SlideShare a Scribd company logo
Alternative of Pixel 
Dec 4, 2014 
 
The aim of this article is to propose a noble idea for alternative technique of Pixel. I was thinking of a 
new and better way to get objects from image. But, the way we divide the screen with same size small 
block, where each of these called a pixel, it becomes hard to get objects from the screen. I am proposing 
a new and innovative technique which will help us to find objects and other useful and logical data from 
the screen easily. The technique is to use same or different sized curved lines. It could be vertically or 
horizontally orientated. 
 
 
The idea of pixel was good as long as we want to visually represent the data. Pixel is an excellent idea for 
visual representation. That is why, it is getting used by huge number of companies. But, as the nature of 
people’s interest is changing, we need to think of something new which will help us find meaningful data 
from the screen very easily. Using pixel, we have to do many calculations to get the objects and other 
logical information from image. 
 
 
Because of curved line, we will get the adjacent area’s information without calculating gradient of the 
whole image. It will also help us to clustering the data. We try to use rectangular area as we are using 
pixel. But, that is not natural. The screen data is curvier than rectangular in real world. Our inclination to 
stay with linear rectangular area is causing more calculations to find natural object and logical 
information, where these types of information consist of non linear shape. That is why, we have to come 
out of our interest to use pixel, especially, when we want logical information from screen data. More 
research could be done to get the proper size of the lines in different types of applications. This is just an 
initial proposal of my innovative mind to appropriate scholars to think about it. 
 
 
I do not understand why we want to stay with pixel, as it gives very less information about adjacent 
areas and it is always same sized. For this reason, we are restricting ourselves to linear world, but the 
real world is non linear and for that reason, non linear technique will always win the race as that is 
favored by nature. 
 
 
Now, what will be the nature and characteristics of the curve, that we have to understand by doing 
some research on it. Curve could be same natured or different natured. That means, every line could 
have same curved shape or different curved shape. Also, we need to do analysis to understand, if same 
natured curve will better then different shaped curve. 
 
We also have to analyze the length of the lines. Different length lines will be useful in different 
situations. In different types of applications, we can choose appropriate curve shape and line length. 
Hardware companies related to visual and logical representation will have some problem initially. But, 
that could be resolved by discussion and proper analysis, after that we can create some standard for 
hardware industry. 
 
 
Author of this article: 
 
Mutawaqqil Billah 
 
Independent Research Scientist, 
 
B.Sc in Computer Science and Mathematics, 
 
Ramapo College of New Jersey, USA 
 
Address: 906/2, East Shewrapara, Mirpur, Dhaka, Bangladesh 
 
Phone: 8801912479175 
 
Email: mutawaqqil02@yahoo.com 
 
Mutawaqqil Billah 
Independent Research Scientist, Computer Vision, Speech recognition and Machine learning 
I have seen something called "non square pixel" in the internal, but not sure if anybody talked about 
curved line. Anyway, this is my view to make things easier in computer vision. With non linear size, many 
task will be easier, as most of the objects and other similar things also non linear in shape. Non linearity 
will help to understand images quickly. 
LikeReply1 month ago 
Mutawaqqil Billah 
Independent Research Scientist, Computer Vision, Speech recognition and Machine learning 
I have proposed sine wave as new shape for pixel. So, one pixel means one sine wave with only one 
cycle. So, in a row, from left to right, we will have a sine wave, and each cycle will be considered as a 
pixel. Then, we have same thing for other rows. Only problem will be the top and bottom row and also 
with first and last column. We can compromise that, meaning fill the places which will be missed by 
wave.  
This design will support zooming in and out, increasing or decreasing pixels. for example, if we want to 
zoom in, we have to do same thing which we will do in a graph paper. same thing for zoom out. we can 
increase frequency to increase pixel numbers or decease frequency to decrease pixel numbers. We can 
also use the amplitude of the wave.  
 
 Now, it should be easy for hardware industry to implement that. If I talk about complex shapes and 
other related things, hardware industry will not accept that. But, this wave transformation of pixels can 
be easily achievable by hardware industry. and this is just initial proposal. Many more logical discussions 
could be help by expert people, like you, who are leading this industry for last couple of decades.  
 
 People's interest to move to new pixel format will increase day by day, as people want to understand 
the images more now. For last couple of decades, people were interested only on visual representation. 
But, that kind of need is changing rapidly.  
 
 With this wave form of pixel, we can know many things about a image right away. As soon as we have 
image information, we will know many things about the image without doing any calculations. And as 
the shape is not fixed, we can get many information from it. It will help in clustering and many other 
situations. I have not started how that will effect on all the algorithms of computer vision, like edge 
detection, blob detection, object detection, clustering for normal situations, clustering for more 
complex situations needed in medical images.  
 
 Please share your thought. And I thank you to allowing me to continue to think about it by providing 
your comments. Otherwise, sometimes, I think, it is just madness of my mind. Sir, whenever you see 
something good in the post, please provide your comments if you have time. As my research is 
unsupervised, I need all the supports I can get from you great scholars. 
Like(1)Reply1 month ago 
LikersMutawaqqil Billah 
Mutawaqqil Billah 
Independent Research Scientist, Computer Vision, Speech recognition and Machine learning 
My this theory supports wave nature of light. That means, our eye receives light as wave. That is why, it 
can process the screen data so quickly. It can process it nicely when we moving with a high speed. It 
receives the data as wave, which will work better and faster than our pixel concept. No need to calculate 
gradients and some other steps.  
 
