Фото каркуши: кадры и постеры из шоу

Содержание

Хрюша, Филя и Степашка. «Спокойной ночи, малыши» отмечают 55 лет

  • Александра Семенова
  • Би-би-си

Автор фото, Nikolay Malyshev/TASS

Подпись к фото,

Степашка, Филя и Хрюша образца 1979 года

В сентябре 1964 года в эфир Центрального телевидения СССР впервые вышла детская передача «Спокойной ночи, малыши».

Самые первые зрители программы — почти пенсионеры, у большинства есть внуки, которые каждый вечер усаживаются перед телевизором под знакомые музыкальные позывные: «Баю-бай, должны все люди ночью спать, баю-баю, завтра будет день опять».

«Спокойной ночи малыши» пережили не одного генерального секретаря ЦК КПСС, смену поколений, эпох, власти, телеканалов вещания и по-прежнему остаются одной из самых любимых детских передач.

Мы собрали самое важное об этой программе.

1. «Спят усталые игрушки»

Музыку к одной из самых известных на сегодняшний день колыбельных написал композитор Аркадий Островский, стихи — поэтесса Зоя Петрова.

Песня звучит в эфире с самого первого выпуска передачи. Ее исполняла сначала Валентина Дворянинова, а затем — Валентина Толкунова и Олег Анофриев.

С 1986 года эту песню стали чередовать с колыбельной «Спи, моя радость, усни» в исполнении Елены Камбуровой, в 1992 она совсем ушла из эфира, но 1997 году вернулась в программу по просьбам зрителей.

2. Заставка

Подпись к фото,

Такими в разные годы были заставки передачи

Первая заставка программы была черно-белой, на ней были часы с двигающимися стрелками. В конце 70-х годов заставка стала цветной.

Самой «долгоиграющей» оказалась пластилиновая заставка Александра Татарского, сделанная в 1981 году, с девочкой и игрушками у телевизора и медвежонком, катающимся на лошадке-качалке.

В 1986 году на экране появились рисованные птицы, животные и добрая волшебница. Одно время у передачи была заставка, нарисованная Юрием Норштейном — с зайцем, звонящим в колокольчик.

И, наконец, с 2002 года «Спокойной ночи, малыши» используют все ту же, но модернизированную и перекрашенную заставку Татарского.

3. Персонажи

Сможете назвать всех персонажей передачи? Это, конечно же, Хрюша, Степашка, Филя и Каркуша.

Долгожитель передачи — Филя, он появился в эфире в 1968 году. Затем Степашка (1970 год), Хрюша (1971 год), Каркуша (1979 год)

А тех, которые появлялись эпизодически? Вряд ли, хотя их было очень много — Буратино, Тигренок Мур, Шишига, Ерошка, Петушок Горошек, Колобок, Цап-Царапыч, Мишутка, Домовой и многие другие.

4. Ведущие

Автор фото, Valery Gende-Rote/TASS

Подпись к фото,

Валентина Леонтьева

К ведущим в передаче принято обращаться «тетя» и дядя».

Самыми известными были, конечно, тетя Валя (Валентина Леонтьева), дядя Володя (Владимир Ухин), тетя Света (Светлана Жильцова), две тети Тани (Судец и Веденеева), тетя Лина (Ангелина Вовк).

Автор фото, Nikolay Makyshev/TASS

Подпись к фото,

Ангелина Вовк

Леонтьева и Ухин были долгожителями программы, проработали в ней каждый более 30 лет.

Однажды пришло письмо от ребенка, в котором вместо адреса значилось «Тиливизор, тети Вали».

Традицию «теть» и «дядь» нарушили ради Юлии Пустовойтовой и Дмитрия Хаустова, к которым кукольные персонажи стали обращаться просто по имени.

Сейчас передачу ведут Оксана Федорова, Анна Михалкова и Николай Валуев.

5. Кто за кадром?

Автор фото, Stanislav Krasilnikov/TASS

Подпись к фото,

Наталья Голубенцева

Характер персонажа, конечно, во многом зависит от актера, который его играет, то есть озвучивает.

Степашка, говорят, был любимым персонажем Леонида Ильича Брежнева. Как рассказывал бывший председатель Гостелерадио Сергей Лапин, один раз на Политбюро генсек пошутил: «Вот вчера смотрел «Спокойной ночи, малыши!» — и там поросенок сказал, что у нас еще много осталось балбесов. Надо их количество сокращать!».

Степашку с самого начала озвучивает заслуженная артистка России Наталья Голубенцева.

Больше 30 лет, до 2002 года Хрюшу озвучивала актриса Наталья Державина, которая ради этой работы ушла из театра кукол Сергея Образцова. После ее смерти, несколько месяцев, и Хрюшу, и Степашку озвучивала Наталья Голубенцева. А потом поросенок заговорил голосом актрисы Оксаны Чабанюк.

Автор фото, Oleg Buldakov/TASS

Подпись к фото,

Наталья Державина

За Каркушу до 1998 года говорила актриса Гертруда Суфимова, а затем Галина Марченко.

Что же касается Фили, то сперва он говорил голосом Григория Толчинского, ему на смену пришел Игорь Голуненко, а последние 30 лет Филю играет актер Сергей Григорьев.

В «Спокойной ночи, малыши!» появится новый герой

Новый герой в честь юбилея

«Юбилей у нас длинный. Начался он год назад, когда мы отмечали дату создания передачи. В честь 50-летия «Спокойной ночи, малыши!» в Государственном Кремлевском дворце был проведен большой концерт, на котором выступали звезды нашей эстрады, в гости пришли любимые ведущие программы прошлых лет. Для наших главных зрителей, детей, нам удалось сделать действительно незабываемый праздник. А в этом году в передаче появится новый герой», — поделился планами Митрошенков.

По его словам, создатели программы каждый год стараются делать какие-нибудь подарки детям к 1 сентября. Так, пару лет назад в эфире передачи появился новый ведущий — музыкант Дмитрий Маликов — «добрый и обаятельный папа».

«Мы начали работать над поиском нового кукольного персонажа давно, перебрали много вариантов, но, скажу честно, идея нового героя была подсказана нашим президентом. Поначалу она показалась немного неожиданной, но когда мы внимательно присмотрелись, поняли, что это попадание в десятку! Новый герой появится в конце октября в эфире передачи», — рассказал продюсер.

Митрошенков приоткрыл завесу тайны: «новый персонаж будет родом из того же волшебного леса, откуда появились остальные герои». «Если все наши персонажи кукольные, то этот будет суперсовременным, в 3D — настоящий компьютерный герой. Он будет улыбаться, здороваться за руку, разговаривать. Это уникальный проект — соединение анимации, кукольных персонажей и ведущего в одном кадре», — сказал он.

Кроме того, добавил продюсер, в передаче помимо 3D персонажа появится и его настоящий «живой» брат.

Цикл о животных

Производители программы также подготовили новый цикл передач, обратив свое внимание в этот раз на мир животных. В «копилке» программы уже немало обучающих циклов передач, среди которых, к примеру, «Русский язык вместе с Хрюшей и…», «Английский язык вместе с Хрюшей и…», «Учимся считать вместе с Хрюшей и…», и даже «История искусств вместе с Хрюшей и…».

«У нас было много образовательных проектов, не хватало программы о животных. Маленьким детям мы расскажем о представителях фауны, их видах и повадках, среде обитания. Премьера программы состоится в октябре, цикл будет идти сначала на канале «Карусель». Всего — 50 уроков про животных», — рассказал Митрошенков.

Тайны Хрюши и Каркуши – закулисье «Спокойной ночи, малыши!» к юбилею передачи

https://ria.ru/20131126/979638258.html

Тайны Хрюши и Каркуши – закулисье «Спокойной ночи, малыши!» к юбилею передачи

Тайны Хрюши и Каркуши – закулисье «Спокойной ночи, малыши!» к юбилею передачи — РИА Новости, 01.03.2020

Тайны Хрюши и Каркуши – закулисье «Спокойной ночи, малыши!» к юбилею передачи

Создатели программы «Спокойной ночи, малыши!» показали, как управляют куклами, озвучивают их и где одевают Хрюшу, Каркушу и Степашку к эфиру. Смотрите репортаж РИА Новости к 50-летию детской передачи.

2013-11-26T11:20

2013-11-26T11:20

2020-03-01T18:09

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdn23.img.ria.ru/images/sharing/article/979638258.jpg?9796380291583075389

россия

европа

весь мир

центральный фо

москва

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2013

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Тайны Хрюши и Каркуши – закулисье «Спокойной ночи, малыши!» к юбилею передачи

Создатели программы «Спокойной ночи, малыши!» показали, как управляют куклами, озвучивают их и где одевают Хрюшу, Каркушу и Степашу к эфиру. Смотрите репортаж РИА Новости к 50-летию детской передачи.

