложение Мат. 59 , 1207–1223 (2006).

    Артикул Google ученый

  • Люстиг, М., Донохо, Д. и Поли, Дж. М. Разреженная МРТ: применение сжатого зондирования для быстрой МРТ-визуализации. Маг. Резон. Мед. 58 , 1182–1195 (2007).

    Артикул Google ученый

  • Сидки, Э. Ю. и Пан, X. Реконструкция изображения в круговой конусно-лучевой компьютерной томографии путем минимизации полной вариации с ограничениями. Физ. Мед. биол. 53 , 4777–4807 (2008 г.).

    Артикул Google ученый

  • Чен Г. Х., Тан Дж.& Ленг, С. Сжатое зондирование с ограничениями на предварительное изображение (PICCS): метод точной реконструкции динамических КТ-изображений из наборов проекционных данных с высокой степенью дискретизации. Мед. физ. 35 , 660–663 (2008).

    Артикул Google ученый

  • Ю, Х. и Ван, Г. Томография внутренних органов на основе сжатого зондирования. Физ. Мед. биол. 54 , 2791–2805 (2009).

    Артикул Google ученый

  • Чой, К., Ван, Дж., Чжу, Л., Сух, Т.С., Бойд, С. и Син, Л. Реконструкция конусно-лучевой компьютерной томографии на основе сжатого зондирования методом первого порядка. Мед. физ. 37 , 5113–5125 (2010).

    Артикул Google ученый

  • Фесслер, Дж. А. и Роджерс, В. Л. Свойства пространственного разрешения реконструкции изображений с уменьшенным правдоподобием: пространственно-инвариантные томографы. IEEE Trans. Image Process 5 , 1346–1358 (1996).

    КАС Статья Google ученый

  • Ji, S., Xue, Y. & Carin, L. Байесовское измерение сжатия. IEEE Trans. Сигнальный процесс. 56 , 2346–2356 (2008).

    Артикул Google ученый

  • Engl, H.W., Hanke, M. & Neubauer, A. Регуляризация обратных задач , Vol. 375 (Springer Science & Business Media, 1996).

  • Стейман, Дж. В. и Фесслер, Дж. А. Регуляризация для однородных свойств пространственного разрешения при реконструкции изображений со штрафным правдоподобием. IEEE Trans. Мед. Imaging 19 , 601–615 (2000).

    КАС Статья Google ученый

  • Цзян М. и Ван Г. Исследования сходимости итерационных алгоритмов реконструкции изображений. IEEE Trans. Мед. Imaging 22 , 569–579 (2003).

    Артикул Google ученый

  • Wang, J., Li, T., Lu, H. & Liang, Z. Взвешенный метод наименьших квадратов со штрафом для уменьшения шума синограммы и реконструкции изображения для низкодозовой рентгеновской компьютерной томографии. IEEE Trans. Мед. Imaging 25 , 1272–1283 (2006).

    Артикул Google ученый

  • Сюй, К. и др. Реконструкция низкодозовой рентгеновской КТ с помощью изучения словаря. IEEE Trans. Мед. Imaging 31 , 1682–1697 (2012).

    Артикул Google ученый

  • Preiswerk, F. et al. Гибридные МРТ-УЗИ и визуализация в режиме реального времени без использования сканера. Маг. Резон. Мед. 78 , 897–908 (2017).

    КАС Статья Google ученый

  • Чжу, Б., Лю, Дж. З., Коли, С. Ф., Розен, Б.Р. и Розен, М.С. Реконструкция изображения с помощью многообразного обучения с преобразованием домена. Природа 555 , 487–492 (2018).

    КАС Статья Google ученый

  • Henzler, P., Rasche, V., Ropinski, T. & Ritschel, T. Томография с одним изображением: 3D-объемы двухмерных рентгеновских снимков черепа. Компьютерная графика. Форум 37 , 377–388 (2018).

    Артикул Google ученый

  • Монтойя, Дж.C., Zhang, C., Li, K. & Chen, G. Объемные разведывательные КТ-изображения, реконструированные из обычных рентгенографических локализаторов с двумя проекциями с использованием глубокого обучения. В проц. SPIE Medical Imaging 2019: Physics of Medical Imaging (под редакцией Schmidt, TG et al) 1094825 (SPIE, 2019).