 Let me think about it for some time. Then, I can also say, who exactly we could use to maximize our task 
quickly with highest efficiency. You can also think about and find a new avenue of inventions in 
computer vision, new way to process at the algorithms. 
Like(1)Reply1 month ago 
LikersMutawaqqil Billah 
Mutawaqqil Billah 
Independent Research Scientist, Computer Vision, Speech recognition and Machine learning 
How can we get it reviewed by great scholars of this subject. Let see that they say. Wave theory versus 
pixel or quantized theory. We might have to change our views on related fileld, which you have 
mentioned. We also have to change most of the algorithms in computer vision. That’s why, we are 
lacking behind our eye’s performance. In my opinion, if we use wave theory proposed by myself, our 
programs will move closer to the level of same performance comparing to our eye’s.  
 
 That is why, our programs do not work well as eye. Eye uses non linear way and we are trying to stay 
with linear way. That is why, we are losing the natural support eye gets to process images. It will solve 
many of our existing problems in computer vision. Also, calculations will come to a very reduced level. 
Let us get it review by great scholars. I do not have access to those great scholars. If anyone can help me 
to get it reviewed by scholars, I will really appreciate that.  
 
 This is just the beginning talk. I think, everyone should think about it and give their own expert opinion 
of it. 
LikeReply1 month ago 
Zafar Ahmed 
Software Engineer at NetApp 
Salam Billah bhai. I have very minimal knowledge on graphics and image processing. But in general I 
have a comment/suggestion. Linkedin is the worst possible place to publish and get expert opinion on 
this kind of academic research work. There is a well established system to do this ‐ you do not need to 
manually do this ( i.e. ask for experts opinion). You should submit a paper in a graphics/image 
processing conference as soon as possible. You do not need anyones help. You just need to find out an 
appropriate conference and submit the paper. It will be automatically thoroughly reviewed by experts. 
LikeReply1 month ago 
Mutawaqqil Billah 
Independent Research Scientist, Computer Vision, Speech recognition and Machine learning 
Great two scientists of current time already liked it. There name are lionel mason and Keith Stackhouse. 
This is a big boost for my invention. That is why I want a fear, and undeniable public expert opinion on 
this. 
LikeReply1 month ago 
Asif Adnan 
Graduate Research Assistant 
Can you please give mathematical explanations? Also a few simple example will make the issue more 
clear. 
LikeReply1 month ago 
Mutawaqqil Billah 
Independent Research Scientist, Computer Vision, Speech recognition and Machine learning 
Sir,  
you quoted:  
"that all readers will conclude that your new ideas offer a substantial, nontrivial and important 
improvement not seen in any previously published solutions. "  
 
 This is I got by authentic creativity. I did not read all books and all other published written works. I have 
read very few, very few. But, I did this, which is a historical truth ‐  
 
 I shut down my doors and windows, they are all covered with cloths. I stopped going out. I almost never 
went out of my house for nine months. My wife was used to go to market to buy stuffs. I do not used to 
allow them to open doors and windows, because, they distract me. Also, I am very moody person. I need 
mode to start working. If I go out, it takes some time to get beck on track. Sometime I lost the thoughts I 
had in my mind.  
 
 All I was doing is walking in my apartment and thinking about invention. My brain was working 100 
times harder than normal. I wasted some time to write code and also I forgot some thoughts I had. 
Then, I started to write those down, so that I do not forgot.  
 
 From the beginning of this article, I wanted your kind consideration about my thoughts, which is, in my 
opinion, a revolutionary thought. In my opinion, we are in a break of another industrial revolution in all 
visual devices. We should wary less about the past and think about the future. Every time in the history 
of human civilization, new revolutionary inventions made a good and remarkable contribution to the 
society. I did that level of hard work to give you something. So, please discuss this with all our 
knowledge from all the great scholars of optics, pattern recognition and computer vision.  
 
 This is basically a fight between rectangle and a curve. You all scholars know who will win the contest in 
this field. l want all your kind considerations. i am also thinking hard about this subject. So much 
information nature is giving to us to complete our task, and all we are doing is discarding it and we aim 
to bit our eye's performance. You believe that? Eye takes all the gift coming from the undulated wave, 
huge amount of clue is given to find an object, shape, clustering, medical clustering and all other 
remaining areas of computer vision. How could you deny that? if you deny that, then it will not be 
logical.  
 
 In every point of the curve, we have value and the gradient. We can use, how much of it is filled. you 
see the added important information by nature. If you think hard, you will see more to it. In my opinion, 
it will not only make our tusk easy for understanding images, but also, it will improve the visual effect to 
the level of natural highest authority of this, which is our eye. Visual effect will improve hugely. Curve 
will go well with non linear shapes, comparing with rectangle. We are getting very little from rectangle.  
 