2013-11-26T11:20

true

PT3M48S

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

россия, останкино (телекомпания), москва, эфир , видео, культура — видео, общество

11:20 26.11.2013 (обновлено: 18:09 01.03.2020)

Создатели программы «Спокойной ночи, малыши!» показали, как управляют куклами, озвучивают их и где одевают Хрюшу, Каркушу и Степашку к эфиру. Смотрите репортаж РИА Новости к 50-летию детской передачи.

9 фактов из истории передачи «Спокойной ночи, малыши» — Попкорн

Мало кто в нашей стране может представить свое детство без передачи «Спокойной ночи, малыши». Это неудивительно, ведь она выходит в эфир вот уже более 50 лет, и вот уже не одно поколение детей по вечерам бежит к экрану телевизора, едва заслышав хорошо знакомую песню.

кадр: Гостелерадио СССР

Идея передачи появилась у Валентины Федоровой, когда во время визита в ГДР она увидела передачу под названием «Песочный человечек». Согласно европейскому фольклору, этот персонаж по вечерам навещает детей и тем, кто ложится спать вовремя, посылает чудесные сны, а тем, кто заигрался и никак не хочет в кровать, сыпет в глаза волшебный усыпляющий песок. После возвращения Федоровой назад было принято решение создать и для советских детей телепрограмму, которую они любили бы смотреть перед сном. кадр: Гостелерадио СССР

Первая заставка, появившаяся в 1964 году, была чёрно-белой и изображала часики с двигающимися стрелками. Тогда у передачи не было постоянного времени выхода, и художник Ирина Власова, всякий раз рисовала время заново. В конце 1970-х заставка стала цветной. Вместе с нею исполнялась колыбельная «Спят усталые игрушки». Пластилиновый мультфильм в начале передачи появился уже в 1980-х, а нарисовал его Александр Татарский. кадр: Гостелерадио СССР

После этого заставка неоднократно менялась, всякий раз собирая исключительно хорошие отзывы со стороны телезрителей. Но осенью 1999 года появилась ещё одна, в которой присутствовал заяц, звенящий в колокольчик. Именно она вызвала у зрителей настоящий шквал возмущения и требований немедленно поменять ее на старую. Вместо того, чтобы помогать детям быстрее заснуть, этот видеоряд пугал их и доводил до слез. Все дело оказалось в том, что у зайца на картинке были страшные глаза и зубы.

кадр: ТК «Класс»

Первые выпуски выглядели как обычные картинки с закадровым текстом. Затем для детей стали разыгрывать спектакли и небольшие пьесы, в которых играли артисты театра. Первыми кукольными героями передачи были Буратино, заяц Тёпа и куклы Шустрик и Мямлик, которых специально изготовили в театре Сергея Образцова. Иногда участниками становились дети 4-6 лет и актёры, которые рассказывали им сказки. И уже позднее появились постоянные герои: пёс Филя, зайка Степашка, поросёнок Хрюша и ворона Каркуша. кадр: Гостелерадио СССР

Сюжет передачи, как правило, состоит из поучительной истории, в которой принимают участие персонажи. Ведущий объясняет, что нужно делать и как надо себя вести в той или иной ситуации, а в конце ребятишкам показывают мультфильм на обсуждаемую тему. кадр: Гостелерадио СССР

Первым актером, озвучивавшим Филю, был Григорий Толчинский. Он любил шутить: «Уйду на пенсию, издам книгу «Двадцать лет под юбкой тети Вали». Ведущие тетя Валя и дядя Володя пользовались у детишек не меньшей любовью, чем куклы. После них на передачу пришли тетя Света и дядя Юра, а позже – тетя Лина. Все они сейчас на пенсии. Сегодня программу ведут бывшая «мисс Вселенная» Оксана Фёдорова и Анна Михалкова. кадр: ТК «Класс»

Кукол обновляют каждые три года, отправляя износившиеся комплекты в хранилище. К каждой действующей кукле относятся очень бережно – в студию их приносят только на период съемок, а все остальное время зверюшки проводят в специальном хранилище. Там за ними ухаживают: чистят, расчесывают, переодевают. И там же, в картонных коробках, сложен и весь кукольный гардероб. У Фили и Степашки даже имеются свои фраки с бабочками. У Хрюши – настоящая «косуха» с заклепками, у Каркуши – огромное количество бантов. кадр: Гостелерадио СССР

Удивительно, но программе неоднократно приписывали политические «диверсии». Когда состоялась знаменитая поездка Никиты Сергеевича Хрущева в Америку, чиновники усмотрели в новом выпуске насмешку над этой поездкой и заставили срочно снять с эфира мультфильм «Лягушка-путешественница». А когда к власти пришел Михаил Горбачев, чиновники не рекомендовали показывать мультик про медведя Мишку, который никогда не доводил начатое дело до конца. Но сотрудники передачи считают все это совпадениями. кадр: ТК «Класс»

Столь популярный проект не мог не найти себе и критиков. Над бедным Хрюшей тучи сгущались чаще всего. К примеру, однажды руководитель редакции детских программ заметил: все куклы моргают, а Хрюша – нет. Непорядок. Решили заменить кукол людьми. Зрители возмутились, и через два месяца кукол вернули. А в начале перестройки на Хрюшу ополчились советские мусульмане. Они написали письмо: «Уберите из кадра свинину. Наша религия не позволяет есть нечистое мясо…» Редактор программы ответила: «Есть, может, и нельзя, а смотреть никто не запрещает». кадр: ТК «Класс»

Уже несколько лет ведутся переговоры о том, чтобы занести «Спокойной ночи, малыши» в Книгу рекордов Гиннеса, как самую продолжительную программу для детей. И это не лишено оснований. Несмотря на то, что в мире существует множество различных телепроектов, посвященных детскому вниманию, ни один из них не может похвастаться тем, что дети смотрят его уже более полувека. кадр: Гостелерадио СССР

Вот уже многие годы каждый выпуск заканчивается традиционными фразами. «Спокойной ночи, девочки и мальчики!» — желают детям Хрюша и Степашка, «Спокойной ночи, ребята!» — говорит Филя, «Кар-кар-кар», — прощается Каркуша. Завершает прощание всегда ведущий, говоря: «Спокойной вам ночи!» или «Приятных вам снов!» кадр: Гостелерадио СССР

Источники: Russia TV, Официальный сайт «Спокойной ночи, малыши»

Нашли ошибку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.

Мы попали в передачу случайно

Актрисы, озвучивающие Хрюшу, Степашку и Каркушу в Ижевске: Мы попали в передачу случайно. Фото: предоставлено организаторами.

10 сентября в республиканской детской психоневрологической больнице «Нейрон» состоялась акция благотворительной программы банка ВТБ «Мир без слез». Для детей организовали настоящий праздник – к ним в гости приехали любимые герои «Спокойной ночи, малыши!» — Хрюша, Степашка и Каркуша и, конечно же те, в чьи руках они оживают. Галина Марченко озвучивала Хрюшу, когда ее коллега была в командировке, а после ее голосом заговорила Каркуша. Наталья Голубенцева сменила множество персонажей – в 1960-х годах ее героем был маленький мальчик Ерошка, потом в передаче появлялись и уходили разные зверушки, пока к ней не попал Степашка. Позже Наталья взяла и Хрюшу.

«В передачу попали случайно»

Специальных кастингов ни одна из актрис не проходила – на передачу обе попали случайно: Галина Марченко играла в детском театре, а Наталья Голубенцева так вообще никогда не держала в руках театральную куклу.

— Я с 1966 до 1970 года, будучи студенткой, вела передачи – читала сказки в кадре. А параллельно с этим заменяла артистов в театре кукол Образцова. Но до этого вообще никогда не держала куклу в руках. В театре я проработала пару лет, а потом меня позвали на «Спокойной ночи, малыши». Тогда героями были Филя и Ерошка. Я озвучивала Ерошку, — говорит Наталья Голубенцева, — но потом его убрали, потому что он был мальчиком, а не зверушкой, и должен идти в школу, а сценаристы не знали, как включить меняющегося персонажа в передачу для самых маленьких.

Герои передачи «Спокойной ночи, малыши!» привели детей в полный восторг. Фото: предоставлено организаторами.

После этого актрисе давали играть щеночка, слонёнка и даже крокодилёнка, пока в 1970 году не появился Степашка. Он и стал постоянной заменой Ерошки в передаче. Позже к ним присоединились Хрюша и Каркуша. Ворону взяла себе Галина Марченко.

— Сначала я работала в Московском центральном детском театре. У нас была группа на телевидении, которая играла в сказках. Но когда эту передачу перестали финансировать, режиссер предложила мне освоить кукол, а когда Наталья Державина уехала на гастроли, мне предложили озвучивать Хрюшу. А 15 лет назад мне дали Каркушу, и так мы и остались при своих любимцах, — говорит Галина Марченко.

«У наших героев есть любимые костюмы»

За годы передачи сменились примерно десять Степашек, пять Хрюш и 3 Каркуши.

— Они меняли свой облик. Но мы всегда любили своих первых героев, они нам ближе. Появились новые Степашки — форма та же, но глаза кошачьи, усы другие – непривычно. Через какое-то время снова возвращали «старого» Степашку. А остальных использовали на гастролях. У Хрюши менялись костюмы, последнего вообще материалом покрыли, — говорит Наталья Голубенцева.