  • Nomura, Y., Xu, Q., Shirato, H., Shimizu, S. & Xing, L. Коррекция рассеяния в проекционной области для конусно-лучевой компьютерной томографии с использованием остаточной сверточной нейронной сети. Мед. физ. 46 , 3142–3155 (2019).

    ПабМед Google ученый

  • Ву, Ю. и др. Включение предыдущих знаний с помощью объемной глубокой остаточной сети для оптимизации реконструкции МРТ с разреженной выборкой. Маг. Резон. Изображение https://doi.org/10.1016/j.mri.2019.03.012 (2019).

  • Eslami, S.A. et al. Нейронное представление сцены и рендеринг. Наука 360 , 1204–1210 (2018).

    КАС Статья Google ученый

  • ЛеКун Ю., Бенжио Ю. и Хинтон Г. Глубокое обучение. Природа 521 , 436–444 (2015).

    КАС Статья Google ученый

  • Шмидхубер, Дж. Глубокое обучение в нейронных сетях: обзор. Нейронная сеть. 61 , 85–117 (2015).

    Артикул Google ученый

  • Крижевский А., Суцкевер И. и Хинтон Г. Э. Классификация Imagenet с глубокими свёрточными нейронными сетями.В Proc 25th Conf. о достижениях в области систем обработки нейронной информации (под редакцией Перейры, Ф. и др.) 1097–1105 (NIPS, 2012).

  • Симонян К. и Зиссерман А. Очень глубокие сверточные сети для крупномасштабного распознавания изображений. В проц. 3-я Международная конференция по обучающим представлениям (ICLR, 2015).

  • Шен, Л., Юнг, С., Хоффман, Дж., Мори, Г. и Фей-Фей, Л. Масштабирование распознавания взаимодействия человека и объекта с помощью обучения с нуля.В Зимняя конференция 2018 г. по приложениям компьютерного зрения 1568–1576 (IEEE, 2018).

  • Чен, К., Сефф, А., Корнхаузер, А. и Сяо, Дж. Глубокое вождение: возможность обучения прямому восприятию при автономном вождении. Международная конференция по компьютерному зрению 2015 г. 2722–2730 (IEEE, 2015 г.).

  • Коллоберт Р. и Уэстон Дж. Унифицированная архитектура для обработки естественного языка: глубокие нейронные сети с многозадачным обучением.В проц. 25-я Международная конференция по машинному обучению (редакторы Коэн, В. и др.) 160–167 (ACM, 2008).

  • Ибрагимов Б., Тоеска Д., Чанг Д., Кун А. и Син Л. Разработка глубокой нейронной сети для индивидуального прогнозирования гепатобилиарной токсичности после SBRT печени. Мед. физ. 45 , 4763–4774 (2018).

    Артикул Google ученый

  • Поплин Р. и др. Прогнозирование сердечно-сосудистых факторов риска по фотографиям глазного дна сетчатки с помощью глубокого обучения. Нац. Биомед. англ. 2 , 158–164 (2018).

    Артикул Google ученый

  • Эстева А. и др. Классификация рака кожи на уровне дерматологов с глубокими нейронными сетями. Природа 542 , 115–118 (2017).

    КАС Статья Google ученый

  • Гульшан В. и др. Разработка и валидация алгоритма глубокого обучения для выявления диабетической ретинопатии на фотографиях глазного дна сетчатки. JAMA 316 , 2402–2410 (2016).

    Артикул Google ученый

  • Тинг, Д. С. В. и др. Разработка и проверка системы глубокого обучения для диабетической ретинопатии и связанных с ней заболеваний глаз с использованием изображений сетчатки многоэтнических групп населения с диабетом. JAMA 318 , 2211–2223 (2017).

    Артикул Google ученый

  • Лю Ф.и другие. Глубокая сверточная нейронная сеть и трехмерный деформируемый подход для сегментации тканей в скелетно-мышечной магнитно-резонансной томографии. Маг. Резон. Мед. 79 , 2379–2391 (2018).

    Артикул Google ученый

  • Чжао В. и др. Включение информации изображений из слоев глубокой нейронной сети в лучевую терапию под визуальным контролем (IGRT). Радиотер. Онкол. 140 , 167–174 (2019).