 If we truly admire scientific invention and history of it and also want to be a part of it, then we should 
try our very best to make this revolutionary concept into real existence, not going against it. It you want 
to go against it, you have to go by your own accord. 
LikeReply1 month ago 
Mutawaqqil Billah 
Independent Research Scientist, Computer Vision, Speech recognition and Machine learning 
Normal : 100 rows  
Zoom in : 50 rows  
Zoom out : 150 rows  
How much of it is filled : how much of it is covered by object. This fine tuning, for neon technology. This 
will certainly help in neon level. We can find out what portion of the curve is filled. This is a huge 
improved information. In pixel, it is either filled by object or not filled. There is no other option is 
available. But, using this information from curve, we can find out neon particles. You see the natural 
selection of wave theory of light. How it is getting properly fitted in every aspects of its usages. Give so 
much room to maneuver. It is more powerful in 3D. an object is occupy half of the pixel, quarter, any 
arbitrary portion of it. It will be easy to get the information using calculus, because it is under the curve, 
so we have a guidance given by the curved line to find the area quickly.  
 
 We can use partially filled pixel – this is a big improvement comparing to rectangle. In rectangle pixel, 
we either take it or not. But, in curve version, we can take a portion of it. For example, half, quarter, 
more less portion. And we have more development, then we can take any portion under the curve.  
 
 It is curved line, one after another, so comparing to rectangle, rectangle gets filled. But, here, it is a line. 
When, curve edges, rectangle’s portion is out of the object, we have a good portion of it outside. 
Rectangle is a filled object by characteristics. But, curve line is not filled object by characteristics. So, 
when a curved line will miss a portion of object, as it is a line, it will miss very little. This is the greatest 
improvement from rectangle. For this reason, visual effect will be vivid and many times more better 
than rectangle. Basically, it will take us very closer to our eye’s performance.  
 
 So, when a object’s border is in between of a pixel, some portion of it will be outside. But, with line, 
only a portion of a thin curved line will be outside. In case of rectangle, a good filled portion will be 
outside. So, this is a very good improvement.  
 
 We can change the waves direction. Horizontally, vertically, diagonal and any other arbitrary directions. 
We can use degree. We can keep increasing the degree. For example, from center, keep increasing the 
degree and for each degree change, we can change the waves direction. Your can choose which one to 
adjust. This was not available in rectangle pixel. In some application, horizontal direction will give good 
result and for some other application, vertical direction will be appropriate.  
 
 Can we make the curve changing direction in between it’s path from left to right. For example, after 
crossing half of the path, it change direction to some degree and continue. It can change direction once 
or more time. Meaning, it can change direction single time or many time , one after another.  
 
 We can change horizontal curves from 0 to 360 degree. Same for vertical , 0 to 360 degree.  
 
 When we say, how much of it is filled, that means, what portion of the line’s is filled or effected by the 
object.  
 
 For any non linear object, curve line and rectangle both will miss some portion. But, curve line will miss 
little because of the curvature. As it is thin line, whenever it misses, it will miss very little.  
 
 In 3D, it is a surface. So in that case, how much of an object is filled in a surface. Undulation will help to 
find the shape of the object, comparing to rectangular surface.  
 
 Because, it is a curve, it will try maximum to mix with the non linear object. But, for non linear object, 
rectangle tries the least because of its fixed size, it is not trying to adjust with the changed structure of 
non linear shape. But, curve will try because of its curving and non fixed nature.  
 
 In curve version, it will always in curved portion be outside, no sharp portion. In rectangle, it is always, 
sharp edges.  
 
 To recognize shape, we can keep changing the direction of the wave with some degree. For visualization 
also, we can snapshot with some degree change to adjust the view. You see, so many things we can do 
with this.  
 
 Because , it is curve, it will try to mix with the object. But, rectangle, can not change its shape. That is 
why, it will stay the same all the time. Using curve, we will have at least removal of sharp edges. If we 
think that if both of them missing same portion, still, in that case, curve will have better result, because 
it will not have the sharp edge. So, from image, all sharp edges are gone. You see, where it is going. With 
in very short time, we can deliver something which is very close to our eye’s visual effect.  
 
 As it is line, it’s effect when data is in between the pixel is reduced, because of it’s reduced size. In 
rectangle, it will be more as it’s shape is rigid. We will have more probability to get stopped when data is 
outside. For rectangle, more portion of it will be outside. Because, it will take time for it to understand, 
object is outside, because of its large and rigid shape. So, if an object falls in between of a pixel, the 
portion of pixel which is outside, will be reduced. And have a very good probability to give better 
performance than rectangle. All this discussion is same for 3D. there it will be surface and undulated 
surface.  
 
 With non linear object, no matter what is the shape of pixel, some portion will always be outside of the 
pixel. We can never fit any non linear object in any shape of pixel. As it is non linear, which means, it’s 
shape is changing randomly, any design of pixel will certainly miss some portion at the edges. But, 
curved line will miss little as it is a line. Let say, rec. pixel’s size is very small. Still, we can put the curve 
inside the rec. that is how, we can remove the sharp edges. And some it’s curved shape, it will at least 
try to get fitted with object, but rec. cannot try to do that as it’s shape is fixed.  
 
 We have to use curve lines, one after another and have to check how much of the line gets effected by 
object. So, it is more powerful than rec. as soon as, the object leaving, next line will not affected. We see 
the accuracy level. In rec. whole shape represent as one, that is a huge trouble. That is why, it will find 
the object quickly. It is finding object very quickly. We can just check the initial data coming from screen, 
and analyze those, we will get the object. We have to check, which pixels are effect and which are not.  
 