Костюмы для персонажей разрабатывают модельеры, их хранят по отдельности в подписанных коробках.

— Один раз для наших героев шил костюмы известный модельер. Это был просто ужас! Зверей настолько обтянули, что их невозможно было взять. Мы отказались от услуг этого дизайнера, потому что он привык шить для людей, а не для кукол, — смеется Наталья. — У Хрюши мне больше всего нравится желто-коричневая курточка, а у Степашки полосатая водолазочка. Ее уже даже зашивали, но в кадре этого не было видно.

«Мы меняли текст прямо в эфире»

В самом начале передача «Спокойной ночи, малыши!» выходила на экраны страны в прямом эфире, сейчас ее записывают примерно на неделю вперед.

— Сценаристы говорят нам не придумывать фразы, — рассказывает Наталья. — Но мы сопротивляемся. Иногда животным пишут слова, которые может сказать только взрослый. Поэтому часто мы, оставляя смысл, меняем стилистику на детскую. Нас прощают, ведь мы уже столько лет с ними, — улыбается Наталья.

Наталья Голубенцева озвучивает Степашку уже около 50 лет. Фото: предоставлено организаторами.

— А помнишь, как-то мы снимали передачу в зоопарке, — обращаясь к коллеге, вспоминает Галина Марченко. — Животных кормить было нельзя, а у Хрюши в руках была конфетка. Мы подошли к клетке с обезьянкой, и она тут же выхватила конфету. Так мы скормили ей 10 конфет, а потом ее отвезли в лазарет.

Рассказывая эти истории, обе женщины довольно преклонного (Наталье Голубенцевой – 72, а Галине Марченко – 78) возраста смеялись, как девчушки. Они всю жизнь играют в куклы, что доставляет им огромное удовольствие. Актрисы говорят, что именно поэтому они чувствуют себя намного моложе своих лет.

Галина Марченко просто обожает свою Каркушу. Фото: предоставлено организаторами.

— Мне даже куклу держать не сложно, и руки не болят, — говорит Наталья. — Может быть, потому что я постоянно занимаюсь фитнесом.

— У меня, конечно, руки болят ужасно. Но я каждый день занимаюсь, разминаю их – каждый пальчик, и настраиваю себя на хороший лад, — говорит Галина. – Мы просто обожаем свою работу. Поэтому мы не думаем ни о возрасте, ни о болезнях. Настроение всегда хорошее, потому что дети должны видеть только хорошее и доброе.

Кстати, наших героинь узнают и на улице, а взрослые порой даже обнимают и благодарят их за счастливое детство.

Кто придумал «Спокойной ночи, малыши!»

Ведущий передачи «Спокойной ночи, малыши!» Николай Валуев / ФОТО: АГН МОСКВА

Легендарную детскую передачу начали создавать 26 ноября 1963 года. Её предложила редактор программ для детей и молодёжи Валентина Фёдорова. Привычные российским зрителям куклы стали появляться в программе в 60-х годах, а одного из новых персонажей, как писали СМИ, предложил президент.

Идея создания передачи принадлежит Валентине Фёдоровой, которая тогда была ответственной за программы для детей и юношества на центральном телевидении СССР. Вдохновил её на это мультсериал о песочном человечке, которые она увидела во время поездки в ГДР.

Продумывать передачу, писать сценарии и создавать эскизы начали 26 ноября 1963 года. А в свет первый выпуск вышел 1 сентября 1964 года. Это бы прямой эфир — картинки с закадровым текстом. Потом программа стала более разнообразной —  для зрителей устраивали кукольные спектакли, небольшие пьесы, где участвовали артисты МХАТа и Театра Сатиры. На съёмки приглашали дошкольников. В создании передачи участвовали детские писатели и поэты — Эдуард Успенский, Агния Барто, Александр Курляндский, Андрей Усачёв, Роман Сеф. 

А первым ведущим передачи стал актёр Владимир Ухин, которого маленькие зрители знали как дядю Володю. Он вёл «Спокойной ночи, малыши!» 30 лет. Всего у передачи было больше 30 ведущих — кто-то приходил на несколько выпусков, а кто-то оставался с Хрюшей, Филей, Степашкой и преданными зрителями на годы.

Одним из ведущих стал дядя Коля — бывший профессиональный боксёр и депутат Госдумы Николай Валуев. Он рассказывал, что любил передачу с самого детства, а теперь её смотрят и его дети. Ведя передачу, депутат разговаривает со зрителями о здоровом образе жизни, ценности занятий спортом. Например, в выпуске «Зачем нужна сила?» вместе с Филей и тигрёнком Муром Валуев рассказал ребятам о единоборствах, и о том, что такие правила как честность, уважение и контроль над собой в этом деле  важны не меньше, чем сами приёмы борьбы.

Что касается кукол-персонажей, известных сегодняшним зрителям, они стали появляться в передаче с конца 1960-х. Их озвучивали актёры театра Образцова и других московских театров. Первым был пёс Филя — он в эфире больше полувека, с 1968 года. В начале 1970-х к нему присоединились поросёнок Хрюша и заяц Степашка. А ворону Каркушу ввели в 1982 году.

А в новом веке появилось ещё несколько персонажей: в 2002 году — медвежонок Мишутка, а в 2014-м — тигрёнок Мур. Последнего подсказал создателям современной передачи президент Владимир Путин, писала «Российская газета», ссылаясь на слова замглавы контрольного управления президента РФ Анатолия Кириенко и председателя совета директоров ТРК «КЛАСС!» Александра Митрошенкова. По их мнению, введение такого героя — это еще один шаг в поддержке проекта по сохранению амурского тигра, который курирует Владимир Путин. Сначала Мур был анимированным, а потом сделали и куклу.

Актриса Оксана Чабанюк, озвучивающая героя передачи Хрюшу / ФОТО: АГН МОСКВА

Озвучивают персонажей российские актёры: Хрюшу — Оксана Чабанюк, Филю — Андрей Нечаев, Каркушу, которая появляется в передаче периодически — Людмила Бурмистрова, Мишутку — Галина Марченко, которая иногда озвучивает и других персонажей. А роль Степашки несколько десятков лет продолжает озвучивать заслуженная артистка России Наталья Голубенцева.

За много лет у передачи сложилась устойчивая программа — сначала ребята наблюдают за сценкой с ведущим и любимыми персонажами и узнают что-то полезное — например, как правильно переходить дорогу, — потом смотрят мультфильм и в завершение слышат традиционное пожелание: «Спокойной ночи, девочки и мальчики!». 

Фото Анны Михалковой — Экспресс газета

В соцсети обсуждают новое фото знаменитой актрисы

Подпишитесь и читайте «Экспресс газету» в:

Анна Михалкова показала поклонникам необычное селфи. На фотографии, опубликованной в Instagram-аккаунте артистки, она с улыбкой смотрит в камеру собственного смартфона в компании знаменитой вороны Каркуши и не менее прославленного пса Фили.

«Вот уж с кем фотографироваться приятнее всего!», – подписала снимок Анна.

Ее подписчиком очень понравился трогательный кадр. Неудивительно: для многих поколений россиян передача «Спокойной ночи, малыши» была в детстве самой любимой.

«Вы – золото! Лучшая ведущая»; «А где Хрюша? Отказался фотографироваться?»; «Хрюшу моего любимого где-то потеряли»; «Мне кажется, это мечта каждого ребенка рожденного в СССР! Если не сфотографироваться, то хоть потрогать. Завидую вам!»; «Когда была маленькая, как раз вы вели это шоу. Самая любимая ведущая», – с теплотой высказались комментаторы.

Напомним, российским детям Анна Михалкова особенно хорошо знакома именно по программе «Спокойной ночи, малыши», которую она ведет с 2002 года. У самой актрисы подрастают трое наследников. Старших детей – почти взрослых Андрея и Сергея – актриса уже выводит в свет. Так, мальчики вместе с мамой неоднократно появлялись на красной дорожке фестиваля «Кинотавр». Дочери Анны Лидии исполнилось пять лет. Недавно артистка впервые показала поклонникам, как выглядит внучка Никиты Михалкова.

Amazon.com: Старинное фото жилого района одного из корпусов .: Развлечения Коллекционирование


Цена: 29 долларов.00 +9,99 $ перевозки
Подлинность обеспечивается Продавец
Коллекционный Тип оригинал
Оценка оценок Без рейтинга
Развлекательная франшиза Фильмы
Тип рекламы Винтажная новостная фотография
  • Убедитесь, что это подходит введя номер вашей модели.
  • СЕРТИФИКАТ ПОДЛИННОСТИ с каждым заказом. Все наши изображения являются оригинальными фотографиями из архива прессы. Есть только одна копия каждой фотографии.
  • КОЛЛЕКЦИОННОЕ / ЗАПОМНИТЕ Винтажные фотографии — отличный предмет коллекционирования. Момент истории — отличное дополнение к любой коллекции.
  • Отлично подходит для ДЕКОРА СТЕНЫ. Оригинальный кусочек истории у вас дома или в офисе.
  • ЛИЧНЫЙ ПОДАРОК ​​подходит на все случаи жизни, будь то рождественский подарок, валентинка.И т.д. Кто спортивный кумир твоего отца? или рок-звезда твоей матери? В каком городе вырос дедушка?
  • ИНВЕСТИЦИИ Многие предсказывают, что цена и ценность старинных фотографий в будущем возрастут, поскольку они могут стать следующими ценными картинами нашего времени.