    Артикул Google ученый

  • Лю, Ф., Фэн, Л. и Кижовски, Р. MANTIS: Модельно-дополненная нейронная сеть с некогерентной выборкой в ​​k-пространстве для эффективного сопоставления параметров mr. Маг. Резон. Мед. 82 , 174–188 (2019).

    Артикул Google ученый

  • Чжао В. и др. Локализация цели безмаркерной опухоли поджелудочной железы благодаря глубокому обучению. Междунар. Дж. Радиат. Онкол. биол. физ. 105 , 432–439 (2019).

    Артикул Google ученый

  • Ху-Чанг, С. и др. Глубокие сверточные нейронные сети для компьютерного обнаружения: архитектуры CNN, характеристики набора данных и трансферное обучение. IEEE Trans. Мед. Imaging 35 , 1285–1298 (2016).

    Артикул Google ученый

  • ван дер Маатен, Л.и Хинтон Г. Визуализация данных с использованием t -SNE. Дж. Маха. Учиться. Рез. 9 , 2579–2605 (2008 г.).

    Google ученый

  • Папернот, Н., Макдэниел, П. и Гудфеллоу, И. Переносимость в машинном обучении: от явлений к атакам черного ящика с использованием враждебных образцов. Препринт на https://arxiv.org/abs/1605.07277 (2016).

  • Эйкхольт, К. и др. Надежные атаки физического мира на визуальную классификацию глубокого обучения.В проц. Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов 1625–1634 (IEEE, 2018).

  • Метцен, Дж. Х., Геневейн, Т., Фишер, В. и Бишофф, Б. Об обнаружении враждебных возмущений. В проц. 5-я Международная конференция по обучающим представлениям (ICLR, 2017).

  • Ли, К., Ли, Х., Ли, К. и Шин, Дж. Обучение классификаторов с доверительной калибровкой для обнаружения образцов вне распределения. В проц. 6-я Международная конференция по обучающим представлениям (ICLR, 2018).

  • Ахтар, Н. и Миан, А. Угроза состязательных атак на глубокое обучение в компьютерном зрении: обзор. IEEE Access 6 , 14410–14430 (2018 г.).

    Артикул Google ученый

  • Ли, К., Ли, К., Ли, Х. и Шин, Дж. Простая унифицированная структура для обнаружения не распространяемых образцов и атак злоумышленников. В проц. 31-я конференция по достижениям в системах обработки нейронной информации (редакторы Бенджо, С.и др.) 7167–7177 (НИПС, 2018).

  • Су, Дж., Варгас, Д.В. и Сакураи, К. Атака одним пикселем для обмана глубоких нейронных сетей. IEEE транс. Эволюция. вычисл. 23 , 828–841 (2019).

    Артикул Google ученый

  • Юань, X., Хе, П., Чжу, Q. и Ли, X. Состязательные примеры: атаки и защита для глубокого обучения. IEEE Trans. Нейронная сеть. Учиться. Сист. 30 , 2805–2824 (2019).

    Артикул Google ученый

  • Хинтон Г. Э. и Салахутдинов Р. Р. Уменьшение размерности данных с помощью нейронных сетей. Наука 313 , 504–507 (2006).

    КАС Статья Google ученый

  • Хе, К., Чжан, X., Рен, С. и Сун, Дж. Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений. В проц. Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов 770–778 (IEEE, 2016).

  • Иоффе С. и Сегеди К. Пакетная нормализация: ускорение обучения глубокой сети за счет уменьшения внутреннего ковариатного сдвига. В проц. 32-я Международная конференция по машинному обучению , Vol. 37 , 448–456 (JMLR, 2015).

  • Nair, V. & Hinton, G. E. Ректифицированные линейные блоки улучшают ограниченные машины Больцмана. В проц. 27-я Международная конференция по машинному обучению 807–814 (ICML, 2010 г.).

  • Изола, П., Чжу, Дж.-Ю., Чжоу, Т. и Эфрос, А. Преобразование изображения в изображение с условными состязательными сетями. В проц. Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов 1125–1134 (IEEE, 2017).

  • Пашке, А. и др. Автоматическая дифференциация в pytorch. В проц. 30-я конференция по достижениям в области нейронных систем обработки информации Autodiff. Семинар (НИПС, 2017).