 Every pixel will come with its value, gradient and how much of it is filled in case of when we are filling it 
and in case of just line, how much of the line is filled. We have gradient of each point of the curve. You 
see, how beautiful it is. All these information is coming for free. I do not have to do any calculation 
whatsoever for that. But, previous way, it get this level of info, we needed to do a huge unnecessary 
calculations. You see the difference. This is just the beginning. The more we will analyze it, the more we 
will find more useful info.  
 
 In case of linear shape, still it will work better as it will remove the sharp edge when pixel falls is in 
between the object at the edges. Basically, all the edges will be hugely improved.  
 
 That is the problem, you cannot work better with rigid shape when you have huge non linear data. 
Curve will give you more option to face the non linear data as it will go with those more and find the 
anomaly nicely, quickly, easily.  
 
 In curve, object will get catch easily. That is the mean feature. In rec. we need to look front rec, beck 
rec, right and left and finally, we can say it is a gradient.  
Curve will help to find object. How we will find out when we have different color?  
 
 We can give color to each point of the curve. Then we will know when color is changing. And the new 
color is going in which direction. This will help to understand the shape, free info, just first shot data or 
first screen shot and we already have this info. How we can get that in rec.  
 
 Surface filled compare to undulated surface filled – undulated surface filled gives more info. Undulated 
one will find the anomaly right away. That is why, job will be done very quickly. That is why, eye does 
not need to do many unnessasery calculation even when we are moving with high speed. Undulation is a 
great help from nature to find and recognize object, shape, clustering and others. Basically, any anomaly 
in the screen data.  
 
 To understand how much of it filled – take some adjacent rows. Now, these rows are undulated. Some 
find out anomalies in the wave. Anomaly will get catch easily in undulated wave.  
 
 In a surface, normal surface can not find the anomaly. For example, an object finishs right above the 
surface line, but straight surface will not have any clue of that. Because, it is just having info for its 
straight line surface. But undulated surface will find if an object finish just above the the surface line 
throught its middle line. So, it will have clue of data above and below of it’s middle line. You see, this is a 
huge added information to complete all the tasks we have in computer vision.  
 
 If the width of both surface are same, still undulated one will give more info to complete task. For 
straight one, we have to do something to get info, info will not come automatically. You see, the 
difference. One is guided by nature and another is artificial. That is why, it will always lack behind. That 
means, robot vision will always lack behind the eye’s performance.  
 
 If we take some adjacent rows, then we will find the depth of the object. Rec will know things inside of 
its border. Anything outside, but adjacent, it will not have any clue.  
 
 Do not rule out the partial filling of pixel. It is not nessaery to have apixel always filled 100% with color. 
We might have some portion of it filled and rest is black or blocked by object or shape. Partial filling is 
possible with curve, but not with rec. with rec it could be, but more info needed. But, with curve , it is 
easy. Some portion of the line is filled with one color, then some other portion with another color and 
the remaining portion with another color. I think, this is a good idea.  
 
 Rec does not give room to maneuver, curve give a lot of space to maneuver. At least, it tries for 
betterment or it is probability for betterment. But, rec is fixed sized, which is decided by us, that is why 
it is artificial and less workable. We are limiting it’s scope. It cannot try to maneuver, it’s shape is fixed. 
This fixation is causing a lot of trouble.  
 
 We can keep our current pixels, but introduce undulation or wave in the screen. Or we can make one 
pixel which will carry one RGB value. In that case we have to look couple of rows data. This will reduce 
the surface area or width of pixel, which will help for better visualization. As this will remove the sharp 
edges. And as the surface area is reduced, anomaly will get caught very quickly.  
 
 One pixel could be compose of some small pixels. For example, one pixel in the screen will have many 
mega pixel in it, where each mega pixel will carry a value and gradient from the curve. Then, we can use 
how much of it is filled.  
 
 It will be even better for our eye, because it is natural, so it will have very less harmful effect on our 
eye’s.  
 
 Sharp edges could be removed from mega pixel level or the level before that. I mean, we have mega 
pixels in an image, but screen resolution actually bundle some some pixels to one big pixel in the screen. 
In that case, we can create the big pixel in wave form and put all small one as a point in the wave. But, 
question is will it improve visual effect? Will the wave will cause to lose some visual effect for the wavy 
nature. I think, we should make smallest data, mega pixel as a wave. In that case it will certainly improve 
the visual effect, because all sharp edges down to mega pixel level will be removed. And to consider 
gradient, we have to take some rows adjacent data. As the screen will undulate with same sine wave in 
every row, then all the peak and lower points of wave will align. This alignment is also a big adventage. 
LikeReply22 days ago 
Mutawaqqil Billah 
Independent Research Scientist, Computer Vision, Speech recognition and Machine learning 
Then by observing data of some rows we can conclude that where it is getting changed, especially, at 
the edges of the objects. In this case, visual will be very very close to eye as all sharp edges are gone and 
also the curve will try to mix with non linear data. Where rec. was not even trying. It want’s to stand still. 
It is time to make some historical changes. And the combines effect of some adjacent rows will be same 
as real light wave undulation. In this case, undulation will be finish by small mega pixel. Ok, this is the 
solution – all small mega pixel will be wave pixel and big pixel will be wave as well. Small one will be 
wave to remove sharp edge and to improve visual effect hugely.  
 