Фото корпуса на основе изображений

Обычная видеоконференцсвязь (например,грамм. Skype с веб-камерой) страдает некоторыми фундаментальными недостатками, которые не позволяют ему достичь истинного ощущения погружения и соприсутствия и тем самым имитировать настоящий разговор лицом к лицу. Ни в коей мере не позволяет пользователям смотреть друг другу в глаза. Веб-камера обычно устанавливается рядом с экраном или, в лучшем случае, встроена в лицевую панель. Это заставляет пользователя поочередно смотреть на экран, чтобы наблюдать за своим удаленным партнером по конференц-связи, и смотреть в веб-камеру.Именно этот конфликт между обоими направлениями взгляда мешает испытанию настоящего зрительного контакта. Проблема отсутствия зрительного контакта — центральная проблема, которую предстоит решить в этой диссертации. Подход, основанный на изображениях. Мы выбираем подход, основанный на изображениях, для решения нашей проблемы, что означает, что мы синтезируем изображение с поправкой на взгляд из реальных (живых) захваченных изображений. На недавно реконструированном изображении взгляд пользователя будет исправлен, и, таким образом, больше не будет конфликта между направлениями просмотра.Используя живые изображения, мы избегаем более искусственного внешнего вида многих предыдущих решений, в которых использовались модели на основе реконструкции или изображения на основе аватаров. В частности, мы исследуем три основных алгоритма синтеза представления для достижения нашей цели. Это приводит к вкладу в картографирование окружающей среды, оценка несоответствия от выпрямленного стерео и развертки плоскости. Разрабатывая и реализуя все алгоритмы исключительно для графического процессора и на нем, мы используем его огромные возможности параллельной обработки и гарантируем производительность в реальном времени и масштабируемость с учетом требований будущего.Эта стратегия использования GPU для общих — неграфических — вычислений известна как вычисления на GPU общего назначения (GPGPU). Хотя наши алгоритмы разработаны для корректировки взгляда при видеоконференцсвязи, они более широко применимы к любому типу сцены и сценарию использования. Четыре прототипа Мы разрабатываем четыре разных прототипа системы, каждый из которых полагаясь на свой конкретный (комбинационный) алгоритм (ы) синтеза вида, чтобы восстановить изображение, скорректированное по взору. Каждый алгоритм синтеза представлений активируется определенной конфигурацией. камер захвата, что позволяет нам расположить и представить прототипы в соответствии с возрастающей физической сложностью их настройки камеры.Сохранение калибровки камеры Сохранение калибровки этих камер, однако, может стать проблемой для прототипа, который может подвергаться большой динамической активности пользователя. Поэтому сначала мы разрабатываем эффективный алгоритм для обнаружения движения камеры и последующего реинтеграции одной смещенной камеры в априори откалиброванную сеть камер. Предполагая, что внутренняя калибровка смещенной камеры остается известной (физическое движение отражается во внешних параметрах), мы надежно пересчитываем ее внешнюю калибровку. следующим образом.Во-первых, мы вычисляем пары основных матриц между перемещенной камерой и соседними камерами, используя соответствия точек изображения. Это дает нам оценку локальной системы координат для каждой пары камер, причем каждая пара связана с реальными мировыми координатами с точностью до преобразования подобия. Из всех этих оценок мы выводим (среднее) вращение и (пересекающееся) перемещение в общей системе координат ранее полностью откалиброванной системы. В отличие от других подходов, мы явно не реконструируем какую-либо структуру трехмерной сцены, а полагаемся исключительно на соответствия пространства изображения.Мы достигаем ошибки перепроецирования менее одного пикселя, что сравнимо с современными (де) централизованными алгоритмами перекалибровки сети. Прототип 1: изменение окружения Наш первый прототип — это наше самое нестандартное решение. Требуется лишь минимум камер для захвата, а именно один, вместе с одним проектором для отображения. Черпая вдохновение в области картографирования окружающей среды, мы снимаем всенаправленное видео (другими словами, окружающую среду). снимая сферическое зеркало (северное полушарие) и комбинируя это — после переназначения захваченного изображения — с проекцией на сферический экран идентичной формы (южное полушарие).Оба полушария объединены в единую полную сферу, образуя единое устройство связи, которое позволяет снимать сверху и отображать снизу. Нетрадиционная новизна заключается в том, что мы не выполняем интерполяцию изображения в традиционном смысле, а скорее составляем изображение, скорректированное по взгляду, путем переназначения захваченного окружения попиксельно. Мы разрабатываем математические уравнения, которые управляют этим преобразованием изображения, сопоставляя захваченный вход с проецируемым выходом, которые интерпретируются как параллельные лучи света в модели аффинной камеры.Полученные уравнения полностью независимы от структуры сцены и не требуют восстановления глубины сцены. Следовательно, их нужно предварительно вычислить только один раз, что позволяет легкая реализация, которая легко работает в реальном времени на любом современном графическом процессоре и даже процессоре. Разворачивание отражения окружающей среды на (относительно небольшой) зеркальной сфере дает всенаправленные изображения с центром проекции, расположенным в центре этой сферы. Следовательно, пользователь смотрит прямо в камеру, глядя на центр сферы. и зрительный контакт гарантирован.Более того, прототип легко поддерживает несколько пользователей одновременно, раскрывает их полный пространственный контекст и предлагает им беспрецедентный Свобода передвижения. Но главный его недостаток — качество изображения. Он значительно снижен из-за ограничений математической модели и готовых аппаратных компонентов. Оценка несоответствия с учетом границ с итеративным уточнением Наш второй прототип, который мы представим чуть позже, в значительной степени опирается на наш новый алгоритм для точной оценки несоответствия.Мы делаем три основных вклада. Во-первых, мы представляем метод агрегирования сопоставимых затрат, который использует два окна поддержки формы, чувствительных к краям, на пиксельное окружение. Окна определены таким образом, что они закрывают участки изображения аналогичного цвета; одно окно следует за горизонтальными краями изображения, другое — за вертикальными краями. Вместе они образуют окончательную форму окна агрегации, которая точно следует по всем краям объекта и, таким образом, обеспечивает повышенную достоверность гипотезы несоответствия. Во-вторых, мы формализуем итерационный процесс для дальнейшего уточнения расчетной карты несоответствия.Он состоит из четырех четко определенных этапов (перекрестная проверка, побитовое быстрое голосование, обработка недопустимых несоответствий, медианная фильтрация) и в основном полагается на те же горизонтальные и вертикальные окна поддержки. Предполагая, что границы неоднородности цвета в изображении также являются границами неоднородности глубины в сцене, уточнение может эффективно обнаруживать и заполнять преграды. Это требует только входных цветных изображений в качестве предварительных знаний, может быть применено к любому первоначально оцененному карта несоответствия и быстро сходится к окончательному решению.В-третьих, наряду с улучшением агрегирования затрат и уточнения диспаратности, мы вводим идею ограничения самого диапазона поиска диспаратности. Мы наблюдаем, что пики несоответствия Гистограмма карты показывает, где расположены объекты в сцене, тогда как шум с высокой вероятностью представляет несоответствия. Мы выводим двухпроходный иерархический метод, при котором после анализа гистограммы при уменьшенном разрешении изображения все гипотезы несоответствия, для которых значение ячейки гистограммы не достигает динамически определяемого порога (пропорционального разрешению изображения или энтропии гистограммы), исключаются. из диапазона поиска диспаратности при полном разрешении.Построение гистограммы с низким разрешением относительно дешево и, в свою очередь, потенциально может одновременно повысить качество сопоставления и уменьшить обработку. сложность (любого локального алгоритма согласования стерео) становится очень высокой. Реализация выполняется в CUDA, современной парадигме программирования графического процессора, которая представляет оборудование как массивный пул напрямую управляемых параллельных потоков и очень хорошо отображается на пиксельные алгоритмы со сканирующим исправлением. На современном оборудовании мы достигаем производительности в реальном времени около 12 кадров в секунду для стандартного разрешения (450 375) набора данных Миддлбери.Наш алгоритм прост для понимания и реализации, он генерирует гладкие карты несоответствия с резкими краями объектов и практически без артефактов. Это очень конкурентоспособно с текущим состоянием- искусство алгоритмов локального стерео согласования в реальном времени. Прототип 2: стерео интерполяция Наш второй прототип обращается к выпрямленной стерео интерполяции. Мы устанавливаем две камеры вокруг экрана, одну слева и одну справа, и позволяем пользователю сидеть посередине по горизонтали. Затем мы интерполируем промежуточную (и, таким образом, исправленную) точку обзора, следуя (и расширяя) конвейер рендеринга на основе глубины изображения (DIBR).Этот конвейер по существу состоит из стадии оценки диспаратности и синтеза представления. Синтез вида является простым и очень легким, но в значительной степени зависит от точной оценки диспаратности для правильного преобразования входных пикселей в промежуточную точку обзора. С одной стороны, прототип способен синтезировать изображение с коррекцией взгляда, которое содержит очень резкое и четко различимое глаза. С другой стороны, его зависимость от стерео сопоставление также приводит к его самым большим недостаткам. Во-первых, пользователь ограничен перемещением по горизонтальной базовой линии между левой и правой камерами, что затрудняет поддержание зрительного контакта.Во-вторых, предпочтение компактной базовой линии для плотного стереосопоставления вынуждает нас либо размещать камеры вокруг меньшего экрана, либо предполагать большее расстояние от пользователя до экрана. чтобы избежать слишком больших окклюзий. Прототип 3: Подметание самолета Наш третий прототип направлен на устранение этих недостатков путем установки шести камер вплотную к экрану на изготовленной на заказ легкой металлической раме. Более общая конфигурация камеры позволяет избежать больших окклюзий, но, поскольку такая конфигурация больше не подходит для выпрямленного стерео, мы должны перейти к развертке по плоскости, чтобы интерполировать изображение, скорректированное взглядом.Гибкий алгоритм развертки плоскости позволяет нам реконструировать любую свободно выбираемую точку обзора без необходимости экстраполяции изображения. В сочетании с одновременно работающим айтрекером для определения точки зрения пользователя это гарантирует, что глаз контакт поддерживается в любое время, из любого положения и под любым углом. Ряд тщательно продуманных вариантов дизайна и реализации обеспечивает производительность в реальном времени около 40 кадров в секунду для разрешения SVGA (800–600) без заметной потери визуального качества даже на оборудовании низкого уровня.Во-первых, исходя из нашей стратегии ограничения диапазона диспаратности, мы разрабатываем метод эффективного сохраняйте равномерное распределение плоскостей, сфокусированных вокруг одного доминирующего интересующего объекта (например, головы и туловища пользователя), когда он движется по сцене. Подгонка по Гауссу на гистограмме карты глубины укажет глубину (среднее значение) и размер (стандартное отклонение) объекта. Мы можем использовать это, чтобы ретроактивно реагировать на движения объекта динамически смещение сжатого набора плоскостей вперед и назад вместо того, чтобы охватить все пространство более разреженным распределением.Это не только увеличивает алгоритмическую производительность, но и неявно повышает точность развертки плоскости за счет значительного уменьшения вероятности несовпадения. Во-вторых, мы представляем итеративный пространственный фильтр, который удаляет фотометрические артефакты из интерполированного изображения. Это достигается путем обнаружения и исправления геометрических выбросов на совместно связанной карте глубины, которая считается локально линейной. В-третьих, мы используем OpenGL и Cg для перепрограммирования этапов обработки вершин и фрагментов графического процессора в традиционном конвейере рендеринга графики, который лучше соответствует внутренней структуре и шаблонам доступа к распределенной памяти при развертке плоскости.Мы еще больше улучшаем сквозную производительность, разрабатывая детальные схемы оптимизации, которые хорошо соответствуют многоугольной обработке традиционного графического конвейера. Наконец, точно настроенный набор независимых от пользователя параметров обеспечивает универсальную применимость системы. В результате получился полнофункциональный прототип для коррекции взгляда один на один крупным планом. видеоконференцсвязь, которая имеет минимальное количество ограничений, интуитивно понятна в использовании и очень убедительна в качестве доказательства концепции. Прототип 4: иммерсивная среда совместной работы. Наш четвертый и последний прототип был реализован после признания того факта, что современные инструменты для совместной работы с компьютерной поддержкой (CSCW) имеют два основных недостатка.Во-первых, они не позволяют наблюдать за телом. язык, выражения лиц и пространственный контекст (удаленных) сотрудников. Во-вторых, они упускают возможность естественно и синхронно манипулировать объектами в общей среде. Мы решаем эти проблемы, интегрируя наш алгоритм развертки плоскости для коррекции взгляда в иммерсивную среду, которая поддерживает совместную работу на расстоянии. При этом мы определяем и реализуем пять фундаментальных технических требований к конечной среде для совместной работы, а именно: динамическое моделирование на основе изображений, последующая реконструкция и коррекция для рендеринга, пространственно-иммерсивный дисплей, совместные поверхностные вычисления и звуковая коммуникация.Мы также предлагаем нашу последнюю адаптацию алгоритма развертки плоскости для эффективной интерполяции сложной сцены, содержащей несколько доминирующих глубин, например когда в среде присутствует несколько пользователей. На этот раз мы интерпретируем совокупную гистограмму карты глубины как функцию плотности вероятности, которая описывает вероятность того, что самолет должен быть расположен на определенной глубине сцены. Результатом является неравномерное распределение плоскостей, которое реагирует на перераспределение любого и всего содержимого сцены.Наш последний прототип действительно объединяет многие ключевые области исследований, которые были В центре внимания нашего института в целом за последние годы: интерполяция просмотра для видео с произвольной точкой обзора, калибровка сетей камер, слежение, всенаправленные камеры, мультипроектор иммерсивные дисплеи, мультисенсорные интерфейсы и обработка звука. Семь оцененных требований Из практического опыта работы с нашими прототипами мы узнали, что другие факторы, помимо зрительного контакта, способствуют достижению истинного ощущения погружения и соприсутствия при видеоконференцсвязи.Были определены семь постоянно повторяющихся требований: зрительный контакт (и связанная с ним осведомленность о взгляде), пространственный контекст, свобода передвижения, визуальное качество, алгоритмическая производительность, физическая сложность и режимы общения (один-к-одному, многие-ко-многим, многопартийность). Мы обнаруживаем, что они подвержены множеству компромиссов и взаимозависимостей, поскольку используем их для (неформальной) оценки и сравнения всех наших прототипов. Краткое исследование общительности не только указывает на важность семи требований, но также подтверждает наше первоначальное предпочтение методам, основанным на изображениях.Однако, чтобы прийти к идеальному решению для видеоконференцсвязи, необходимо лучше понять концепцию присутствие, что значит испытать виртуальное телеприсутствие и какие именно факторы способствуют этому опыту. Тем не менее, мы считаем, что семь требований служат ориентиром. основа на опыте, полученном в этой диссертации, для проектирования, разработки и оценки любого будущего решения видеоконференцсвязи с коррекцией взгляда.