  • Кингма, Д. П. и Ба, Дж. Адам: Метод стохастической оптимизации.В проц. 3-я Международная конференция по обучающим представлениям (ICLR, 2015).

  • Ван З., Бовик А.С., Шейх Х.Р. и Симончелли Е.П. Оценка качества изображения: от видимости ошибок до структурного сходства. IEEE Trans. Image Process 13 , 600–612 (2004).

    Артикул Google ученый

  • Ли, Р. и др. Реконструкция объемного изображения в реальном времени и трехмерная локализация опухоли на основе одного рентгеновского проекционного изображения для лучевой терапии рака легких. Мед. физ. 37 , 2822–2826 (2010).

    Артикул Google ученый

  • Ли, Р. и др. Трехмерная локализация опухоли с помощью объемной рентгеновской визуализации в реальном времени для лучевой терапии рака легких. Мед. физ. 38 , 2783–2794 (2011).

    Артикул Google ученый

  • Сюй, Ю. и др. Метод объемной визуализации в лучевой терапии с использованием одиночной рентгеновской проекции. Мед. физ. 42 , 2498–2509 (2015).

    Артикул Google ученый

  • Объемные изображения | Бесплатные векторы, стоковые фото и PSD

    Сортировать по

    Популярный Недавний

    Категория

    Все Векторы Фотографии PSD Иконки

    Лицензия

    Все Бесплатно Премиум

    Показать варианты Цвет Ориентация

    Все Горизонтальный Вертикальный Квадрат Панорамный

    Стиль

    Применимо только к векторам.

    Все Акварель Мультфильм Геометрический Градиент Изометрический 3D Нарисованный от руки Плоский

    Изменить онлайн Фильтруйте по ресурсам, которые можно редактировать онлайн с помощью Wepik и Storyset

    Посмотреть редактируемые ресурсы

    Люди

    Применимо только к фотографиям

    Все Исключать Включать Количество человек
    Возраст Младенец Ребенок Подросток Молодой взрослый Взрослый Старший Старейшина Пол Мужской женский Этническая принадлежность Южная Азия Ближневосточный Восточная Азия Чернить испанец индийский Белый Выбор Freepik

    Ежедневно смотрите высококачественные изображения, отобранные нашей командой.

    Смотрите наши любимые

    Дата публикации

    ЛюбойПоследние 3 месяцаПоследние 6 месяцевПоследний год

    Злокачественные и доброкачественные образования молочной железы на объемных 3D-изображениях США: влияние компьютерной диагностики на точность рентгенолога

    Цель: Ретроспективно исследовать влияние использования специально разработанного компьютерного классификатора на чувствительность и специфичность рентгенологов для распознавания злокачественных образований из доброкачественных образований на трехмерных (3D) объемных ультразвуковых (УЗИ) изображениях, при этом гистологический анализ служит эталонным стандартом.

    Материалы и методы: Были получены информированное согласие и одобрение институционального наблюдательного совета. Наш набор данных содержал объемные 3D-изображения США, полученные у 101 женщины (средний возраст 51 год; возрастной диапазон 25–86 лет) со 101 опухолью молочной железы, подтвержденной биопсией (45 доброкачественных, 56 злокачественных). Был разработан компьютерный алгоритм для автоматического очерчивания границ масс и извлечения признаков на основе сегментированных форм масс и полей. Компьютерный классификатор использовался для объединения характеристик в балл злокачественности.Пять опытных рентгенологов участвовали в качестве читателей. Каждый рентгенолог сначала изучает случаи без компьютерной диагностики (CAD), а затем сразу после этого с CAD. Данные наблюдателей об оценке злокачественности были проанализированы с помощью кривой рабочих характеристик приемника (ROC).

    Результаты: Без CAD пять рентгенологов имели среднюю площадь под ROC-кривой (A z ) 0,83 (диапазон 0,81–0,87). С САПР среднее значение A z значительно увеличилось ( P = .006) до 0,90 (диапазон 0,86–0,93). Когда в качестве порога для рекомендации биопсии использовалась 2-процентная вероятность малигнизации, средняя чувствительность радиологов увеличилась с 96 до 98 % при ИБС, в то время как средняя специфичность для этого набора данных снизилась с 22 до 19 %. Если порог рекомендации биопсии может быть выбран таким образом, чтобы чувствительность поддерживалась на уровне 96%, специфичность увеличилась бы до 45% при ИБС.