 Even if you only take the wave form of small mega pixel, it will improve visual effect very close to eye. I 
want the wave to help me to find where data is changing. We can get that creating the wave with small 
pixels. Then, each small one will have its own data and gradient. But, question is this outer wave will 
cause any problem to visual effect? It will certainly help to understand the image better. And at the 
same time, I do not want to lose visual effect. Do we need to calculate this outer wave and then send it 
with image info?  
 
 For small pixel, we will give RGB value and a gradient for each point. Will it be one RGB value or RGB 
value for each point of the curve? These question we need to answer when we will implement that for 
real. Obviously, any theory faces some challenge to make it real.  
 
 We have to try with smaller gradient in the wave and then try to increase that slowly slowly to see 
which one works better for which application or hardware. In some application smaller undulation will 
work better and in some app. Large undulation will work better.  
 
 We have to make the small pixel strong. We have to give it color value and a gradient. In real wave, 
when light is coming, every point in the wave has a same value and gradient. But, as coming and to 
reach our eye, it gets changed. We can find where it is changing quickly using undulation. Undulation 
will help to compare with adjacent data. It will find the anomaly quickly.  
 
 We can make pixel like curved line and give value to each point and gradient. So, instead of converting 
the light data to small rec pixel, we have to convert it to wave like curved pixel. Our technology should 
be able to create any wave with any amplitude and wave length and frequency. That will be the task of 
hardware company. If they succeed, that robot and computer vision will be very very close to eye’s 
performance.  
 
 When light coming, where ever it is getting changed, it keep the record and comes to our eye. And 
undulation helps to find anomaly more than straight line data. We need this info to go closer to eye’s 
performance, visual and analytical.  
 
 For non linear data, rec. performance is totally unacceptable. It is not ever trying to maneuver. So many 
rec. will have sharp edges and partially filled. That will be certainly reduced by curved version as ther is 
no sharp edge and its shaping is changing. So, it will try to mix with the data. This is mathematical 
certainty, either you believe it or not.  
 
 For only visual devices, we can quickly transform from rec. to curve for pixel. And we do not need to 
think of other issue. It will increase visual effect in no time. Companies can deliver product within a year.  
 
 Small thin line and small undulation.  
 
 Even if we use are current tech, still wave will not effect visual, because it is a small undulation. Then, 
we have to move to better tech.  
 
 According to quantum theory, we need to do unnecessary calculation in every frame. Totally 
unnecessary. Why we want to do this extra effort. It will slow us down at some point, may be not now. 
As our speed will increase, the less reliable quantum theory will be , as this is wrong theory. Why we 
want to mess around with the scramble screen data if we can get huge clue and information from one of 
the valid theory of light ( wave theory). This makes wave theory to be selected for this century.  
 
 In every point in the graph, we have value , gradient. And we can use how much of it is filled with which 
color. For example, half of it filled with red and remaining half with blue. And then, in the next row, look 
how the color is changing, get all the same colored area. It will be more effective in 3D as we have 
surface there. In surface, its effectiveness will increase tremendously.  
 
 For hardware company, the task is to convert real data and put it in a wave in the screen. In First 
version, just convert it to a curved pixel and experience the huge improvement in visualization. In 2ed 
version, task will be to put it in such a way that it fullfil our need of gradient. For example, spread the 
RGB value in the curve or combine some adjacent small pixel and align those in curved line. In that case, 
small pixel will be a point in the curve. So, every point in the curve will have value and gradient. So, we 
are getting gradient for free.  
 
 Even if one value for one cycle, still we can check from left to right in every row, what is happing out 
there. As it is curve, it will help to find non linear data quickly.  
 
 If we put our existing pixels in curved version, where some adjacent pixels will be in a curve , one cycle. 
That case, change to lose visual data is less then straight line, at least for non linear. In non linear, it will 
have a partial filled pixel in most of the edge points. But, curve will try to minimize that because of 
curvature. And for linear data, still we miss some pixel as not al object start at starting point of pixel. So, 
if it started in middle or in between pixel, then we will have partially filled in the edges with sharp 
corners. In curved version, we will lose because of bending, but that will be minimized by bending 
nature. Pixels here are not limited or restricted to move there fixed position. In curve, their position is 
changing, that will allow mix with the object.  
 
 Rec pixel which are at the border of object, it cannot give that clue as we think the whole pixel as one. 
But, in case of curved line, if the pixel is in the border line, we can find that out, as it is a curve. We can 
find out where the value is changing.  
 
 We can ever, build the RGB value in the curve and spread it by integration. Distribute the value by 
integration. Basically, do something, so that we can find the change.  
 
 Only visual devices – put one value for one cycle of curve, single pixel  
For intelligent devices – combine some pixels and create the curve. This will give option to find value 
and gradient in each point of the curve. Also keep in mind that visuality should not be hampered by the 
curve. Meaning give less curvature, so that the curved pixels in the curved line not effect visuality. It also 
depend of applications. In some, we can use more curved and in some less curved. We have to keep 
testing and find the proper combination.  
 