Типы, конструкции и пояснения корпусов лодок

Лодки бывают самых разных форм и размеров, как и их корпуса.Несмотря на разнообразие, все корпуса предназначены для выполнения одной из двух задач: либо вытеснять воду, либо перемещаться по ней, что называется глиссированием.

Парусные лодки, тихоходные лодки и большие лодки, такие как круизные лайнеры, имеют водоизмещающий корпус. Сочетание их веса и мощности означает, что они движутся ниже в воде, толкая или вытесняя воду, а не едут на ней.

Небольшие и быстрые лодки, такие как моторные лодки или гидроциклы, обычно имеют глиссирующий корпус. Корпуса глиссеров предназначены для подъема и движения по воде на более высоких скоростях.

Теперь давайте посмотрим на некоторые конкретные типы корпусов.

Типы корпусов

Существует четыре распространенных типа корпусов лодок.



Корпуса с плоским дном

Лодки с «плоскодонным» корпусом очень устойчивы, отлично подходят для рыбной ловли и других целей на спокойных небольших водоемах.



Корпуса с круглым дном

Корпуса с «круглым дном» обычно представляют собой водоизмещающие корпуса, которые предназначены для плавного перемещения по воде с небольшими усилиями.Примером корпуса с круглым дном является корпус каноэ. Одним из недостатков круглодонной конструкции является то, что она менее устойчива в воде и легче опрокидывается. Таким образом, необходимо проявлять особую осторожность при входе, выходе и загрузке этих типов лодок.



V-образный корпус

«V-образные» корпуса представляют собой глиссирующие корпуса и являются наиболее распространенным типом корпусов моторных лодок. Лодки с глубоким V-образным вырезом предназначены для плавания над водой на более высоких скоростях и обеспечения более плавного движения по неспокойной воде.Эти лодки обычно оснащены более мощным двигателем, чем лодки с плоским или круглым дном.



Многокорпусный

Наконец, давайте посмотрим на «многофюзеляжные» лодки. Эти лодки могут иметь глиссирующий или водоизмещающий корпус в зависимости от формы корпуса и размера двигателя. Лодки с несколькими корпусами являются одними из самых устойчивых на воде. Им также требуется больше места для поворота и поворота. Примерами обычных судов с несколькими корпусами являются катамараны и понтонные лодки.