    Заключение: Использование компьютерного алгоритма может повысить точность рентгенологов при различении злокачественных и доброкачественных образований молочной железы на трехмерных объемных изображениях УЗИ.

    Дополнительный материал: http://radiology.rsnajnls.org/cgi/content/full/2423051464/DC1

    © RSNA, 2007

    Потоковые объемные изображения в Интернете | Лиза Джамхури

    Обучение и рабочий процесс при отправке цветных 3D-изображений и изображений глубины по сети в режиме реального времени.

    Несколько лет назад я начал работать над инструментом с открытым исходным кодом под названием Kinectron, получившим свое название от двух основных компонентов: Kinect + Electron. Программное обеспечение передает данные с Kinect V2 через Интернет, делая данные доступными на стороне клиента в браузере через (простой в использовании) API.

    Одна большая проблема, с которой я столкнулся, — это работа с объемными или 3D-изображениями в сети и в браузере. Я изо всех сил пытался их прочитать, сохранить, передать и распаковать. Я нашел работающие, но далекие от совершенства решения на каждом этапе. Я пишу свои знания и текущий рабочий процесс в надежде получить лучшее представление о том, где я нахожусь, куда мне следует двигаться дальше (особенно с прекращением поддержки Kinect) и как другие люди решают те же проблемы.

    Прежде чем я начну, большое спасибо Shawn Van Every, Wouter Verweirder, Aarón Montoya-Moraga и Or Fleisher за их вклад на разных этапах пути.

    Основной процесс, с которым я работал, заключается в том, чтобы захватить изображения цвета и глубины с Microsoft Kinect, отправить их по сети с использованием каналов данных webRTC, а затем распаковать и отобразить их в браузере. Я разобью процесс на четыре этапа: чтение, сохранение, отправка и рисование.

    Благодаря Kinect большинство разработчиков теперь хоть немного знакомы с изображениями глубины и видели 8-битное изображение глубины в градациях серого сенсора. На этом изображении глубина представлена ​​равными значениями RGB от 0 до 255.Чем темнее изображение (чем меньше число), тем ближе объект, чем светлее (больше число), тем дальше объект.

    Изображение глубины Kinect, представленное в оттенках серого (0–255 или 8 бит).

    Хотя обычно используется 8-битное изображение глубины, необработанная глубина Kinect является 13-битной. Датчик глубины имеет диапазон восьми метров, то есть 0–8000. (Обратите внимание, что надежность начинает снижаться примерно на 4,5 метра, или 4500.) Данные хранятся в 16-битном буфере кадра, который, как показали мои тесты, слишком велик для отправки в реальном времени самостоятельно.

    Чтобы сделать необработанные данные о глубине более удобными для отправки в Интернете, я преобразовал 13-битное изображение в 8-битное. Большинство изображений сегодня имеют четыре канала: красный, зеленый, синий и альфа-канал, или RGBA. Каждый из каналов может содержать 8 бит. Чтобы использовать эту типичную конфигурацию для хранения 13-битного изображения, 13 бит распределены по двум каналам — R и G — а каналы B и A остаются пустыми. Вот как это выглядит в коде:

     function processRawDepthBuffer(newPixelData) { 
    let j = 0;
    for (пусть i = 0; i < imageDataSize; i+=4) {
    imageDataArray[i] = newPixelData[j];
    imageDataArray[i+1] = newPixelData[j+1];
    imageDataArray[i+2] = 0;
    imageDataArray[i+3] = 0xff; // установить альфа-канал на полную непрозрачность
    j+=2;
    }
    }

    Для сравнения, вот код для отрисовки 8-битной глубины оттенков серого:

     function processDepthBuffer(newPixelData){ 
    letj = 0;

    for (пусть i = 0; i < imageDataSize; i+=4) {
    imageDataArray[i] = newPixelData[j];
    imageDataArray[i+1] = newPixelData[j];
    imageDataArray[i+2] = newPixelData[j];
    imageDataArray[i+3] = 0xff;
    Дж++;
    }
    }

    При рисовании на холсте необработанное изображение глубины выглядит следующим образом.