 This is what we can do by existing technology ‐‐ We can take three adjacent rows to undulate the wave. 
So, it will start from 2ed row, go down one row and go up one row. Same for 3ed row wave, similarly, all 
the rows except last row. So, we are starting from 2ed row and finishing just before last row. So, if we 
are off, we will be off one row or one pixel. But, as it is moving and changing position, it will have better 
LikeReply22 days ago 
Mutawaqqil Billah 
Independent Research Scientist, Computer Vision, Speech recognition and Machine learning 
probability to go well with non linear data. Rec. is not changing its size and position, so it will be off in 
many pixel in case of non linear data. With this, we will surely have better change to understand image 
and also good change to improve visual effect. But, the real visual revolution will happen when we can 
map the real data to one single wave pixel. Now, we are doing that to rec. real data is transform to 
single rec. all we have to do is map it to a single wave pixel. We can use line wave or we can fill the 
wave.  
Using Fourier transform, currently they map a small portion of the real screen to a small rec. in the 
photographic plate. Now, the job will be to work a small wave portion of the real data to map to a small 
wave in photographic plate. Before, they used to break down the real screen into small parts. Now they 
have to break it to small wave part, that’s it. If we can do that, then visual effect will be phenomenal. Or, 
we can map a point in the real screen to a point in plate and we create a wave using those points. So 
many ways we can do that. We have play around will it. We can even use, wave of small pixel and 
compose those small to a wave. In that case, as small pixel is wave , it will improve visual effect and big 
wave will lose some data. For example, for the wave, it might miss object at most by a small pixel. But, 
for non linear, it will have better chance than rec.  
 
 What I want is , I want wave for small pixel and I want to distribute the RGB value over the wave line. 
So, when an object finishs in between the pixel, I am able to record that. That will give me some info, 
these type of points will be a target points, I will use those to find objects and for other tasks. I want to 
get as many information I can get right away went the image data will be available in the photographic 
plate. That will speed up my task.  
 
 We can also think about, wave in small pixel and wave in big pixel where there will be some small ones. 
That way, I will check in both places, in small one and in large one, added info. Let us stay with nature. 
Try to go as close as possible with nature, that way we can survive the race.  
 
 If we consider wave as line, then, we have to look into couple of adjacent rows. As the wave will effect 
some rows. When we are going down, we might be inside an object, but when going up, we might 
outside of it, that is a trigger to find edge of the object.  
 
 We can come out of the pixel concept and start thinking the whole screen rows of undulated wave. So, 
for one row, we will assign a RGB value for each point of the curve and whole screen’s all rows will have 
same undulation. That is another area we can think of. Should we give same undulation to all rows or 
different. So, it could be same for some adjacent rows and then another undulation for next few rows. 
So, each point will have a value and a gradient ( according to the curve). This will help to find gradient, 
edges, for clustering and all other aspects of computer vision. Whenever an object’s edge will encounter 
by the wave, it will now that because of undulation. This is missing in rec. version.  
 
 I am also thinking of non straight line wave. So, any wave started in a row, will not necessarily end in 
the same row. It might go down or go up. Going down is more natural than going up.  
 
 Can the waves split in middle of the road. I mean, say, after going half way, can we split the wave and 
send the wave in up and down direction. We have to do this nicely, so that there is no gap. We have to 
cover all points in the screen. Also, u shaped wave – where wave will go down and at the some lowest 
point, turn up and start going up.  
 
 We can also think of waves going in forward direction randomly, but covering all points. Waves will start 
from top left corner and then use left below and right up to cover all points in the screen.  
 
 We can also use wave going from top to bottom. Different application will need different kinds of wave. 
We have to find out which wave structure is good for which applications.  
 
 We can turn the wave to some degree and use from 0 to 360 degree. These we can use as algorithm to 
find different info from the screen. 
LikeReply22 days ago 
Mutawaqqil Billah 
Independent Research Scientist, Computer Vision, Speech recognition and Machine learning 
We can have half of one cycle of the wave as one pixel and next half another pixel. So, one half goes up 
and the other half goes down. Even if we give these two pixels only two colors, still that will be a good 
information. We can see if these two are same or not. Or, we can break down the one cycle of the wave 
into many small part, where each part will be a curved line and give a color value to these each small 
part. This will also help. It might take time to get to the pint level for wave. But, we can move forward 
with breaking it down with same part. 
LikeReply21 days ago 
Mutawaqqil Billah 
Independent Research Scientist, Computer Vision, Speech recognition and Machine learning 
We can also make four part of a pixel. Two parts for first half of the cycle which is going up and two 
parts for second half which is going down. And each of these parts will be assigned a RGB value. So, if a 
pixel is in the border or edge of an object, some part of it will be outside most of the time unless it got 
aligned with the object’s edge, which is highly unlikely. We can also make eight parts of a pixel, four for 
first half and four for second half. Similarly, we can make sixteen parts, 32 parts and similarly more 
parts. The more parts we will have, it will be easy to find border of objects. For normal applications, we 
can use two or four parts, that way, we can reduce calculation and at the same time, get some clue 
about object’s edge and other gradient related important information.  
 
