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Interpretación geométrica de imágenes transformadas y otros "objetos cotidianos de alta dimensión"

Durante la preparación de una charla para el público en general sobre por qué los matemáticos utilizan dimensiones superiores a tres (o cuatro) incluso para aplicaciones concretas, se me ocurrió la siguiente observación agradable : Tomar el negativo de una imagen es un reflejo central del hipercubo. Estoy seguro de que mucha gente ya ha observado esto, así que mi pregunta es :

¿Conoce otras transformaciones similares para "objetos tridimensionales de la vida cotidiana" que tengan una buena interpretación geométrica?

Para dar más detalles, considere una imagen de $240\times 240$ píxeles, donde cada píxel tiene un nivel de gris que oscila entre $0$ a $255$ . Cada nivel de gris puede escribirse como $8$ número de dígitos en base $2$ (y ahora tu ordenador entiende lo que significa nivel de gris). Con esta identificación, esta imagen es un vértice del $$ 240\times240\times8=460800\mbox{-dimensional hypercube: }\quad [0,1]^{ 460800}.$$ Ahora bien, el negativo de una imagen es la imagen que se obtiene invirtiendo la escala de grises, es decir, mapeando un nivel de gris $\alpha$ a $255-\alpha$ para cada píxel. En binario esto significa que cambias cada cero a uno y viceversa. Así, la imagen negativa, vista como un vértice del hipercubo, es el reflejo central de tu imagen inicial con respecto al centro del hipercubo.

Me gustaría ver si se pueden encontrar otros ejemplos de interpretaciones geométricas agradables para transformaciones (coloreadas o no) de imágenes, efectos sonoros (es decir, series de Fourier de funciones razonables), etc.

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Chris Puntos 141

El muro que me separa de mi vecino actúa como un filtro de paso bajo. Eso significa que tengo que escuchar la proyección de Justin Bieber en el subespacio de las señales de audio de baja frecuencia.

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Pi. Puntos 2004
  • Cambiar la afinación/tono de una pieza sonora es escalar/dilatar la transformada de Fourier.

  • Del mismo modo, zoom de una imagen es también un escalado/dilatación de la transformada de Fourier (ahora 2D).

  • Compresión JPEG es la cuantización tras una "rotación" de los parches de imágenes (más exactamente: un bloque DCT de 8x8 píxeles ) - además de otros trucos que no son tan geométricos

  • Algunas técnicas de eliminación de ruido de imágenes se basan en la idea de difusión (no lineal) Por ejemplo, interpretando el valor de gris como calor y dejando que el calor se difunda de alguna manera (no lineal, dependiente del calor o del gradiente de calor).

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