    Kinect 13-битное необработанное изображение глубины, сохраненное в 8-битном изображении.

    Сохранение необработанных данных о глубине в формате изображения RGBA, а не в буфере кадров, упрощает работу с ними в сети (подробнее об этом ниже…).

    Теперь, когда у меня есть изображение глубины, пришло время подумать о цвете. Kinect обеспечивает цветное изображение, но цветная и глубинная камеры Kinect имеют разные разрешения: 1920 x 1080 и 512 x 424 соответственно. Для совместного использования изображений с разным разрешением цветное изображение должно быть зарегистрировано в изображении глубины.Об этом писали многие (вот один пример), так что я не буду здесь вдаваться в подробности.

    Предполагая, что изображения цвета и глубины теперь имеют одинаковое разрешение, возникает вопрос, как сохранить их для эффективной отправки и получения изображений по сети. Я использовал два разных подхода.

    При первом подходе я захватываю и отправляю изображения цвета и глубины отдельно. Я включаю 13-битные необработанные данные о глубине в одно изображение и данные о цвете в другое изображение.

    Процесс 1: отправка изображений глубины и цвета по отдельности и их объединение на стороне клиента.

    В этом случае есть два преимущества: во-первых, я могу использовать меньший формат изображения с потерями для цветного изображения, что облегчает его отправку, а во-вторых, я получаю полное разрешение по глубине. Однако изображения с потерями не оптимизированы для сжатия данных глубины, поэтому изображение глубины необходимо отправлять без потерь, чтобы сохранить высокое разрешение глубины. Отправка изображения без потерь по сети требует много места и полосы пропускания, а отправка его одновременно с цветным изображением создает дополнительную задержку.

    При втором подходе я объединяю изображения цвета и глубины на сервере в одно изображение.Я использую каналы RGB для данных о цвете и канал A для хранения 8-битных данных глубины оттенков серого, создавая изображение RGBD. Затем я отправляю только одно изображение по сети.

    Процесс 2: Отправка изображений глубины и цвета вместе в одном комбинированном изображении RGBD.

    Это хорошее решение, поскольку оно позволяет эффективно использовать пространство, но при этом страдает полное разрешение по глубине. И снова изображение должно быть без потерь, чтобы сохранить изображение глубины, что делает изображение слишком большим для надежной отправки в реальном времени по сети.

    Интересно, что я могу отправить четырехканальное необработанное изображение глубины 512 x 424 по сети и обработать данные в облако точек со скоростью 24 кадра в секунду или выше, но я не могу сделать то же самое с надежной частотой кадров с разрешением 512 x 424. RGBD-изображение. Я предположил, что даже если размер изображения одинаков, сложность данных (сохранение цвета и глубины в одном и том же изображении) требует большей пропускной способности для отправки. Это точка для меня, чтобы вернуться и повторить тест.

    Формат изображения

    Когда я получаю буферы изображений от Kinect, я рисую их на элементах холста HTML5 и преобразовываю их (используя toDataUrl) в URL-адреса данных изображения с основанием 64, которые идеально подходят для отправки по сети.

    Я протестировал несколько комбинаций форматов изображений, чтобы определить, какой из них лучше всего подходит для сжатия изображений для отправки по сети. WebP оказался лучшим выбором. Сжатие JPG отлично работает для изображения RGB, но не позволяет использовать альфа-канал. PNG и WebP допускают альфа-канал, а WebP был намного меньше.

    Как я упоминал ранее, сжатие изображений с потерями уничтожает данные о глубине. Вот облако точек, нарисованное в Three.js с использованием цвета Kinect и необработанных данных о глубине, отправленных по моей локальной сети с качеством WebP 1.0 (без потерь):

    Облако точек, полученное из необработанных данных глубины, переданных как WebP без потерь.

    Вот тот же сценарий с необработанными данными о глубине, отправленными с качеством WebP 0,99 (с потерями).

    Облако точек, полученное из необработанных данных глубины, переданных с качеством WebP 0,99 с потерями.

    Этот вопрос эффективного хранения объемных данных является для меня большим камнем преткновения и еще одним поводом для продолжения поиска альтернативных вариантов. (Вот мои черновые заметки начала 2016 года для тех, кто хочет узнать больше об этом процессе.)