 Even with nano level or mega pixels, we do not make our screen resolution to mega pixel level. We 
bundle some of those to a rec. instead of bundling those to a rec, we can bundle those to a curve. We 
can even give our nano level structure a wavy structure. That will remove sharp edges. Whatever 
smallest size we can reach, I am saying to give it a wavy structure, it will make it smooth, it will work 
better with materials available in that level. It is natural phenomena, so it does not matter how much 
deep inside we go with size, still, it will work better with wave structure. 
LikeReply11 days ago 
Debesh Choudhury 
Professor & Researcher, Optics & Electronics 
What would be the structure of the sensor without pixels? 
LikeReply2 days ago 
Mutawaqqil Billah 
Independent Research Scientist, Computer Vision, Speech recognition and Machine learning 
Pixel will be there, just not rectangular, it will be a wave. So, one row will be sine wave where we can 
take each cycle as a pixel. And instead of giving one RGB value to one pixel, we can give two colors for 
one pixel, half of the cycle will get one color and the next half will get another color. Then, we will get 
gradient automatically without doing any calculation, usually we take 3 by 3 matrix to calculate gradient 
and we check all the points for this process, which is not a smart way. Why we will calculate gradient if 
we can get it for free and also other useful information about edge and others. This is just the beginning, 
if we think more, we will see all our calculations will be reduced as this is a natural solution used by our 
eye.  
 
 If case of two values of one pixel, all we have to check is how many colors we have for a particular pixel. 
If it is more than one, then it is a candidate for gradient. Usually, gradient points are very less number of 
points, comparing with total number of points, it could be 10% of all points in general (approximately). 
So, if we have one million points, out of those, we have to check only one hundred thousand points and 
we will get this type of reduced calculation for each frame. You see, how fast will be the whole 
calculation process.  
 
 And for visual affect, it will help a lot. Please see my previous comments, I have explained in details how 
it will help to improve visual affect. And for animation also, it will improve the visual affect a lot. Then, it 
will hard to tell if it is an animation or real object. Basically, it will bring advancement in all aspects of 
computer vision, robot vision and visual devices. Natural solution is the best way to perform some task 
as natural process survived a long period of time. 
LikeReply1 day ago 

More Related Content

Similar to Alternative_of_Pixel_from_linkedin_post

Where 2012 prototyping workshop
Where 2012 prototyping workshopWhere 2012 prototyping workshop
Where 2012 prototyping workshopMatt Biddulph
 
Introduction to Infographic Design
Introduction to Infographic DesignIntroduction to Infographic Design
Introduction to Infographic DesignAmanda Makulec
 
Interactive Multimodal Visual Search on Mobile Device
Interactive Multimodal Visual Search on Mobile DeviceInteractive Multimodal Visual Search on Mobile Device
Interactive Multimodal Visual Search on Mobile DeviceEditor IJMTER
 
Imaging and design for the online environment (empowermwnt technologies)
Imaging and design for the online environment (empowermwnt technologies)Imaging and design for the online environment (empowermwnt technologies)
Imaging and design for the online environment (empowermwnt technologies)EricaVS
 
Augmented Reality and Virtual Reality: Research Advances in Creative Industry
Augmented Reality and Virtual Reality: Research Advances in Creative IndustryAugmented Reality and Virtual Reality: Research Advances in Creative Industry
Augmented Reality and Virtual Reality: Research Advances in Creative IndustryZi Siang See
 
Searching Images: Recent research at Southampton
Searching Images: Recent research at SouthamptonSearching Images: Recent research at Southampton
Searching Images: Recent research at SouthamptonJonathon Hare
 
Image based Search Engine for Online Shopping
Image based Search Engine for Online ShoppingImage based Search Engine for Online Shopping
Image based Search Engine for Online Shoppingrahulmonikasharma
 
Introduction to Material Design
Introduction to Material DesignIntroduction to Material Design
Introduction to Material DesignMohammad Arman
 
9/1 Top 5 Deep Learning
9/1 Top 5 Deep Learning9/1 Top 5 Deep Learning
9/1 Top 5 Deep LearningNVIDIA
 
Btp report linu&rupam
Btp report linu&rupamBtp report linu&rupam
Btp report linu&rupamLinu George
 
Searching Images: Recent research at Southampton
Searching Images: Recent research at SouthamptonSearching Images: Recent research at Southampton
Searching Images: Recent research at SouthamptonJonathon Hare
 
Delineating Cancer Genomics through Data Visualization
Delineating Cancer Genomics through  Data VisualizationDelineating Cancer Genomics through  Data Visualization
Delineating Cancer Genomics through Data VisualizationRupam Das
 
The power of_deep_learning_models_applications
The power of_deep_learning_models_applicationsThe power of_deep_learning_models_applications
The power of_deep_learning_models_applicationsDrjabez
 
Gesture detection by virtual surface
Gesture detection by virtual surfaceGesture detection by virtual surface
Gesture detection by virtual surfaceAshish Garg
 
How to Entertain audiences using data led content - Trend Report Spring 2015
How to Entertain audiences using data led content - Trend Report Spring 2015How to Entertain audiences using data led content - Trend Report Spring 2015
How to Entertain audiences using data led content - Trend Report Spring 2015infogr8
 