City Research Online — фотообои на основе изображений для быстрого и фотореалистичного синтеза нового вида

Слабо, Г.Г., Шафер Р. В. и Ханс М. С. (2003). Основанные на изображениях фото корпуса для быстрого и фотореалистичного синтеза новых изображений. Визуализация в реальном времени , 9 (5), С. 347-360. DOI: 10.1016 / j.rti.2003.08.004

Абстрактные

Мы представляем эффективный алгоритм рендеринга на основе изображений, который генерирует виды фото корпуса сцены. Фотокорпус — это самая большая трехмерная форма, которая фото-совместима с фотографиями сцены, сделанными с разных точек обзора.Наш алгоритм, основанный на изображениях фото корпусов (IBPH), как и алгоритм визуальных корпусов на основе изображений (IBVH) от Matusik et al. на котором он основан, использует преимущества эпиполярной геометрии для эффективного восстановления геометрии и видимости сцены. Наш алгоритм IBPH отличается от IBVH тем, что он использует информацию о цвете изображений для определения геометрии сцены. Эти дополнительные цветовые ограничения приводят к более точно реконструированной геометрии, которая часто проецируется на лучше синтезированные виртуальные виды сцены.Мы демонстрируем работу нашего алгоритма в приложении 3D-телеприсутствия в реальном времени с использованием видеоданных, полученных с нескольких точек обзора.

Тип публикации: Статья
Дополнительная информация: ВНИМАНИЕ: это авторская версия работы, которая была принята для публикации в Real-Time Imaging. Изменения, возникающие в результате процесса публикации, такие как экспертная оценка, редактирование, исправления, структурное форматирование и другие механизмы контроля качества, могут не отражаться в этом документе.В эту работу могли быть внесены изменения с момента ее отправки в публикацию. Окончательная версия была впоследствии опубликована в Real-Time Imaging, Volume 9, Issue 5, October 2003, Pages 347–360, http://dx.doi.org/10.1016/j.rti.2003.08.004
Ключевые слова издателя: Корпус фотографии, рендеринг на основе изображения, 3D-фотография, синтез нового вида, раскраска вокселей, пространственная резьба, согласованность цвета, реконструкция сцены в зависимости от вида
Кафедры: Школа математики, информатики и инженерии> Компьютерные науки
Дата поступления в CRO: 23 янв 2015 11:13
Дата депонирования: 3 августа 2017
Дата первой публикации на сайте: 2003
URI: https: // openaccess.city.ac.uk/id/eprint/4394

Действия (требуется логин)

Вход администратора

Фотообои на основе изображений

(1)

Сити, институциональный репозиторий Лондонского университета

Ссылка

:

Слабо, Г. Г., Шафер, Р. В. и Ханс, М. К. (2002). Основанная на изображениях фотография

Корпуса.В: Первый международный симпозиум по визуализации обработки 3D-данных и

Коробка передач, 2002. Известия. (стр. 704-708). Компьютерное общество IEEE. ISBN

0-7695-1521-5

Это принятая версия статьи.

Эта версия публикации может отличаться от окончательной опубликованной

версия.

Ссылка на постоянный репозиторий: http://openaccess.city.ac.uk/4396/

Ссылка на опубликованную версию

:

http: // dx.doi.org/10.1109/TDPVT.2002.1024145

Авторские права и повторное использование:

City Research Online стремится проводить исследования

материалов Сити, Лондонского университета доступны для более широкой аудитории.

Авторские и моральные права принадлежат автору (авторам) и / или авторскому праву

держателя. URL-адреса из City Research Online могут свободно распространяться и

связан с.

(2)

Фотообои на основе изображений

Грег Слабо, Рон Шафер

Технологический институт Джорджии

Центр обработки сигналов и изображений

Атланта, Джорджия 30332

{

slabaugh, rws

}

@ece.gatech.edu

Мат Ханс

Лаборатории Hewlett-Packard

Лаборатория клиентских и мультимедийных систем

Пало-Альто, Калифорния 94304

мат [email protected]

Аннотация

Мы представляем эффективный алгоритм рендеринга на основе изображений , который вычисляет фото корпуса сцены, снятой из несколько точек обзора. Наш алгоритм, фото на основе изображений Корпуса (IBPH), такие как визуальные корпуса на основе изображений (IBVH) аль-горитм из Matusik et.al. на котором он основан, занимает Преимущество эпиполярной геометрии для эффективной реконструкции геометрия и видимость сцены. Наш алгоритм IBPH отличается от IBVH тем, что использует цветовую информацию изображений для определения геометрии сцены. Эти дополнительные цвета ограничений часто приводят к более точному восстановлению геометрия, которая проецируется на более синтезированные виртуальные виды сцены.Мы демонстрируем наш алгоритм, работающий на Приложение 3D-телеприсутствия в реальном времени с использованием видеоданных получен с четырех точек зрения.

1

Введение

Задача создания фотореалистичного 3D представление визуальной сцены — важный и сложный проблема. Debevec et. al. [3] продемонстрировали в их Campanile фильм о том, что это возможно, с помощью 3D-моделирования с участием пользователя программа и несколько фотографий кампуса колледжа, чтобы создать цифровую модель сцены, которая при визуализации создает потрясающие фотореалистичные изображения из романа точки зрения.После этой работы был большой интерес к получение результатов аналогичного качества с использованием алгоритмов, которые автоматические и работают со сценами, состоящими из поверхностей произвольная геометрия.

В последнее время исследователи заинтересовались реконструируют изменяющиеся во времени сцены [11, 10, 9, 15, 1]. К сожалению, большинство стандартных подходов к 3D-сцене проблема реконструкции слишком медленная для приложения в реальном времени на текущее компьютерное оборудование. При работе с многовидовым режимом видеоданные, такие методы выполняют 3D-реконструкцию в автономном режиме после получения изображений.Однажды реконструкция завершена, визуализируется в реальном времени.

Заметным исключением является Matusik et. al’s Image-Based Алгоритм Vi-sual Hulls (IBVH) [8]. Этот алгоритм эффективен достаточно, чтобы реконструировать и визуализировать виды сцены в ре-альтайм. Используя преимущества эпиполярной геометрии, все шаги алгоритма функционируют в пространстве изображений фотографий (также называемых эталонными видами), сделанных с сцена.

Хотя алгоритм IBVH исключительно эффективен, визуальная геометрия корпуса, которую он восстанавливает, не очень точна.Вычисленное с использованием силуэтов на каждом эталонном виде, vi-sual hull [7] — это объем, который представляет собой область 3D пространство, которое проецируется на пиксели во всех силуэтах. Визуальный hull содержит истинную геометрию сцены. Когда сфотографировали всего несколько камер, визуальная оболочка сцены часто больше, чем настоящая сцена. При рендеринге новых представлений один может частично компенсировать такие геометрические неточности с помощью зависимого от вида наложения текстуры (VDTM), как это сделано в подход IBVH.

Для получения большей геометрической точности предусмотрено больше ограничений. нужно.Предлагаем использование цвета. Наше изображение Алгоритм Photo Hulls (IBPH) находит набор трехмерных точек, которые фотосогласованы [12, 6]. Точка в пространстве называется фото-согласовано, если (1) не проецируется на задний план и (2) когда он виден, свет, выходящий из точки (т. Е. Яркость) в направление каждого эталонного вида равно наблюдаемому цвет на фотографии. На фото корпус пространственно самый большой набор точек в трехмерном пространстве, которые проецируются на фото-согласованные цвета в эталонных изображениях.

Фото корпуса также является томом, содержащим сцену реконструируемые поверхности. Однако он лучше подходит для истинная геометрия сцены, чем визуальная оболочка. Это,

True Scene Photo Hull Visual Hull

(3)

Рис. 1. Геометрия в зависимости от вида.

Как и существующие алгоритмы реконструкции фото корпуса, [12, 6, 2, 5] наш подход IBPH начинается с поверхности, превышающей сцену, а затем итеративно удаляет (вырезает) пространство использование меры согласованности фотографий до тех пор, пока видимые точки не станут фото-согласованный.Наш подход отличается тем, что наш алгоритм функционирует в пространстве изображения и производит зависящий от вида реконструкция. Вместо того, чтобы полностью реконструировать фото корпуса геометрии, наш метод восстанавливает только часть фото корпуса, видимое с виртуальной точки обзора.

Для обзора методов реконструкции визуальных и фото корпусов см. в [4, 13].

2

Визуальные оболочки на основе изображений

В этом разделе мы кратко рассмотрим, как визуальный корпус геометрия реконструируется алгоритмом IBVH.в В следующем разделе мы покажем, как мы расширяем этот алгоритм. реконструировать фото корпуса.

Одним из уникальных свойств алгоритма IBVH является что геометрия, которую он восстанавливает, зависит от вида. Пользователь перемещает виртуальную камеру по сцене. Для каждого виртуального размещение камеры (также называемое желаемым обзором), IBVH al-gorithm вычисляет степень обратного проецирования лучей от центр проекции C d пересекает визуальную оболочку в 3D космос.Это показано на рисунке 1. Таким образом, реконструированный геометрия изменяется по мере того, как пользователь перемещает виртуальную камеру.