    Когда у меня есть URL-адрес данных цвета и изображения глубины в WebP с выбранным качеством, я отправляю изображение по каналам данных WebRTC, используя библиотеку с открытым исходным кодом PeerJS. PeerJS использует UDP, а не TCP. UDP позволяет соединению отбрасывать пакеты без последствий, что делает его идеальным для потоковой передачи больших объемов данных (подробнее здесь). Это самый простой этап моего процесса (на данный момент!).

    Когда у меня есть объемная потоковая передача данных, я использую Kinectron API для ее получения в Three.js. Я рисую URL-адрес данных на изображении, затем на холсте, затем я извлекаю пиксели из холста с помощью getImageData , чтобы манипулировать ими. (Chromium недавно выпустил новую функциональность для обхода этого процесса с помощью ImageBitmapRenderingContext. Я скоро рассмотрю возможность реализации этого.)

    В своих первых экспериментах я использовал встроенную геометрию точек Three.js для построения облаков точек с поступающей глубиной. и цветные изображения. Вот gif одного из моих первых экспериментов с использованием только необработанных данных о глубине в моей домашней сети Wi-Fi (вот примерная версия этого кода).

    Необработанные данные о глубине, передаваемые по сети Wi-Fi и отображаемые в виде облака точек в Three.js.

    В следующем эксперименте я отправил данные о цвете и необработанной глубине в виде двух изображений по своей домашней сети и создал облако цветовых точек в Three.js. Я не записал fps в то время (и у меня проблемы с поиском кода…), но у него есть видимая задержка.

    Необработанная глубина и цвет, передаваемые по сети Wi-Fi и собранные вместе в виде облака точек в Three.js.

    Несмотря на задержку, я был доволен облаком цветовых точек как достаточно хорошим прототипом потокового цветного объемного видео в реальном времени по сети и в моем браузере.Отсюда мои исследования начали двигаться в сторону работы с цветом и глубиной, поступающими из двух разных источников. В этот момент я переключился на написание пользовательских шейдеров в Three.js, чтобы ускорить обработку на стороне клиента. Вот как это выглядело (и вот код):

    В то время как предыдущие примеры работали с двумя отдельными изображениями — необработанными изображениями глубины и цвета — для одного человека, пример для двух человек работает с двумя изображениями RGBD, по одному от каждого. человек. Чтобы отправить данные быстрее, я использовал RGBD-изображения с потерями, что вызвало эффект сетки в данных глубины (см. GIF ниже).Серверы Kinect транслируются со скоростью 24 кадра в секунду и расположены в двух разных местах. (Подробнее об этом проекте здесь.)

    Изображения глубины с потерями вызывают эффект сетки.

    На мой взгляд, этот последний эксперимент наиболее близок к моей конечной цели — я хотел бы создавать социальные объемные приложения в реальном времени в браузере — но мне еще многое предстоит сделать, прежде чем это станет реальным и приятным опытом для людей.

    Three-Kinectron

    Ранее в этом году Ор Флейшер создал Three-Kinectron, подключаемый модуль для работы с данными RGBD, передаваемыми из Kinectron in Three.js. Он отображает канал RGBD в виде сетки, проволоки или точек и имеет методы, которые предоставляют пользователю простой доступ к таким свойствам, как яркость, контрастность и непрозрачность.

    Скриншот примера Three-Kinectron.

    Было интересно вернуться к этому рабочему процессу, и описание процесса помогло мне увидеть места, в которые я могу вернуться. Наиболее актуальными из этих моментов на данный момент являются: исследование более эффективных способов упаковки данных о глубине для потоковой передачи, внедрение ImageBitmapRenderingContext , чтобы ускорить обработку на обоих концах и проверить жизнеспособность замены Kinect датчиком Intel RealSense.

    Я также в восторге от проекта, который в настоящее время реализуется между Нью-Йоркским университетом в Шанхае и Нью-Йорком в рамках гранта NYU Visual Arts Initiative. Мы работаем на стороне сервера, чтобы отправлять только данные о цвете и глубине, связанные с людьми в сцене, что позволило бы нам транслировать людей без фона. Я думаю, что это может сократить использование полосы пропускания и привести к ряду интересных приложений.

    Я написал эту статью, чтобы задокументировать свою работу над программным обеспечением с открытым исходным кодом, Kinectron .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.