Computer vision lightning talk castaway week
Computer vision lightning talk castaway weekComputer vision lightning talk castaway week
Computer vision lightning talk castaway weekChristopher Decker
 
The Visual Data Discovery Tool
The Visual Data Discovery ToolThe Visual Data Discovery Tool
The Visual Data Discovery ToolLisa Brown
 
Alec Rispin's Folio
Alec Rispin's FolioAlec Rispin's Folio
Alec Rispin's FolioAlec Rispin
 

Similar to Alternative_of_Pixel_from_linkedin_post (20)

Where 2012 prototyping workshop
Where 2012 prototyping workshopWhere 2012 prototyping workshop
Where 2012 prototyping workshop
 
Introduction to Infographic Design
Introduction to Infographic DesignIntroduction to Infographic Design
Introduction to Infographic Design
 
Interactive Multimodal Visual Search on Mobile Device
Interactive Multimodal Visual Search on Mobile DeviceInteractive Multimodal Visual Search on Mobile Device
Interactive Multimodal Visual Search on Mobile Device
 
Imaging and design for the online environment (empowermwnt technologies)
Imaging and design for the online environment (empowermwnt technologies)Imaging and design for the online environment (empowermwnt technologies)
Imaging and design for the online environment (empowermwnt technologies)
 
Augmented Reality and Virtual Reality: Research Advances in Creative Industry
Augmented Reality and Virtual Reality: Research Advances in Creative IndustryAugmented Reality and Virtual Reality: Research Advances in Creative Industry
Augmented Reality and Virtual Reality: Research Advances in Creative Industry
 
Searching Images: Recent research at Southampton
Searching Images: Recent research at SouthamptonSearching Images: Recent research at Southampton
Searching Images: Recent research at Southampton
 
Image based Search Engine for Online Shopping
Image based Search Engine for Online ShoppingImage based Search Engine for Online Shopping
Image based Search Engine for Online Shopping
 
Innovationsmartgrid
InnovationsmartgridInnovationsmartgrid
Innovationsmartgrid
 
Introduction to Material Design
Introduction to Material DesignIntroduction to Material Design
Introduction to Material Design
 
9/1 Top 5 Deep Learning
9/1 Top 5 Deep Learning9/1 Top 5 Deep Learning
9/1 Top 5 Deep Learning
 
Btp report linu&rupam
Btp report linu&rupamBtp report linu&rupam
Btp report linu&rupam
 
Searching Images: Recent research at Southampton
Searching Images: Recent research at SouthamptonSearching Images: Recent research at Southampton
Searching Images: Recent research at Southampton
 
Delineating Cancer Genomics through Data Visualization
Delineating Cancer Genomics through  Data VisualizationDelineating Cancer Genomics through  Data Visualization
Delineating Cancer Genomics through Data Visualization
 
The power of_deep_learning_models_applications
The power of_deep_learning_models_applicationsThe power of_deep_learning_models_applications
The power of_deep_learning_models_applications
 
Gesture detection by virtual surface
Gesture detection by virtual surfaceGesture detection by virtual surface
Gesture detection by virtual surface
 
How to Entertain audiences using data led content - Trend Report Spring 2015
How to Entertain audiences using data led content - Trend Report Spring 2015How to Entertain audiences using data led content - Trend Report Spring 2015
How to Entertain audiences using data led content - Trend Report Spring 2015
 
Computer vision lightning talk castaway week
Computer vision lightning talk castaway weekComputer vision lightning talk castaway week
Computer vision lightning talk castaway week
 
The Visual Data Discovery Tool
The Visual Data Discovery ToolThe Visual Data Discovery Tool
The Visual Data Discovery Tool
 
Alec Rispin's Folio
Alec Rispin's FolioAlec Rispin's Folio
Alec Rispin's Folio
 
BTP Report.pdf
BTP Report.pdfBTP Report.pdf
BTP Report.pdf
 

More from Mutawaqqil Billah

More from Mutawaqqil Billah (11)

speech_tree
speech_treespeech_tree
speech_tree
 
speech_recognition
speech_recognitionspeech_recognition
speech_recognition
 
MB_data_network
MB_data_networkMB_data_network
MB_data_network
 
k_nearest_neighbor
k_nearest_neighbork_nearest_neighbor
k_nearest_neighbor
 
colony_data_network
colony_data_networkcolony_data_network
colony_data_network
 
classifier
classifierclassifier
classifier
 
predefined_k_nearest_neighbor
predefined_k_nearest_neighborpredefined_k_nearest_neighbor
predefined_k_nearest_neighbor
 
data_storing_without_container
data_storing_without_containerdata_storing_without_container
data_storing_without_container
 
sine_wave_theory_of_pixel_comments
sine_wave_theory_of_pixel_commentssine_wave_theory_of_pixel_comments
sine_wave_theory_of_pixel_comments
 
sine_wave_theory_of_pixel_proposal
sine_wave_theory_of_pixel_proposalsine_wave_theory_of_pixel_proposal
sine_wave_theory_of_pixel_proposal
 
sine_wave_theory_of_pixel_proposal
sine_wave_theory_of_pixel_proposalsine_wave_theory_of_pixel_proposal
sine_wave_theory_of_pixel_proposal
 

Alternative_of_Pixel_from_linkedin_post