Рассмотрим отдельный луч, как показано на рисунке 2. Луч проецируется назад из центра желаемого вида проецирование через пиксель в плоскости изображения в трехмерное пространство. Луч проецируется на эпиполярную линию на каждом эталонном виде. Для каждого эталонного представления алгоритм IBVH определяет 2D интервалы, где эпиполярная линия пересекает силуэт. Затем эти 2D-интервалы «поднимаются» обратно в 3D. луч и пересекаются для всех эталонных видов.Результирующий набор интервалов, называемых визуальными интервалами корпуса, описывают, где Рэй пробивает визуальную оболочку. На рисунке 2 один визуальный корпус интервал находится вдоль 3D луча. Затем этот процесс повторяется для всех лучей, проецируемых назад с желаемого ракурса.

Рис. 2. Расчет визуальной оболочки луча интервал.

3

Фотообои на основе изображений

В этом разделе мы описываем наш новый метод реконструкция фото корпусов.Более подробная информация представлена ​​в расширенная версия этой статьи [14].

3,1

Подход

Наш подход IBPH сначала вычисляет визуальную оболочку интервалы с использованием алгоритма IBVH, который быстро устраняет большая часть 3D-пространства, не содержащая сцены поверхности. Затем наш алгоритм оценивает согласованность фотографий ближайшей точки на визуальной оболочке вдоль каждого луча задняя проекция с желаемого ракурса. Если это противоречит, делаем небольшой шаг по лучу, удаляясь от желаемый вид, как показано на рисунке 3.Продолжаем шагать по несовместимому лучу, пока он не станет согласованным или мы вышли за пределы всех визуальных интервалов корпуса вдоль луч. Этот последний случай указывает на то, что нет Фотосогласованная геометрия вдоль луча.

Обратите внимание, что в этом подходе только точки на корпусе, которые видны в желаемом виде обрабатываются. Эти точки являются первыми точками в первом визуальном интервале корпуса вдоль каждого обратный луч.

3,2

Фотосогласованность

Для определения непротиворечивости 3D точки P на луч, мы проецируем P на эталонный вид и -й, давая точка пространства изображения p i .Мы выполняем только эту проекцию для эталонных видов с видимостью P . Видимость вычисляется по методике, описанной в [8]. Вокруг каждый p i мы собираем небольшую окрестность пикселей, Ni to использовать в нашей функции согласованности фотографий.

(4)

Рис. 3. Вычисление фотографии на основе изображения корпус.

, мы предполагаем, что сцена является ламбертианской. Следовательно, чтобы быть согласованным с фотографиями, точка должна проецироваться на похожие цвета в каждом виде ссылки.Наша мера согласованности фотографий

Согласованность =

Верно, если σ≤T 1 + σT 2

Неверно, иначе (1)

, где σ — стандартное отклонение всех пикселей, i Ni и

T 1 и T 2 — пороговые значения, определяемые пользователем. Параметр σ среднее стандартное отклонение, вычисленное путем усреднения стандартное отклонение от каждой окрестности пикселей Ni .

Эта мера согласованности является пространственно адаптивной. В значение σ будет небольшим, когда трехмерная точка проецируется на однородные цвета на каждом изображении, поэтому σT 2 будет мало влияние. Если эти цвета похожи, точка будет заявлено согласованно, для σ 1 . Если эти цвета не похожи, точка будет признана несогласованной, для σ> T 1 . Когда точка проецируется на сильно различающиеся пиксели на каждом изображении,

σ член увеличит максимальное значение σ , допустимое для точку, которую следует объявить непротиворечивой.Это позволяет создавать текстурированные поверхности, а также края, которые необходимо правильно реконструировать. Это также облегчает ламбертовское предположение.

3,3

Шаг по эпиполярным линиям

Когда мы шагаем в 3D по несовместимому лучу, ища момент, когда он становится последовательным, мы должны одновременно шагайте по эпиполярной линии в каждом эталонном виде. Грубый способ шагнуть по эпиполярной линии в эталонный вид i предназначен для простого проецирования каждой трехмерной точки P j на луче до опорной точки обзора p j по

умножение матрицы проекции опорного вида Hi на P j , i.е. p j = Hi P j . Такой подход будет работать, но потребует

большое количество матричных умножений.

Пока размер шага | P | в 3D — постоянный, размер шага между соседними точками вдоль эпиполярной линии в 2D исходный вид зависит от проекции. Однако поскольку

Рис. 4. Шаг по эпиполярной линии.

проекция — это гомография (линейная проективная преобразование) размер шага постоянен в однородных координатах. Мы используем этот факт для создания более эффективной процедуры шагая по эпиполярной линии.

Рассмотрим 3D-точку P0 на луче, как показано на Рис. 4. Он проецируется на точку p0 = Hi P0 в опорной точке. изображение. Если мы сделаем шаг по лучу, мы придем к трехмерному изображению. точка P 1 = P 0 + ∆ P . Точка п 1 , проекция п 1 в справочное представление можно записать как

p 1 = Hi P 1 = Hi ( P 0+ ∆ P )

= p0 + Hi P

Таким образом, мы можем постепенно обновлять однородную положение точки на эпиполярной линии в эталонной Посмотреть.Это,

p j =

Hi P 0 , j = 0

p j− 1+ Hi P , j> 0 (2) Мы предварительно вычисляем Hi P для каждого луча и сохраняем его в Справочная таблица. Шагая по эпиполярной линии, мы используем Уравнение 2 для вычисления однородного положения Уравнение точки п j . При таком подходе переход по эпиполярной линии

очень работоспособен.

4

Результаты

Мы реализовали алгоритм IBPH на многокамерная система. У нас есть четыре калиброванных и синхронизированных Цифровые фотоаппараты Sony DFW-V500. Каждая камера подключен к машине HP Kayak XM600 800 МГц, которая выполняет вычитание фона на входящих кадрах, сегментируя их на передний и задний план. Разрешение эталонных изображений составляет 320 х 240 пикселей.

(5) Рабочая станция HP x4000 с тактовой частотой

ГГц.Наш алгоритм был многопоточность, так что поток k -й восстанавливает сцену, используя набор изображений, соответствующих времени tk .

На рисунке 5 показано сравнение реконструкции IBVH с IBPH. реконструкция виртуальной точки обзора на полпути между двумя справочные просмотры. Два левых изображения показывают визуальный корпус. реконструкция. С этой точки зрения правая сторона лица накладывается на текстуру с одним эталонным изображением, а левое одна сторона лица наложена на другую.Из-за геометрическая неточность визуального оформления корпуса, имеется явная шов по лицевой стороне, где есть переход между два изображения, используемые для текстурной карты поверхности. Улучшенный геометрия фото корпуса исправляет эту проблему, как показано справа два изображения рисунка.

На рисунке 6 показан вид из трехмерного телеприсутствия в реальном времени. приложение, которое мы в настоящее время разрабатываем совместно с лабораториями HP. В 3D-модель головы и верхней части тела человека реконструирован онлайн с использованием алгоритма IBPH.Модель человека затем комбинируется по глубине с 3D-моделью конференц-зал. Новые синтезированные виды этого композитного сцены генерируются со скоростью 7,5 кадров в секунду.

5

Заключение

В этой статье мы представили нашу фотографию на основе изображений. Алгоритм Халла, который эффективно производит просмотры фотографии корпус.

У нашего подхода есть некоторые ограничения. Пока мера согласованности фотографий, описанная в разделе 3.2 имеет некоторую терпимость к неламбертовским сценам, он не подходит для сцены со значительными бликами. Честно говоря, мы Следует отметить, что алгоритмы визуальной реконструкции корпуса, такие как У IBVH нет проблем с неламбертовскими сценами, поскольку они не выполняют согласование цветов. Для наборов данных показано в этой статье, алгоритм IBPH требует примерно в пять раз больше, чем вычисление алгоритма IBVH.

6

Будущая работа

Есть несколько направлений будущего, которые нас интересуют преследуя.В настоящее время мы не принимаем во внимание временная согласованность. Ограничения движения могут быть наложены на повысить эффективность и качество реконструкции. Также адаптивный подход к определению размера шага взятого вместе каждый луч может повысить эффективность нашего алгоритма.

7

Благодарности

Мы благодарим Войчеха Матусика, Криса Бюлера и Леонарда. Макмиллану из Массачусетского технологического института за предоставление исходного кода IBVH и конфигурация системы у нас.Мы также благодарим Брюса Калбертсон, Том Мальцбендер и Ирвин Собел из HP Labs для

несколько полезных обсуждений алгоритма IBPH. Наконец, мы благодарим Дэна Гелба за создание виртуального модель конференц-зала, показанная на Рисунке 6. Эта работа была финансируется лабораториями HP.

Список литературы

[1] Р. Карцерони и К. Кутулакос. Захват сцены с несколькими ракурсами выборка серфинга: от видеопотока до нежесткого движения, форма и отражательная способность. В ICCV, том 2, страницы 60–67, 2001 г.

[2] В. Б. Калбертсон, Т. Мальцбендер и Г. Слабо. Обобщенная раскраска вокселей. В мастерской ICCV, видение

Алгоритмы, теория и практика, страницы 100–115.

Springer-Verlag LNCS 1883, 1999.

[3] П. Дебевек, К. Тейлор и Дж. Малик. Моделирование и рендеринг архитектуры по фотографиям: гибрид геометрии и подход на основе изображений. В SIGGRAPH, страницы 11–20, 1996. [4] К. Р. Дайер. Реконструкция объемной сцены из нескольких просмотров.В Л. С. Дэвисе, редакторе, Foundations of Image

Понимание, страницы 469–489. Kluwer, 2001. .

[5] П. Эйсерт, Э. Стейнбах и Б. Гирод. Мульти-гипотеза, объемная реконструкция трехмерных объектов из множественных откалиброванных изображений камеры. В ICASSP, том 6, страницы 3509– 3512, 1999.

[6] К. Кутулакос и С. Зейтц. Теория формы в пространстве резьба по дереву. Int. J. Computer Vision, 38 (3): 199–218, 2000. [7] А. Лаурентини.Визуальная концепция корпуса для силуэтных

понимание изображения. Транзакции IEEE по паттерну

Анализ и машинный интеллект, 16 (2): 150–162, 1994.

[8] В. Матусик, К. Бюлер, Р. Раскар, С. Дж. Гортлер и Л. Макмиллан. Визуальные оболочки на основе изображений. В SIGGRAPH, страницы 369–374, 2000.

[9] С. Моэцци, Л. К. Тай и П. Джерард. Создание виртуального представления для цифрового 3D-видео. IEEE Multimedia, 4 (1): 18–26, 1997. [10] П. Нараянан, П. Рандер и Т. Канаде. Строительство

виртуальных миров, использующих плотное стерео. В ICCV, страницы 3–10, 1998. [11] А. К. Прок и К. Р. Дайер. К вокселю реального времени цветная. In Image Understanding Workshop, страницы 315–321, 1998 г.

[12] С. М. Зейтц и К. Р. Дайер. Фотореалистичная сцена реконструкция по окраске вокселей. Int. J. Computer Vision, 35 (2): 151–. 173, 1999.

[13] Г. Слабо, В. Б. Калбертсон, Т.Мальцбендер и Р. Шафер. Обзор реконструкции объемной сцены методы по фотографиям. У К. Мюллера и А. Кауфмана, редакторов, Volume Graphics 2001, Proc. Совместного IEEE TCVG

и Eurographics Workshop, страницы 81–100. Springer

Компьютерные науки, 2001.

[14] Г. Слабо, Р. Шафер и М. Ханс. Фото на основе изображений корпуса. Технический отчет HPL-2002-28, Hewlett-Packard Лаборатории, 2002.

(6)

Рис. 5. Визуальная реконструкция корпуса (верхний ряд) vs.фото реконструкции корпуса (нижний ряд). Слева на справа: синтезированный вид и карта глубины.

About — Hullscapes

МЫ ТАК ВСТРЕЧАЕМСЯ НАШЕЙ ПРЕЗЕНТАЦИЕЙ НА КОРПУСАХ И ФОТОГРАФИИ КОРПУСА ЛОДКИ В ОКЕАНОГРАФИЧЕСКОМ ИНСТИТУТЕ WOODS HOLE, WOODS HOLE, MA.

Какое волнение, честь и возможность побеседовать с такой уважаемой и знающей группой.

Презентация : Искусство корпуса Барри Бедер, фотограф, Фалмут, Массачусетс ватерлинии их лодок устремляются к мойке.Вместо этого Барри Бедер тянется к своей камере, видя только красивые морские пейзажи, пейзажи и абстрактные узоры, похожие на картины.

Фотографии Барри были описаны как замечательные, волшебные, иногда жуткие. Его экстремальные крупные планы корпусов лодок показывают драматические изображения без использования окраски, фильтров или манипуляций в фотошопе. Большинство людей думают, что мои изображения — прекрасные картины, даже опытные художники сбиты с толку влиянием фотографии корпуса на восприятие. «Трудно поверить, что вы смотрите на корпус лодки», — говорит Бедер.

Цели презентации.

1. Поделитесь с аудиторией красотой фотографии корпуса лодки.

2. Обсудите сложные экологические, природные и антропогенные факторы, которые могут влиять на изображение корпуса лодки или прогнозировать его.

3. Обсудите наблюдение, что многие пятна на корпусе могут устрашающе выглядеть (копировать изображения) на естественную среду, в которой была пришвартована лодка.

4. Обсудите важность восприятия и посмотрите на преимущества открытия ума новому взгляду на объекты.

Презентация была захватывающей и так хорошо принятой. Из-за положительных отзывов нас пригласили снова показать больше HullScapes на будущем мероприятии Клуба арахисового масла в обеденное время в WHOI !!! И, если вам посчастливилось быть недалеко от Кейп-Код, Вудс-Хоул — отличное место для посещения. Он полон научной красоты и отличных ресторанов. Вы можете увидеть еще больше HullScapes в Woods Hole в Coffee Obsession, в одной минуте от паромного терминала. Это отличное место для посещения, а еда и кофе в Coffee Obsession просто великолепны!

С момента открытия искусства корпуса лодки фотографии Барри выставлялись на выставках Falmouth Enterprise и выставлялись на художественных выставках в Центре искусств Фалмута, Центре искусств Котюит, Культурном центре Кейп-Код, Coffee Obsession в Фалмуте.Массачусетс, Кейп-Код 5 Банк, Машпи Массачусетс и клуб на берегу моря на берегу моря в Э. Фалмут. Его фотографии были приобретены в частном порядке для частных домов от Вашингтона до Лос-Анджелеса и Кейп-Код. В мае фотографии Барри в течение месяца выставлялись в Центре искусств Фалмута.

Действительно ли корпуса лодок принимают характеристики окружающей среды? Этим летом мне разрешили сфотографировать корпуса некоторых научных кораблей, которые швартуются в Вудс-Хоул после кругосветного путешествия.Я уже сделал сотни фотографий с этих научных кораблей. Многие из кораблей путешествовали по миру и возвращаются с удивительным дизайном корпуса и цветами, которые я опубликую, как только смогу.

Для получения дополнительной информации свяжитесь со мной по адресу [email protected]

Вот экзамен [; e от корпуса лодки до HullScape

См. Изображения проекта Спенсера Туника в корпусе

В минувшую субботу, на рассвете, центр города Халл был заполнен 3200 голыми людьми в рамках последнего проекта Спенсера Туника.

Начиная с 3 часов ночи участники снимали одежду и помогали раскрашивать тела друг друга в разные оттенки синего. Как сообщает издание Guardian , Туник выбрал оттенки из коллекции Ferens Art Gallery и разработал специально для них краску для тела.

(Репродукция работы Туника теперь выставлена ​​на аукционах Artnet.)

Обнаженные добровольцы, раскрашенные в синий цвет, на улице Халла. Фото Джона Супер / AFP любезно предоставлено Getty Images.

Проект, заказанный городской художественной галереей Ferens для празднования британского культурного города Халла, был жестом празднования для города, а также напоминанием о влиянии, которое изменение климата может на него оказать.Люди, наводняющие улицы Халла, олицетворяют культуру города, но также представляют собой все более тревожное повышение уровня моря, вызванное изменениями окружающей среды.

Туник, известный своими масштабными инсталляциями с изображением толп обнаженных людей, был очень доволен результатом этого конкретного проекта. Для его реализации ему потребовалось от 2500 до 3000 человек, и на фотосессию Халла пришло впечатляющее 3200 бесплатных добровольцев. Туник считает этот проект одним из своих лучших результатов и своих самых успешных работ в Великобритании.

Центр города Халл закрыл свои улицы для публики с полуночи до 10 часов утра, чтобы позволить проекту состояться. Участвовали волонтеры всех форм и размеров, и, что, пожалуй, самое удивительное, несколько человек с костылями и инвалидными колясками также решили принять участие в продолжительной фотосессии.

Спенсер Туник пожимает руку 80-летнему коллекционеру произведений искусства Стефану Янссену, который участвовал в 20 инсталляциях Турника. Фото Джона Супер / AFP любезно предоставлено Getty Images.

Среди толпы были учителя, социальные работники и даже 80-летний коллекционер произведений искусства Стефан Янссен, который ранее позировал для нескольких съемок Туника.

Хотя изначально нагота казалась устрашающей, большинство добровольцев довольно быстро познакомились с этой идеей. Хотя в проекте было 3200 обнаженных тел, большинство людей отметили удивительно несексуальную атмосферу, которую он создавал. Согласно Guardian , скорее, массовая нагота вызвала чувство равенства среди множества масс.

Мужчина прикрывается после фотосессии. Фото Джона Супер / AFP любезно предоставлено Getty Images.

Фотографии Спенсера Туника для его проекта «Море корпуса» будут выставлены в недавно отремонтированной художественной галерее Ferens в 2017 году и будут куплены для постоянной коллекции Ferens.

Ответить

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *