Роберт Шекли. "Особый старательский"
Пескоход мягко катился по волнистым дюнам. Его шесть широких колес
поднимались и опускались, как грузные крупы упряжки слонов. Невидимое солнце
палило сквозь мертвенно-белую завесу небосвода, изливая свой жар на
брезентовый верх машины и отражаясь от иссушенных песков.
"Только не спать",- сказал себе Моррисон, выправляя по компасу курс
пескохода.
Вот уже двадцать первый день он ехал по Скорпионовой пустыне Венеры;
двадцать первый день боролся со сном за рулем пескохода, который, качаясь из
стороны в сторону, переваливал через одну песчаную волну за другой. Ехать по
ночам было бы легче, но здесь слишком часто приходилось объезжать крутые
овраги и валуны величиной с дом. Теперь он понимал, почему в пустыню
направлялись по двое: один вел машину, а другой тряс его, не давая заснуть.
"Но в одиночку лучше,- напомнил себе Моррисон.- Вдвое меньше припасов и
не рискуешь случайно оказаться убитым".
Он начал клевать носом и заставил себя рывком поднять голову. Перед
ним, за поляроидным ветровым стеклом, плясала и зыбилась пустыня. Пескоход
бросало и качало с предательской мягкостью. Моррисон протер глаза и включил
радио.
Это был крупный, загорелый, мускулистый молодой человек с коротко
остриженными черными волосами и серыми глазами. Он наскреб двадцать тысяч
долларов и приехал на Венеру, чтобы здесь, в Скорпионовой пустыне, сколотить
себе состояние, как это делали уже многие до него. В Престо - последнем
городке на рубеже пустыни - он обзавелся снаряжением и пескоходом, после
чего у него осталось всего десять долларов.
В Престо десяти долларов ему хватило как раз на то, чтобы выпить в
единственном на весь город салуне. Моррисон заказал виски с содовой, выпил с
шахтерами и старателями и посмеялся над россказнями старожилов про стаи
волков и эскадрильи прожорливых птиц, что водились в глубине пустыни. Он
знал все о солнечной слепоте, тепловом ударе и о поломке телефона. Он был
уверен, что с ним ничего подобного не случится.
Но теперь, пройдя за двадцать один день 1800 миль, он научился уважать
эту безводную громаду песка и камня площадью втрое больше Сахары. Здесь и в
самом деле можно погибнуть! Но можно и разбогатеть; именно это и намеревался
сделать Моррисон.
Из приемника послышалось гудение. Повернув регулятор громкости до
отказа, он едва расслышал звуки танцевальной музыки из Венусборга. Потом
звуки замерли, и слышно было только гудение.
Моррисон выключил радио и крепко вцепился в руль обеими руками. Разжал
одну руку, взглянул на часы: девять пятнадцать утра. В десять тридцать он
сделает остановку и вздремнет. В такую жару нужно отдыхать. Но не больше
получаса. Где-то впереди ждет сокровище, и его нужно найти, прежде чем
истощатся припасы.
Там, впереди, непременно должны быть выходы драгоценной золотоносной
породы! Вот уже два дня, как он напал на ее следы. А что, если он наткнется
на настоящую жилу, как Кэрк в восемьдесят девятом году или Эдмондсон и
Арслер в девяносто третьем? Тогда он сделает то же, что сделали, они:
закажет "Особый старательский" коктейль, сколько бы с него ни. содрали.
Пескоход катился вперед, делая неизменные тридцать миль в час, и
Моррисон заставил себя внимательно вглядеться в опаленную жаром
желтовато-коричневую местность. Вон тот выход песчаника точь-в-точь такого
же цвета, как волосы Джейни.
Когда он доберется до богатых залежей, то вернется на Землю; они с
Джейни поженятся и купят себе ферму в океане. Хватит с него старательства.
Только бы одну богатую жилу, чтобы купить кусок глубокого синего
Атлантического океана. Кое-кто может считать рыбоводство скучным занятием,
но его оно вполне устраивает.
Он живо представил себе, как стада макрелей пасутся в планктонных
садках, а он сам со своим верным дельфином посматривает, не сверкнет ли
серебром хищная барракуда и не покажется ли из-за коралловых зарослей
серо-стальная акула...
Моррисон почувствовал, что пескоход бросило вбок. Он очнулся, судорожно
сжал руль и изо всех сил вывернул его. Пока он дремал, машина съехала с
рыхлого гребня дюны. Сильно накренившись, пескоход цеплялся колесами за
гребень. Песок и галька летели из-под широких колес, которые с визгом и воем
начали вытягивать машину вверх по откосу.
И тут обрушился весь склон дюны.
Моррисон повис на руле. Пескоход завалился набок и покатился вниз.
Песок сыпался в рот и в глаза. Отплевываясь, Моррисон не выпускал руля из
рук. Потом машина еще раз перевернулась и провалилась в пустоту.
Несколько мгновений Моррисон висел в воздухе. Потом пескоход рухнул на
дно сразу всеми колесами. Моррисон услышал треск: это лопнули обе задние
шины. Он ударился головой о ветровое стекло и потерял сознание.
Очнувшись, он прежде всего взглянул на часы. Они показывали десять
тридцать пять.
"Самое время вздремнуть,- сказал себе Моррисон.- Но, пожалуй, лучше я
сначала выясню обстановку".
Он обнаружил, что находится на дне неглубокой впадины, усыпанной
острыми камешками. От удара лопнули две шины, разбилось ветровое стекло и
сорвало дверцу. Снаряжение было разбросано вокруг, но как будто оставалось
невредимым.
"Могло быть и хуже",- сказал себе Моррисон.
Он нагнулся и внимательно оглядел шины.
"Оно и есть хуже",- добавил он.
Обе лопнувшие шипы были так изодраны, что починить их было уже
невозможно. Оставшейся резины не хватило бы и на детский воздушный шарик.
Запасные колеса он использовал еще десять дней назад, пересекая Чертову
Решетку. Использовал и выбросил. Двигаться дальше без шин он не мог.
Моррисон вытащил телефон, стер пыль с черного пластмассового футляра и
набрал номер гаража Эла в Престо. Через секунду засветился маленький
видеоэкран. Он увидел длинное, угрюмое лицо, перепачканное маслом.
- Гараж Эла. Эдди у аппарата.
- Привет, Эдди. Это Том Моррисон. С месяц назад я купил у вас пескоход
"Дженерал моторс". Помните?
- Конечно, помню,- ответил Эл.- Вы тот самый парень, что поехал один по
Юго-Западной тропе. Ну, как ведет себя таратайка?
- Прекрасно. Машина что надо. Я вот по какому делу...
- Эй,- перебил его Эдди,- что с вашим лицом? Моррисон провел по лбу
рукой - она оказалась в крови.
- Ничего особенного,- сказал он.- Я кувыркнулся с дюны, и лопнули две
шины.
Он повернул телефон, чтобы Эдди смог их разглядеть.
- Не починить,- сказал Эдди.
- Так я и думал. А запасные я истратил, когда ехал через Чертову
Решетку. Послушайте, Эдди, вы не могли бы телепортировать мне пару шин?
Сойдут даже реставрированные. А то мне без них не сдвинуться с места.
- Конечно,- ответил Эдди,- только реставрированных у меня нет. Я
телепортирую новые по пятьсот за штуку. Плюс четыреста долларов за
телепортировку. Тысяча четыреста долларов, мистер Моррисон.
- Ладно.
- Хорошо, сэр. Если сейчас вы покажете мне наличные или чек, который
отошлете вместе с распиской, я буду действовать.
- В данный момент,- сказал Моррисон,- у меня нет ни цента.
- А счет в банке?
- Исчерпан дочиста.
- Облигации? Недвижимость? Хоть что-нибудь, что можно обратить в
наличные?
- Ничего, кроме этого пескохода, который вы продали мне за восемь тысяч
долларов. Когда вернусь, рассчитаюсь с вами пескоходом.
- Если вернетесь. Мне очень жаль, мистер Моррисон, но ничего не выйдет.
- Что вы хотите сказать? - спросил Моррисон.- Вы же знаете, что я
заплачу за шины.
- А вы знаете законы Венеры,- упрямо сказал Эдди.- Никакого кредита!
Деньги на бочку!
- Не могу же я ехать на пескоходе без шин,- сказал Моррисон.- Неужели
вы меня бросите?
- Кто это вас бросит? - возразил Эдди.- Со старателями такое случается
каждый день. Вы знаете, что делать, мистер Моррисон. Позвоните в компанию
"Коммунальные услуги" и объявите себя банкротом. Подпишите бумагу о передаче
им остатков пескохода, снаряжения и всего, что вы нашли по дороге. Они вас
выручат.
- Я не хочу возвращаться,- ответил Моррисон.- Смотрите!
Он поднес аппарат к самой земле.
- Видите, Эдди? Видите эти красные и пурпурные крапинки? Где-то здесь
лежит богатая руда!
- Следы находят все старатели,- сказал Эдди.- Проклятая пустыня полна
таких следов.
- Но это богатое месторождение,- настаивал Моррисон.- Следы ведут прямо
к залежам, к большой жиле. Эдди, я знаю, это очень большое одолжение, но
если бы вы рискнули ради меня парой шин...
- Не могу,- ответил Эдди.- Я же всего-навсего служащий. Я не имею права
телепортировать вам никаких шин, пока вы мне не покажете деньги. Иначе меня
выгонят с работы, а может быть, и посадят. Вы знаете закон.
- Деньги на бочку,- мрачно сказал Моррисон.
- Вот именно. Не делайте глупостей и поворачивайте обратно. Может быть,
когда-нибудь попробуете еще раз.
- Я двенадцать лет копил деньги,- ответил Моррисон.- Я не поверну
назад.
Он отключил телефон и попытался что-нибудь придумать. Кому еще здесь,
на Венере, он может позвонить? Только Максу Крэндоллу, своему маклеру по
драгоценным камням. Но Максу негде взять тысячу четыреста долларов - в своей
тесной конторе рядом с ювелирной биржей Венусборга он еле-еле зарабатывает
на то, чтобы заплатить домохозяину,- где уж тут помигать попавшим в беду
старателям.
"Не могу я просить Макса о помощи,- решил Моррисон.- По крайней мере до
тех пор, пока не найду золото. Настоящее золото, а не просто его следы.
Значит, остается выпутываться самому".
Он открыл задний борт пескохода и начал разгружать его, сваливая
снаряжение на песок. Придется отобрать только самое необходимое: все, что он
возьмет, предстоит тащить на себе.
Нужно взять телефон. Походный набор для анализов. Концентраты,
револьвер, компас. И больше ничего, кроме воды - столько, сколько он сможет
унести. Все остальное придется бросить.
В вечеру Моррисон собрался в путь. Он с сожалением посмотрел на
остающиеся двадцать баков с водой. В пустыне вода - самое драгоценное
имущество, если не считать телефона. Но ничего не поделаешь. Напившись
вдоволь, он взвалил на плечи тюк и направился на юго-запад, в глубь пустыни.
Три дня он шел на юго-запад, потом, на четвертый день, повернул на юг.
Признаки золота становились все отчетливее. Никогда не показывавшееся из-за
облаков солнце палило сверху, и мертвенно-белое небо смыкалось над
Моррисоном, как крыша из раскаленного железа. Он шел по следам золота, а по
его следам шел еще кто-то.
На шестой день он уловил какое-то движение, но это было так далеко, что
он ничего не смог разглядеть. На седьмой день он увидел, кто его
выслеживает.
Волки венерианской породы - маленькие, худые, с желтой шкурой и
длинными, изогнутыми, будто в усмешке, челюстями - были одной из немногих
разновидностей млекопитающих, которые обитали в Скорпионовой пустыне.
Моррисон вгляделся и увидел рядом с первым волком еще двух.
Он расстегнул кобуру револьвера. Волки не пытались приблизиться.
Времени у них было достаточно.
Моррисон все шел и шел, жалея, что не захватил с собой ружье. Но это
означало бы лишние восемь фунтов, а значит, на восемь фунтов меньше воды.
Раскидывая лагерь на закате восьмого дня, он услышал какое-то
потрескивание. Он резко повернулся и заметил в воздухе, футах в десяти слева
от себя, на высоте чуть больше человеческого роста, маленький вихрь, похожий
на водоворот. Вихрь крутился, издавая характерное потрескивание, всегда
сопровождавшее телепортировку.
"Кто бы это мог мне что-то телепортировать?" - подумал Моррисон, глядя,
как вихрь медленно растет.
Телепортировка предметов со стационарного проектора в любую заданную
точку была обычным способом доставки грузов на огромные расстояния Венеры.
Телепортировать можно было любой неодушевленный предмет. Одушевленные
предметы телепортировать не удавалось, потому что при этом происходили
некоторые незначительные, по непоправимые изменения молекулярного строения
протоплазмы. Кое-кому пришлось убедиться в этом на себе, когда
телепортировка только еще входила в практику.
Моррисон ждал. Воздушный вихрь достиг трех футов в диаметре. Из него
показался хромированный робот с большой сумкой.
- А, это ты,- сказал Моррисон.
- Да, сэр,- сказал робот, окончательно высвободившись из вихря.-
Уильямс-4 с венерианской почтой к вашим услугам.
Робот был среднего роста, с тонкими ногами и плоскими ступнями,
человекоподобный и наделенный добродушным характером. Вот уже двадцать три
года он представлял собой все почтовое ведомство Венеры - сортировал, хранил
и доставлял письма. Он был построен основательно, и за все двадцать три года
почта ни разу не задержалась.
- Это я, мистер Моррисон,- сказал Уильямс-4.- К сожалению, в пустыню
почта заглядывает только дважды в месяц, но уж зато приходит вовремя, а это
самое ценное. Вот для вас. И вот. Кажется, есть еще одно. Что, пескоход
сломался?
- Ну да,- ответил Моррисон, забирая свои письма. Уильямс-4 продолжал
рыться в сумке. Хотя старый робот был прекрасным почтальоном, он слыл самым
большим болтуном на всех трех планетах.
- Где-то здесь было еще одно,- сказал Уильямс-4.- Плохо, что пескоход
сломался. Теперь уж пескоходы пошли не те, что во времена моей молодости.
Послушайтесь доброго совета, молодой человек. Возвращайтесь назад, если у
вас еще есть такая возможность.
Моррисон покачал головой.
- Глупо, просто глупо,- сказал старый робот.- Если б вы повидали с
мое... Сколько раз мне попадались вот такие парни - лежат себе на песке в
высохшем мешке из собственной кожи, а кости изгрызли песчаные волки и
грязные черные коршуны. Двадцать три года я доставляю почту прекрасным
молодым людям вроде вас, и каждый думает, что он необыкновенный, не такой,
как другие.
Зрительные ячейки робота затуманились воспоминаниями.
- Но они такие же, как и все,- продолжал Уильямс-4.- Все они одинаковы,
как роботы, сошедшие с конвейера, особенно после того, как с ними
разделаются волки. И тогда мне приходится пересылать письма и личные вещи их
возлюбленным, на Землю.
- Знаю,- ответил Моррисон.- Но кое-кто остается в живых, верно?
- Конечно,- согласился робот.- Я видел, как люди сколачивали себе одно,
два, три состояния. А потом умирали в песках, пытаясь составить четвертое.
- Только не я,- ответил Моррисон.- Мне хватит и одного. А потом я куплю
себе подводную ферму на Земле. Робот содрогнулся.
- Ненавижу соленую воду. Но каждому - свое. Желаю удачи, молодой
человек.
Робот внимательно оглядел Моррисона - вероятно, прикидывая, много ли
при нем личных вещей,- и полез обратно в воздушный вихрь.
Мгновение - и он исчез. Еще мгновение - исчез и вихрь.
Моррисон сел и принялся читать письма. Первое было от маклера по
драгоценным камням Макса Крэндолла. Он писал о депрессии, которая обрушилась
на Венусборг, и намекал, что может оказаться банкротом, если кто-нибудь из
его старателей не найдет чего-то стоящего.
Второе письмо было уведомлением от Телефонной компании Венеры. Моррисон
задолжал за двухмесячное пользование телефоном двести десять долларов и
восемь центов. Если эта сумма не будет уплачена немедленно, телефон подлежит
отключению.
Последнее письмо, пришедшее с далекой Земли, было от Джейни. Оно было
заполнено новостями о его двоюродных братьях, тетках и дядях. Джейни писала
о фермах в Атлантическом океане, которые она присмотрела, и о чудном
местечке, что она нашла в Карибском море недалеко от Мартиники. Она умоляла
его бросить старательство, если оно грозит какой-нибудь опасностью; можно
найти и другие способы заработать на ферму. Она посылала ему всю свою любовь
и заранее поздравляла с днем .рождения.
"День рождения? - спросил себя Моррисон.- Погодите, сегодня двадцать
третье июля. Нет, двадцать четвертое. А мой день рождения первого августа.
Спасибо, что вспомнила, Джейни".
В эту ночь ему снилась Земля и голубые просторы Атлантики. Но под утро,
когда жара усилилась, он обнаружил, что видит во сне многие мили золотых
жил, оскаливших зубы песчаных волков и "Особый старательский".
Моррисон продолжал идти по дну давно исчезнувшего озера, где камни
сменились песком. Потом снова пошли камни, мрачные, скрученные, изогнутые на
тысячу ладов. Красные, желтые, бурые цвета плыли у него перед глазами. Во
всей этой пустыне не было ни одного зеленого пятнышка.
Он вес шел в глубь пустыни, вдоль хаотических нагромождений камней, а
поодаль, с обеих сторон, за ним, не приближаясь и не отставая, шли волки.
Моррисон не обращал на них внимания. Ему доставляли достаточно забот
отвесные скалы и целые поля валунов, преграждавшие путь на юг.
На одиннадцатый день после того, как он бросил пескоход, следы золота
стали настолько заметными, что породу уже можно было промывать. Волки все
еще преследовали его, и вода была на исходе. Еще один дневной переход - и
все будет кончено.
Моррисон на мгновение задумался, потом распаковал телефон и набрал
номер компании "Коммунальные услуги".
На экране появилась суровая, строго одетая женщина с седеющими
волосами.
- "Коммунальные услуги",- сказала она.- Чем мы можем вам помочь?
- Привет,- весело отозвался Моррисон.- Как погода в Венусборге?
- Жарко,- ответила женщина.- А у вас?
- Я даже не заметил,- улыбнулся Моррисон.- Слишком занят: пересчитываю
свои богатства.
- Вы нашли золотую жилу? - спросила женщина, и ее лицо немного
смягчилось.
- Конечно,- ответил Моррисон.- На пока никому не говорите. Я еще не
оформил заявку. Мне бы наполнить их,- беззаботно улыбаясь, он показал ей
свои фляги. Иногда это удавалось. Иногда, если вы вели себя достаточно
уверенно, "Коммунальные услуги" давали воду, не проверяя ваш текущий счет.
Это было жульничество, но ему было не до приличий.
- Ваш счет в порядке? - спросила женщина.
- Конечно,- ответил Моррисон, почувствовав, как улыбка застыла на его
лице.- Мое имя Том Моррисон. Можете проверить...
- О, этим занимаются другие. Держите крепче флягу. Готово!
Крепко держа флягу обеими руками, Моррисон смотрел, как над ее
горлышком тонкой хрустальной струйкой показалась вода, телепортированная за
четыре тысячи миль из Венусборга. Струйка потекла во флягу с чарующим
журчанием. Глядя на нее, Моррисон почувствовал, как его пересохший рот стал
наполняться слюной.
Вдруг вода перестала течь.
- В чем дело? - спросил Моррисон.
Экран телефона померк, потом снова засветился, Моррисон увидел перед
собой худое лицо незнакомого мужчины. Мужчина сидел за большим письменным
столом. Перед ним была табличка с надписью: "Милтон П. Рид, вице-президент,
отдел счетов".
- Мистер Моррисон,- сказал Рид,- ваш счет перерасходован. Вы получили
воду обманным путем. Это уголовное преступление.
- Я заплачу за воду,- сказал Моррисон.
- Когда?
- Как только вернусь в Венусборг.
- Чем вы собираетесь платить?
- Золотом,- ответил Моррисон.- Посмотрите, мистер Рид. Это вернейшие
признаки. Вернее, чем были у Кэрка, когда он сделал свою заявку. Еще день -
и я найду золотоносную породу...
- Так думает каждый старатель на Венере,- сказал мистер Рид.- Всего
один день отделяет каждого старателя от золотоносной породы. И все они
рассчитывают получить кредит в "Коммунальных услугах".
- Но в данном случае...
- "Коммунальные услуги",- продолжал мистер Рид,- не благотворительная
организация. Наш устав запрещает продление кредита, мистер Моррисон. Венера
- еще не освоенная планета, и планета очень далекая. Любое промышленное
изделие приходится ввозить сюда с Земли за немыслимую цену. У нас есть своя
вода, но найти ее, очистить и потом телепортировать стоит дорого. Наша
компания, как и любая другая на Венере, вынуждена удовлетвориться крайне
малой прибылью, да и та неизменно вкладывается в расширение дела. Вот почему
здесь не может быть кредита.
- Я все это знаю,- сказал Моррисон,- но я же говорю вам, что мне нужен
только день или два, не больше...
- Абсолютно исключено. По правилам мы уже сейчас не имеем права
выручать вас. Вы должны были объявить о своем банкротстве неделю назад,
когда сломался пескоход. Ваш механик сообщил нам об этом, как требует закон.
Но вы этого не сделали. Мы имеем право бросить вас. Вы понимаете?
- Да, конечно,- устало ответил Моррисон.
- Тем не менее компания приняла решение ради вас нарушить правила. Если
вы немедленно повернете назад, мы снабдим вас водой на обратный путь.
- Я пока не хочу возвращаться. Я почти нашел месторождение.
- Вы должны повернуть назад! Подумайте хорошенько, Моррисон! Что было
бы с нами, если бы мы позволяли каждому старателю рыскать по пустыне и
снабжали его водой? Туда устремились бы десять тысяч человек, и не прошло бы
и года, как мы были бы разорены. Я и так нарушаю правила. Возвращайтесь!
- Нет,- ответил Моррисон.
- Подумайте еще раз. Если вы сейчас не повернете назад, "Коммунальные
услуги" снимают с себя всякую ответственность за снабжение вас водой.
Моррисон кивнул. Если он пойдет дальше, то рискует умереть в пустыне. А
если вернется? Он окажется в Венусборге без гроша в кармане, кругом в долгах
и будет тщетно разыскивать работу в перенаселенном городе. Ему придется
спать в ночлежках и кормиться бесплатной похлебкой вместе с другими
старателями, которые повернули обратно. А где он достанет деньги, чтобы
вернуться на Землю? Когда он снова увидит Джейни?
- Я, пожалуй, пойду дальше,- сказал Моррисон.
- Тогда "Коммунальные услуги" снимают с себя всякую ответственность за
вас,- повторил Рид и повесил трубку.
Моррисон уложил телефон, хлебнул глоток из своих скудных запасов воды и
снова пустился в путь.
Песчаные волки рысцой бежали с обеих сторон, постепенно приближаясь. С
неба его заметил коршун с треугольными крыльями. Коршун день и ночь парил на
восходящих токах воздуха, ожидая, пока волки прикончат Моррисона. Потом
коршуна сменила стая маленьких летучих скорпионов. Они отогнали птицу
наверх, в облачный слой. Летучие гады ждали целый день. Потом их в свою
очередь прогнала стая черных коршунов.
Теперь, на пятнадцатый день после того, как он бросил пескоход,
признаки золота стали еще обильнее. В сущности, он шел по поверхности
золотой жилы. Везде вокруг, по-видимому, было золото. Но самой жилы он еще
не обнаружил.
Моррисон сел и потряс свою последнюю флягу. Но не услышал плеска. Он
отвинтил пробку и опрокинул флягу себе в рот. В запекшееся горло скатились
две капли.
Прошло уже четыре дня с тех пор, как он разговаривал с "Коммунальными
услугами". Последнюю воду он выпил вчера. Или позавчера?
Он снова завинтил пустую флягу и окинул взглядом выжженную жаром
местность. Потом выхватил из мешка телефон и набрал номер Макса Крэндолла.
На экране появилось круглое, озабоченное лицо Крэндолла.
- Томми,- сказал он,- на кого ты похож?
- Все в порядке,- ответил Моррисон.- Немного высох, и все. Макс, я у
самой жилы.
- Ты в этом уверен? - сказал Макс.
- Смотри сам,- сказал Моррисон, поворачивая телефон в разные стороны.-
Смотри, какие здесь формации! Видишь вон там красные и пурпурные пятна?
- Верно, признаки золота,- неуверенно согласился Крэндолл.
- Где-то поблизости богатая порода. Она должна быть здесь! - сказал
Моррисон.- Послушай, Макс, я знаю, что у тебя туго с деньгами, но хочу
попросить тебя об одолжении. Пошли мне пинту воды. Всего пинту, чтобы мне
хватило на день или два. Эта пинта может нас обоих сделать богачами.
- Не могу,- грустно ответил Крэндолл.
- Не можешь?
- Нет, Томми, я послал бы тебе воды, даже если бы вокруг тебя не было
ничего, кроме песчаника и гранита. Неужели ты думаешь, что я дал бы тебе
умереть от жажды, если бы мог что-нибудь поделать? Но я ничего не могу.
Взгляни.
Крэндолл повернул свой телефон.
Моррисон увидел, что стулья, стол, конторка, шкаф и сейф исчезли из
конторы. Остался только телефон.
- Не знаю, почему не забрали и телефон,- сказал Крэндолл.- Я должен за
него за два месяца.
- Я тоже,- вставил Моррисон.
- Меня ободрали как липку,- сказал Крэндолл.- Ни гроша не осталось.
Пойми, за себя я не волнуюсь. Я могу питаться и бесплатной похлебкой. Но я
не могу телепортировать тебе ни капли воды. Ни тебе, ни Ремстаатеру.
- Джиму Ремстаатеру?
- Ага. Он шел по следам золота на север, за Забытой речкой. На прошлой
неделе у его пескохода сломалась ось, а поворачивать назад он не захотел.
Вчера у него кончилась вода.
- Я бы поручился за него, если бы мог,- сказал Моррисон.
- И он поручился бы за тебя, если бы мог,- ответил Крэндолл.- Но он не
может, и ты не можешь, и я не могу. Томми, у тебя осталась только одна
надежда.
- Какая?
- Найди породу. Не просто признаки золота, а настоящее месторождение,
которое стоило бы настоящих денег. Потом позвони мне. Если это будет в самом
деле золотоносная порода, я приведу Уилкса из "Три-Плэнет Майнинг" и
заставлю его дать нам аванс. Он, вероятно, потребует пятьдесят процентов.
- Но это же грабеж!
- Нет, просто цена кредита на Венере,- ответил Крэндолл.- Не
беспокойся, все равно останется немало. Но сначала нужно найти породу.
- О'кэй,- сказал Моррисон.- Она должна быть где-то здесь. Макс, какое
сегодня число?
- Тридцать первое июля. А что?
- Просто так. Я позвоню тебе, когда что-нибудь найду.
Повесив трубку, Моррисон присел на камень и тупо уставился в песок.
Тридцать первое июля. Завтра у него день рождения. О нем будут думать
родные. Тетя Бесс в Пасадене, близнецы в Лаосе, дядя Тед в Дуранго. И,
конечно, Джейни, которая ждет его в Тампа.
Моррисон понял, что, если он не найдет породу, завтрашний день рождения
будет для него последним.
Он поднялся, снова упаковал телефон рядом с пустыми флягами и
направился на юг.
Он шел не один. Птицы и звери пустыни шли за ним. Над головой без конца
кружились молча черные коршуны. По сторонам, уже гораздо ближе, его
сопровождали песчаные волки, высунув языки в ожидании, когда же он упадет
замертво...
- Я еще жив! - заорал на них Моррисон. Он выхватил револьвер и
выстрелил в ближайшего волка. Расстояние было футов двадцать, но он
промахнулся. Он встал на одно колено, взял револьвер в обе руки и выстрелил
снова. Волк завизжал от боли. Стая немедленно набросилась на раненого, и
коршуны устремились вниз за своей долей.
Моррисон сунул револьвер в кобуру и побрел дальше. Он знал, что его
организм сильно обезвожен. Все вокруг прыгало и плясало перед глазами, и его
шаги стали неверными. Он выбросил пустые фляги, выбросил все, кроме прибора
для анализов, телефона и револьвера. Или он выйдет из этой пустыни
победителем, или не выйдет вообще. Признаки золота были все такими же
обильными. Но он все еще не мог найти настоящую жилу.
К вечеру он заметил неглубокую пещеру у подножия утеса. Он заполз в нее
и устроил поперек входа баррикаду из камней. Потом вытащил револьвер и
оперся спиной о заднюю стену. Снаружи фыркали и щелкали зубами волки.
Моррисон устроился поудобнее и приготовился провести всю ночь настороже.
Он не спал, но и не бодрствовал. Его мучили кошмары и видения. Он снова
оказался на Земле, и Джейни говорила ему:
- Это тунцы. У них что-то неладно с питанием. Они все болеют.
- Проклятье,- отвечал Моррисон.- Стоит только приручить рыбу, как она
начинает привередничать.
- Ну что ты там философствуешь, когда твои рыбы больны?
- Позвони ветеринару.
- Звонила. Он у Блейков, ухаживает за молочным китом.
- Ладно. Пойду посмотрю.
Он надел маску и, улыбаясь, сказал:
- Не успеешь обсохнуть, как уже приходится снова лезть в воду.
Его лицо и грудь были влажными.
Моррисон открыл глаза. Его лицо и грудь в самом деле были мокры от
пота. Пристально посмотрев на перегороженный вход в пещеру, он насчитал два,
четыре, шесть, восемь зеленых глаз. Он выстрелил в них, но они не отступили.
Он выстрелил еще раз, и пуля, отлетев от стенки, осыпала его режущими
осколками камня. Продолжая стрелять, он ухитрился ранить одного из волков.
Стая разбежалась.
Револьвер был пуст. Моррисон пошарил в карманах и нашел еще пять
патронов. Он тщательно зарядил револьвер. Скоро, наверное, рассвет.
Он снова увидел сон; на этот раз ему приснился "Особый старательский".
Он слышал рассказы о нем во всех маленьких салунах, окаймлявших Скорпионову
пустыню. Заросшие щетиной пожилые старатели рассказывали о нем сотню разных
историй, а видавшие виды бармены добавляли новые подробности. В восемьдесят
девятом году его заказал Кэрк - большую порцию, специально для себя.
Эдмондсон и Арслер отведали его в девяносто третьем. Это было несомненно. И
другие заказывали его, сидя на своих драгоценных золотых жилах". По крайней
мере, так говорили.
Но существует ли он на самом деле? Есть ли вообще такой коктейль -
"Особый старательский"? Доживет ли Моррисон до того, чтобы увидеть это
радужное чудо, выше колокольни, больше дома, дороже, чем сама золотоносная
порода?
Ну, конечно! Ведь он уже почти может его разглядеть...
Моррисон заставил себя очнуться. Наступило утро. Он с трудом выбрался
из пещеры навстречу дню.
Он еле-еле полз к югу, за ним по пятам шли волки, на него ложились тени
крылатых хищников. Он скреб пальцами камни и песок. Вокруг были обильные
признаки золота. Верные признаки!
Но где же в этой заброшенной пустыне золотоносная порода?
Где? Ему было уже почти все равно. Он гнал вперед свое сожженное
солнцем, высохшее тело, останавливаясь только для того, чтобы отпугнуть
выстрелом подошедших слишком близко волков.
Осталось четыре пули.
Ему пришлось выстрелить еще раз, когда коршуны, которым надоело ждать,
начали пикировать ему на голову. Удачный выстрел угодил прямо в стаю, свалив
двух птиц. Волки начали грызться из-за них. Моррисон, уже ничего не видя,
пополз вперед. И упал с гребня невысокого утеса.
Падение было не опасным, но он выронил револьвер. Прежде чем он успел
его найти, волки бросились на него. Только их жадность спасла Моррисона.
Пока они дрались над ним, он откатился в сторону и подобрал револьвер. Два
выстрела разогнали стаю. После этого у него осталась одна пуля. Придется
приберечь ее для себя - он слишком устал, чтобы идти дальше.
Он упал на колени. Признаки золота здесь были еще богаче. Они были
фантастически богатыми. Где-то совсем рядом...
- Черт возьми,- произнес Моррисон. Небольшой овраг, куда он свалился,
был сплошной золотой жилой.
Он поднял с земли камешек. Даже в необработанном виде камешек весь
светился глубоким золотым блеском - внутри сверкали яркие красные и
пурпурные точки.
"Проверь,- сказал себе Моррисон.- Не надо ложных тревог. Не надо
миражей и обманутых надежд. Проверь".
Рукояткой револьвера он отколол кусочек камня. С виду это была
золотоносная порода. Он достал свой набор для анализов и капнул на камень
белым раствором. Раствор вспенился и зазеленел.
- Золотоносная порода, точно! - сказал Моррисон, окидывая взглядом
сверкающие склоны оврага.- Эге, да я богач!
Он вытащил телефон и дрожащими пальцами набрал номер Крэндолла.
- Макс! - заорал он.- Я нашел! Нашел настоящее месторождение!
- Меня зовут не Макс,- сказал голос по телефону.
- Что?
- Моя фамилия Бойярд,- сказал голос. Экран засветился, и Моррисон
увидел худого желтолицего человека с тонкими усиками.
- Извините, мистер Бойярд,- сказал Моррисон,- я, наверное, не туда
попал. Я звонил...
- Это неважно, куда вы звонили,- сказал мистер Бойярд.- Я участковый
контролер Телефонной компании Венеры. Вы задолжали за два месяца.
- Теперь я могу заплатить,- ухмыляясь, заявил Моррисон.
- Прекрасно,- ответил мистер Бойярд.- Как только вы это сделаете, ваш
телефон снова будет включен. Экран начал меркнуть.
- Подождите! - закричал Моррисон.- Я заплачу, как только доберусь до
вашей конторы! Но сначала я должен один раз позвонить. Только один раз,
чтобы...
- Ни в коем случае,- решительно ответил мистер Бойярд.- После того как
вы оплатите счет, ваш телефон будет немедленно включен.
- Но у меня деньги здесь! - сказал Моррисон.- Здесь, со мной.
Мистер Бойярд помолчал.
- Ладно, это не полагается, но. я думаю, мы можем выслать вам
специального робота-посылыюго, если вы согласны оплатить расходы.
- Согласен!
- Хм... Это не полагается, но я думаю... Где деньги?
- Здесь,- ответил Моррисон.- Узнаете? Это золотоносная порода!
- Мне уже надоели эти фокусы, которые вы, старатели, вечно пытаетесь
нам устроить. Показываете горсть камешков...
- Но это на самом деле золотоносная порода! Неужели вы не видите?
- Я деловой человек, а не ювелир,- ответил мистер Бойярд.- Я не могу
отличить золотоносной породы от золототысячника.
Экран погас.
Моррисон лихорадочно пытался снова дозвониться до него. Телефон молчал
- не слышно было даже гудения. Он был отключен.
Моррисон положил аппарат на землю и огляделся. Узкий овраг, куда он
свалился, тянулся прямо ярдов на двадцать, потом сворачивал влево. На его
крутых склонах не было видно ни одной пещеры, ни одного удобного места, где
можно было бы устроить баррикаду.
Сзади послышался какой-то шорох. Обернувшись, он увидел, что на него
бросается огромный старый волк. Не раздумывая ни секунды, Моррисон выхватил
револьвер и выстрелил, размозжив голову зверя.
- Черт возьми,- сказал Моррисон,- я хотел оставить эту пулю для себя.
Он получил отсрочку на несколько секунд и бросился вниз по оврагу в
поисках выхода. Вокруг красными и пурпурными искрами сверкала золотоносная
порода. А позади бежали волки.
Моррисон остановился. Излучина оврага привела его к глухой стене.
Роберт Шекли. "Особый старательский"
Пескоход мягко катился по волнистым дюнам. Его шесть широких колес
поднимались и опускались, как грузные крупы упряжки слонов. Невидимое солнце
палило сквозь мертвенно-белую завесу небосвода, изливая свой жар на
брезентовый верх машины и отражаясь от иссушенных песков.
"Только не спать",- сказал себе Моррисон, выправляя по компасу курс
пескохода.
Вот уже двадцать первый день он ехал по Скорпионовой пустыне Венеры;
двадцать первый день боролся со сном за рулем пескохода, который, качаясь из
стороны в сторону, переваливал через одну песчаную волну за другой. Ехать по
ночам было бы легче, но здесь слишком часто приходилось объезжать крутые
овраги и валуны величиной с дом. Теперь он понимал, почему в пустыню
направлялись по двое: один вел машину, а другой тряс его, не давая заснуть.
"Но в одиночку лучше,- напомнил себе Моррисон.- Вдвое меньше припасов и
не рискуешь случайно оказаться убитым".
Он начал клевать носом и заставил себя рывком поднять голову. Перед
ним, за поляроидным ветровым стеклом, плясала и зыбилась пустыня. Пескоход
бросало и качало с предательской мягкостью. Моррисон протер глаза и включил
радио.
Это был крупный, загорелый, мускулистый молодой человек с коротко
остриженными черными волосами и серыми глазами. Он наскреб двадцать тысяч
долларов и приехал на Венеру, чтобы здесь, в Скорпионовой пустыне, сколотить
себе состояние, как это делали уже многие до него. В Престо - последнем
городке на рубеже пустыни - он обзавелся снаряжением и пескоходом, после
чего у него осталось всего десять долларов.
В Престо десяти долларов ему хватило как раз на то, чтобы выпить в
единственном на весь город салуне. Моррисон заказал виски с содовой, выпил с
шахтерами и старателями и посмеялся над россказнями старожилов про стаи
волков и эскадрильи прожорливых птиц, что водились в глубине пустыни. Он
знал все о солнечной слепоте, тепловом ударе и о поломке телефона. Он был
уверен, что с ним ничего подобного не случится.
Но теперь, пройдя за двадцать один день 1800 миль, он научился уважать
эту безводную громаду песка и камня площадью втрое больше Сахары. Здесь и в
самом деле можно погибнуть! Но можно и разбогатеть; именно это и намеревался
сделать Моррисон.
Из приемника послышалось гудение. Повернув регулятор громкости до
отказа, он едва расслышал звуки танцевальной музыки из Венусборга. Потом
звуки замерли, и слышно было только гудение.
Моррисон выключил радио и крепко вцепился в руль обеими руками. Разжал
одну руку, взглянул на часы: девять пятнадцать утра. В десять тридцать он
сделает остановку и вздремнет. В такую жару нужно отдыхать. Но не больше
получаса. Где-то впереди ждет сокровище, и его нужно найти, прежде чем
истощатся припасы.
Там, впереди, непременно должны быть выходы драгоценной золотоносной
породы! Вот уже два дня, как он напал на ее следы. А что, если он наткнется
на настоящую жилу, как Кэрк в восемьдесят девятом году или Эдмондсон и
Арслер в девяносто третьем? Тогда он сделает то же, что сделали, они:
закажет "Особый старательский" коктейль, сколько бы с него ни. содрали.
Пескоход катился вперед, делая неизменные тридцать миль в час, и
Моррисон заставил себя внимательно вглядеться в опаленную жаром
желтовато-коричневую местность. Вон тот выход песчаника точь-в-точь такого
же цвета, как волосы Джейни.
Когда он доберется до богатых залежей, то вернется на Землю; они с
Джейни поженятся и купят себе ферму в океане. Хватит с него старательства.
Только бы одну богатую жилу, чтобы купить кусок глубокого синего
Атлантического океана. Кое-кто может считать рыбоводство скучным занятием,
но его оно вполне устраивает.
Он живо представил себе, как стада макрелей пасутся в планктонных
садках, а он сам со своим верным дельфином посматривает, не сверкнет ли
серебром хищная барракуда и не покажется ли из-за коралловых зарослей
серо-стальная акула...
Моррисон почувствовал, что пескоход бросило вбок. Он очнулся, судорожно
сжал руль и изо всех сил вывернул его. Пока он дремал, машина съехала с
рыхлого гребня дюны. Сильно накренившись, пескоход цеплялся колесами за
гребень. Песок и галька летели из-под широких колес, которые с визгом и воем
начали вытягивать машину вверх по откосу.
И тут обрушился весь склон дюны.
Моррисон повис на руле. Пескоход завалился набок и покатился вниз.
Песок сыпался в рот и в глаза. Отплевываясь, Моррисон не выпускал руля из
рук. Потом машина еще раз перевернулась и провалилась в пустоту.
Несколько мгновений Моррисон висел в воздухе. Потом пескоход рухнул на
дно сразу всеми колесами. Моррисон услышал треск: это лопнули обе задние
шины. Он ударился головой о ветровое стекло и потерял сознание.
Очнувшись, он прежде всего взглянул на часы. Они показывали десять
тридцать пять.
"Самое время вздремнуть,- сказал себе Моррисон.- Но, пожалуй, лучше я
сначала выясню обстановку".
Он обнаружил, что находится на дне неглубокой впадины, усыпанной
острыми камешками. От удара лопнули две шины, разбилось ветровое стекло и
сорвало дверцу. Снаряжение было разбросано вокруг, но как будто оставалось
невредимым.
"Могло быть и хуже",- сказал себе Моррисон.
Он нагнулся и внимательно оглядел шины.
"Оно и есть хуже",- добавил он.
Обе лопнувшие шипы были так изодраны, что починить их было уже
невозможно. Оставшейся резины не хватило бы и на детский воздушный шарик.
Запасные колеса он использовал еще десять дней назад, пересекая Чертову
Решетку. Использовал и выбросил. Двигаться дальше без шин он не мог.
Моррисон вытащил телефон, стер пыль с черного пластмассового футляра и
набрал номер гаража Эла в Престо. Через секунду засветился маленький
видеоэкран. Он увидел длинное, угрюмое лицо, перепачканное маслом.
- Гараж Эла. Эдди у аппарата.
- Привет, Эдди. Это Том Моррисон. С месяц назад я купил у вас пескоход
"Дженерал моторс". Помните?
- Конечно, помню,- ответил Эл.- Вы тот самый парень, что поехал один по
Юго-Западной тропе. Ну, как ведет себя таратайка?
- Прекрасно. Машина что надо. Я вот по какому делу...
- Эй,- перебил его Эдди,- что с вашим лицом? Моррисон провел по лбу
рукой - она оказалась в крови.
- Ничего особенного,- сказал он.- Я кувыркнулся с дюны, и лопнули две
шины.
Он повернул телефон, чтобы Эдди смог их разглядеть.
- Не починить,- сказал Эдди.
- Так я и думал. А запасные я истратил, когда ехал через Чертову
Решетку. Послушайте, Эдди, вы не могли бы телепортировать мне пару шин?
Сойдут даже реставрированные. А то мне без них не сдвинуться с места.
- Конечно,- ответил Эдди,- только реставрированных у меня нет. Я
телепортирую новые по пятьсот за штуку. Плюс четыреста долларов за
телепортировку. Тысяча четыреста долларов, мистер Моррисон.
- Ладно.
- Хорошо, сэр. Если сейчас вы покажете мне наличные или чек, который
отошлете вместе с распиской, я буду действовать.
- В данный момент,- сказал Моррисон,- у меня нет ни цента.
- А счет в банке?
- Исчерпан дочиста.
- Облигации? Недвижимость? Хоть что-нибудь, что можно обратить в
наличные?
- Ничего, кроме этого пескохода, который вы продали мне за восемь тысяч
долларов. Когда вернусь, рассчитаюсь с вами пескоходом.
- Если вернетесь. Мне очень жаль, мистер Моррисон, но ничего не выйдет.
- Что вы хотите сказать? - спросил Моррисон.- Вы же знаете, что я
заплачу за шины.
- А вы знаете законы Венеры,- упрямо сказал Эдди.- Никакого кредита!
Деньги на бочку!
- Не могу же я ехать на пескоходе без шин,- сказал Моррисон.- Неужели
вы меня бросите?
- Кто это вас бросит? - возразил Эдди.- Со старателями такое случается
каждый день. Вы знаете, что делать, мистер Моррисон. Позвоните в компанию
"Коммунальные услуги" и объявите себя банкротом. Подпишите бумагу о передаче
им остатков пескохода, снаряжения и всего, что вы нашли по дороге. Они вас
выручат.
- Я не хочу возвращаться,- ответил Моррисон.- Смотрите!
Он поднес аппарат к самой земле.
- Видите, Эдди? Видите эти красные и пурпурные крапинки? Где-то здесь
лежит богатая руда!
- Следы находят все старатели,- сказал Эдди.- Проклятая пустыня полна
таких следов.
- Но это богатое месторождение,- настаивал Моррисон.- Следы ведут прямо
к залежам, к большой жиле. Эдди, я знаю, это очень большое одолжение, но
если бы вы рискнули ради меня парой шин...
- Не могу,- ответил Эдди.- Я же всего-навсего служащий. Я не имею права
телепортировать вам никаких шин, пока вы мне не покажете деньги. Иначе меня
выгонят с работы, а может быть, и посадят. Вы знаете закон.
- Деньги на бочку,- мрачно сказал Моррисон.
- Вот именно. Не делайте глупостей и поворачивайте обратно. Может быть,
когда-нибудь попробуете еще раз.
- Я двенадцать лет копил деньги,- ответил Моррисон.- Я не поверну
назад.
Он отключил телефон и попытался что-нибудь придумать. Кому еще здесь,
на Венере, он может позвонить? Только Максу Крэндоллу, своему маклеру по
драгоценным камням. Но Максу негде взять тысячу четыреста долларов - в своей
тесной конторе рядом с ювелирной биржей Венусборга он еле-еле зарабатывает
на то, чтобы заплатить домохозяину,- где уж тут помигать попавшим в беду
старателям.
"Не могу я просить Макса о помощи,- решил Моррисон.- По крайней мере до
тех пор, пока не найду золото. Настоящее золото, а не просто его следы.
Значит, остается выпутываться самому".
Он открыл задний борт пескохода и начал разгружать его, сваливая
снаряжение на песок. Придется отобрать только самое необходимое: все, что он
возьмет, предстоит тащить на себе.
Нужно взять телефон. Походный набор для анализов. Концентраты,
револьвер, компас. И больше ничего, кроме воды - столько, сколько он сможет
унести. Все остальное придется бросить.
В вечеру Моррисон собрался в путь. Он с сожалением посмотрел на
остающиеся двадцать баков с водой. В пустыне вода - самое драгоценное
имущество, если не считать телефона. Но ничего не поделаешь. Напившись
вдоволь, он взвалил на плечи тюк и направился на юго-запад, в глубь пустыни.
Три дня он шел на юго-запад, потом, на четвертый день, повернул на юг.
Признаки золота становились все отчетливее. Никогда не показывавшееся из-за
облаков солнце палило сверху, и мертвенно-белое небо смыкалось над
Моррисоном, как крыша из раскаленного железа. Он шел по следам золота, а по
его следам шел еще кто-то.
На шестой день он уловил какое-то движение, но это было так далеко, что
он ничего не смог разглядеть. На седьмой день он увидел, кто его
выслеживает.
Волки венерианской породы - маленькие, худые, с желтой шкурой и
длинными, изогнутыми, будто в усмешке, челюстями - были одной из немногих
разновидностей млекопитающих, которые обитали в Скорпионовой пустыне.
Моррисон вгляделся и увидел рядом с первым волком еще двух.
Он расстегнул кобуру револьвера. Волки не пытались приблизиться.
Времени у них было достаточно.
Моррисон все шел и шел, жалея, что не захватил с собой ружье. Но это
означало бы лишние восемь фунтов, а значит, на восемь фунтов меньше воды.
Раскидывая лагерь на закате восьмого дня, он услышал какое-то
потрескивание. Он резко повернулся и заметил в воздухе, футах в десяти слева
от себя, на высоте чуть больше человеческого роста, маленький вихрь, похожий
на водоворот. Вихрь крутился, издавая характерное потрескивание, всегда
сопровождавшее телепортировку.
"Кто бы это мог мне что-то телепортировать?" - подумал Моррисон, глядя,
как вихрь медленно растет.
Телепортировка предметов со стационарного проектора в любую заданную
точку была обычным способом доставки грузов на огромные расстояния Венеры.
Телепортировать можно было любой неодушевленный предмет. Одушевленные
предметы телепортировать не удавалось, потому что при этом происходили
некоторые незначительные, по непоправимые изменения молекулярного строения
протоплазмы. Кое-кому пришлось убедиться в этом на себе, когда
телепортировка только еще входила в практику.
Моррисон ждал. Воздушный вихрь достиг трех футов в диаметре. Из него
показался хромированный робот с большой сумкой.
- А, это ты,- сказал Моррисон.
- Да, сэр,- сказал робот, окончательно высвободившись из вихря.-
Уильямс-4 с венерианской почтой к вашим услугам.
Робот был среднего роста, с тонкими ногами и плоскими ступнями,
человекоподобный и наделенный добродушным характером. Вот уже двадцать три
года он представлял собой все почтовое ведомство Венеры - сортировал, хранил
и доставлял письма. Он был построен основательно, и за все двадцать три года
почта ни разу не задержалась.
- Это я, мистер Моррисон,- сказал Уильямс-4.- К сожалению, в пустыню
почта заглядывает только дважды в месяц, но уж зато приходит вовремя, а это
самое ценное. Вот для вас. И вот. Кажется, есть еще одно. Что, пескоход
сломался?
- Ну да,- ответил Моррисон, забирая свои письма. Уильямс-4 продолжал
рыться в сумке. Хотя старый робот был прекрасным почтальоном, он слыл самым
большим болтуном на всех трех планетах.
- Где-то здесь было еще одно,- сказал Уильямс-4.- Плохо, что пескоход
сломался. Теперь уж пескоходы пошли не те, что во времена моей молодости.
Послушайтесь доброго совета, молодой человек. Возвращайтесь назад, если у
вас еще есть такая возможность.
Моррисон покачал головой.
- Глупо, просто глупо,- сказал старый робот.- Если б вы повидали с
мое... Сколько раз мне попадались вот такие парни - лежат себе на песке в
высохшем мешке из собственной кожи, а кости изгрызли песчаные волки и
грязные черные коршуны. Двадцать три года я доставляю почту прекрасным
молодым людям вроде вас, и каждый думает, что он необыкновенный, не такой,
как другие.
Зрительные ячейки робота затуманились воспоминаниями.
- Но они такие же, как и все,- продолжал Уильямс-4.- Все они одинаковы,
как роботы, сошедшие с конвейера, особенно после того, как с ними
разделаются волки. И тогда мне приходится пересылать письма и личные вещи их
возлюбленным, на Землю.
- Знаю,- ответил Моррисон.- Но кое-кто остается в живых, верно?
- Конечно,- согласился робот.- Я видел, как люди сколачивали себе одно,
два, три состояния. А потом умирали в песках, пытаясь составить четвертое.
- Только не я,- ответил Моррисон.- Мне хватит и одного. А потом я куплю
себе подводную ферму на Земле. Робот содрогнулся.
- Ненавижу соленую воду. Но каждому - свое. Желаю удачи, молодой
человек.
Робот внимательно оглядел Моррисона - вероятно, прикидывая, много ли
при нем личных вещей,- и полез обратно в воздушный вихрь.
Мгновение - и он исчез. Еще мгновение - исчез и вихрь.
Моррисон сел и принялся читать письма. Первое было от маклера по
драгоценным камням Макса Крэндолла. Он писал о депрессии, которая обрушилась
на Венусборг, и намекал, что может оказаться банкротом, если кто-нибудь из
его старателей не найдет чего-то стоящего.
Второе письмо было уведомлением от Телефонной компании Венеры. Моррисон
задолжал за двухмесячное пользование телефоном двести десять долларов и
восемь центов. Если эта сумма не будет уплачена немедленно, телефон подлежит
отключению.
Последнее письмо, пришедшее с далекой Земли, было от Джейни. Оно было
заполнено новостями о его двоюродных братьях, тетках и дядях. Джейни писала
о фермах в Атлантическом океане, которые она присмотрела, и о чудном
местечке, что она нашла в Карибском море недалеко от Мартиники. Она умоляла
его бросить старательство, если оно грозит какой-нибудь опасностью; можно
найти и другие способы заработать на ферму. Она посылала ему всю свою любовь
и заранее поздравляла с днем .рождения.
"День рождения? - спросил себя Моррисон.- Погодите, сегодня двадцать
третье июля. Нет, двадцать четвертое. А мой день рождения первого августа.
Спасибо, что вспомнила, Джейни".
В эту ночь ему снилась Земля и голубые просторы Атлантики. Но под утро,
когда жара усилилась, он обнаружил, что видит во сне многие мили золотых
жил, оскаливших зубы песчаных волков и "Особый старательский".
Моррисон продолжал идти по дну давно исчезнувшего озера, где камни
сменились песком. Потом снова пошли камни, мрачные, скрученные, изогнутые на
тысячу ладов. Красные, желтые, бурые цвета плыли у него перед глазами. Во
всей этой пустыне не было ни одного зеленого пятнышка.
Он вес шел в глубь пустыни, вдоль хаотических нагромождений камней, а
поодаль, с обеих сторон, за ним, не приближаясь и не отставая, шли волки.
Моррисон не обращал на них внимания. Ему доставляли достаточно забот
отвесные скалы и целые поля валунов, преграждавшие путь на юг.
На одиннадцатый день после того, как он бросил пескоход, следы золота
стали настолько заметными, что породу уже можно было промывать. Волки все
еще преследовали его, и вода была на исходе. Еще один дневной переход - и
все будет кончено.
Моррисон на мгновение задумался, потом распаковал телефон и набрал
номер компании "Коммунальные услуги".
На экране появилась суровая, строго одетая женщина с седеющими
волосами.
- "Коммунальные услуги",- сказала она.- Чем мы можем вам помочь?
- Привет,- весело отозвался Моррисон.- Как погода в Венусборге?
- Жарко,- ответила женщина.- А у вас?
- Я даже не заметил,- улыбнулся Моррисон.- Слишком занят: пересчитываю
свои богатства.
- Вы нашли золотую жилу? - спросила женщина, и ее лицо немного
смягчилось.
- Конечно,- ответил Моррисон.- На пока никому не говорите. Я еще не
оформил заявку. Мне бы наполнить их,- беззаботно улыбаясь, он показал ей
свои фляги. Иногда это удавалось. Иногда, если вы вели себя достаточно
уверенно, "Коммунальные услуги" давали воду, не проверяя ваш текущий счет.
Это было жульничество, но ему было не до приличий.
- Ваш счет в порядке? - спросила женщина.
- Конечно,- ответил Моррисон, почувствовав, как улыбка застыла на его
лице.- Мое имя Том Моррисон. Можете проверить...
- О, этим занимаются другие. Держите крепче флягу. Готово!
Крепко держа флягу обеими руками, Моррисон смотрел, как над ее
горлышком тонкой хрустальной струйкой показалась вода, телепортированная за
четыре тысячи миль из Венусборга. Струйка потекла во флягу с чарующим
журчанием. Глядя на нее, Моррисон почувствовал, как его пересохший рот стал
наполняться слюной.
Вдруг вода перестала течь.
- В чем дело? - спросил Моррисон.
Экран телефона померк, потом снова засветился, Моррисон увидел перед
собой худое лицо незнакомого мужчины. Мужчина сидел за большим письменным
столом. Перед ним была табличка с надписью: "Милтон П. Рид, вице-президент,
отдел счетов".
- Мистер Моррисон,- сказал Рид,- ваш счет перерасходован. Вы получили
воду обманным путем. Это уголовное преступление.
- Я заплачу за воду,- сказал Моррисон.
- Когда?
- Как только вернусь в Венусборг.
- Чем вы собираетесь платить?
- Золотом,- ответил Моррисон.- Посмотрите, мистер Рид. Это вернейшие
признаки. Вернее, чем были у Кэрка, когда он сделал свою заявку. Еще день -
и я найду золотоносную породу...
- Так думает каждый старатель на Венере,- сказал мистер Рид.- Всего
один день отделяет каждого старателя от золотоносной породы. И все они
рассчитывают получить кредит в "Коммунальных услугах".
- Но в данном случае...
- "Коммунальные услуги",- продолжал мистер Рид,- не благотворительная
организация. Наш устав запрещает продление кредита, мистер Моррисон. Венера
- еще не освоенная планета, и планета очень далекая. Любое промышленное
изделие приходится ввозить сюда с Земли за немыслимую цену. У нас есть своя
вода, но найти ее, очистить и потом телепортировать стоит дорого. Наша
компания, как и любая другая на Венере, вынуждена удовлетвориться крайне
малой прибылью, да и та неизменно вкладывается в расширение дела. Вот почему
здесь не может быть кредита.
- Я все это знаю,- сказал Моррисон,- но я же говорю вам, что мне нужен
только день или два, не больше...
- Абсолютно исключено. По правилам мы уже сейчас не имеем права
выручать вас. Вы должны были объявить о своем банкротстве неделю назад,
когда сломался пескоход. Ваш механик сообщил нам об этом, как требует закон.
Но вы этого не сделали. Мы имеем право бросить вас. Вы понимаете?
- Да, конечно,- устало ответил Моррисон.
- Тем не менее компания приняла решение ради вас нарушить правила. Если
вы немедленно повернете назад, мы снабдим вас водой на обратный путь.
- Я пока не хочу возвращаться. Я почти нашел месторождение.
- Вы должны повернуть назад! Подумайте хорошенько, Моррисон! Что было
бы с нами, если бы мы позволяли каждому старателю рыскать по пустыне и
снабжали его водой? Туда устремились бы десять тысяч человек, и не прошло бы
и года, как мы были бы разорены. Я и так нарушаю правила. Возвращайтесь!
- Нет,- ответил Моррисон.
- Подумайте еще раз. Если вы сейчас не повернете назад, "Коммунальные
услуги" снимают с себя всякую ответственность за снабжение вас водой.
Моррисон кивнул. Если он пойдет дальше, то рискует умереть в пустыне. А
если вернется? Он окажется в Венусборге без гроша в кармане, кругом в долгах
и будет тщетно разыскивать работу в перенаселенном городе. Ему придется
спать в ночлежках и кормиться бесплатной похлебкой вместе с другими
старателями, которые повернули обратно. А где он достанет деньги, чтобы
вернуться на Землю? Когда он снова увидит Джейни?
- Я, пожалуй, пойду дальше,- сказал Моррисон.
- Тогда "Коммунальные услуги" снимают с себя всякую ответственность за
вас,- повторил Рид и повесил трубку.
Моррисон уложил телефон, хлебнул глоток из своих скудных запасов воды и
снова пустился в путь.
Песчаные волки рысцой бежали с обеих сторон, постепенно приближаясь. С
неба его заметил коршун с треугольными крыльями. Коршун день и ночь парил на
восходящих токах воздуха, ожидая, пока волки прикончат Моррисона. Потом
коршуна сменила стая маленьких летучих скорпионов. Они отогнали птицу
наверх, в облачный слой. Летучие гады ждали целый день. Потом их в свою
очередь прогнала стая черных коршунов.
Теперь, на пятнадцатый день после того, как он бросил пескоход,
признаки золота стали еще обильнее. В сущности, он шел по поверхности
золотой жилы. Везде вокруг, по-видимому, было золото. Но самой жилы он еще
не обнаружил.
Моррисон сел и потряс свою последнюю флягу. Но не услышал плеска. Он
отвинтил пробку и опрокинул флягу себе в рот. В запекшееся горло скатились
две капли.
Прошло уже четыре дня с тех пор, как он разговаривал с "Коммунальными
услугами". Последнюю воду он выпил вчера. Или позавчера?
Он снова завинтил пустую флягу и окинул взглядом выжженную жаром
местность. Потом выхватил из мешка телефон и набрал номер Макса Крэндолла.
На экране появилось круглое, озабоченное лицо Крэндолла.
- Томми,- сказал он,- на кого ты похож?
- Все в порядке,- ответил Моррисон.- Немного высох, и все. Макс, я у
самой жилы.
- Ты в этом уверен? - сказал Макс.
- Смотри сам,- сказал Моррисон, поворачивая телефон в разные стороны.-
Смотри, какие здесь формации! Видишь вон там красные и пурпурные пятна?
- Верно, признаки золота,- неуверенно согласился Крэндолл.
- Где-то поблизости богатая порода. Она должна быть здесь! - сказал
Моррисон.- Послушай, Макс, я знаю, что у тебя туго с деньгами, но хочу
попросить тебя об одолжении. Пошли мне пинту воды. Всего пинту, чтобы мне
хватило на день или два. Эта пинта может нас обоих сделать богачами.
- Не могу,- грустно ответил Крэндолл.
- Не можешь?
- Нет, Томми, я послал бы тебе воды, даже если бы вокруг тебя не было
ничего, кроме песчаника и гранита. Неужели ты думаешь, что я дал бы тебе
умереть от жажды, если бы мог что-нибудь поделать? Но я ничего не могу.
Взгляни.
Крэндолл повернул свой телефон.
Моррисон увидел, что стулья, стол, конторка, шкаф и сейф исчезли из
конторы. Остался только телефон.
- Не знаю, почему не забрали и телефон,- сказал Крэндолл.- Я должен за
него за два месяца.
- Я тоже,- вставил Моррисон.
- Меня ободрали как липку,- сказал Крэндолл.- Ни гроша не осталось.
Пойми, за себя я не волнуюсь. Я могу питаться и бесплатной похлебкой. Но я
не могу телепортировать тебе ни капли воды. Ни тебе, ни Ремстаатеру.
- Джиму Ремстаатеру?
- Ага. Он шел по следам золота на север, за Забытой речкой. На прошлой
неделе у его пескохода сломалась ось, а поворачивать назад он не захотел.
Вчера у него кончилась вода.
- Я бы поручился за него, если бы мог,- сказал Моррисон.
- И он поручился бы за тебя, если бы мог,- ответил Крэндолл.- Но он не
может, и ты не можешь, и я не могу. Томми, у тебя осталась только одна
надежда.
- Какая?
- Найди породу. Не просто признаки золота, а настоящее месторождение,
которое стоило бы настоящих денег. Потом позвони мне. Если это будет в самом
деле золотоносная порода, я приведу Уилкса из "Три-Плэнет Майнинг" и
заставлю его дать нам аванс. Он, вероятно, потребует пятьдесят процентов.
- Но это же грабеж!
- Нет, просто цена кредита на Венере,- ответил Крэндолл.- Не
беспокойся, все равно останется немало. Но сначала нужно найти породу.
- О'кэй,- сказал Моррисон.- Она должна быть где-то здесь. Макс, какое
сегодня число?
- Тридцать первое июля. А что?
- Просто так. Я позвоню тебе, когда что-нибудь найду.
Повесив трубку, Моррисон присел на камень и тупо уставился в песок.
Тридцать первое июля. Завтра у него день рождения. О нем будут думать
родные. Тетя Бесс в Пасадене, близнецы в Лаосе, дядя Тед в Дуранго. И,
конечно, Джейни, которая ждет его в Тампа.
Моррисон понял, что, если он не найдет породу, завтрашний день рождения
будет для него последним.
Он поднялся, снова упаковал телефон рядом с пустыми флягами и
направился на юг.
Он шел не один. Птицы и звери пустыни шли за ним. Над головой без конца
кружились молча черные коршуны. По сторонам, уже гораздо ближе, его
сопровождали песчаные волки, высунув языки в ожидании, когда же он упадет
замертво...
- Я еще жив! - заорал на них Моррисон. Он выхватил револьвер и
выстрелил в ближайшего волка. Расстояние было футов двадцать, но он
промахнулся. Он встал на одно колено, взял револьвер в обе руки и выстрелил
снова. Волк завизжал от боли. Стая немедленно набросилась на раненого, и
коршуны устремились вниз за своей долей.
Моррисон сунул револьвер в кобуру и побрел дальше. Он знал, что его
организм сильно обезвожен. Все вокруг прыгало и плясало перед глазами, и его
шаги стали неверными. Он выбросил пустые фляги, выбросил все, кроме прибора
для анализов, телефона и револьвера. Или он выйдет из этой пустыни
победителем, или не выйдет вообще. Признаки золота были все такими же
обильными. Но он все еще не мог найти настоящую жилу.
К вечеру он заметил неглубокую пещеру у подножия утеса. Он заполз в нее
и устроил поперек входа баррикаду из камней. Потом вытащил револьвер и
оперся спиной о заднюю стену. Снаружи фыркали и щелкали зубами волки.
Моррисон устроился поудобнее и приготовился провести всю ночь настороже.
Он не спал, но и не бодрствовал. Его мучили кошмары и видения. Он снова
оказался на Земле, и Джейни говорила ему:
- Это тунцы. У них что-то неладно с питанием. Они все болеют.
- Проклятье,- отвечал Моррисон.- Стоит только приручить рыбу, как она
начинает привередничать.
- Ну что ты там философствуешь, когда твои рыбы больны?
- Позвони ветеринару.
- Звонила. Он у Блейков, ухаживает за молочным китом.
- Ладно. Пойду посмотрю.
Он надел маску и, улыбаясь, сказал:
- Не успеешь обсохнуть, как уже приходится снова лезть в воду.
Его лицо и грудь были влажными.
Моррисон открыл глаза. Его лицо и грудь в самом деле были мокры от
пота. Пристально посмотрев на перегороженный вход в пещеру, он насчитал два,
четыре, шесть, восемь зеленых глаз. Он выстрелил в них, но они не отступили.
Он выстрелил еще раз, и пуля, отлетев от стенки, осыпала его режущими
осколками камня. Продолжая стрелять, он ухитрился ранить одного из волков.
Стая разбежалась.
Револьвер был пуст. Моррисон пошарил в карманах и нашел еще пять
патронов. Он тщательно зарядил револьвер. Скоро, наверное, рассвет.
Он снова увидел сон; на этот раз ему приснился "Особый старательский".
Он слышал рассказы о нем во всех маленьких салунах, окаймлявших Скорпионову
пустыню. Заросшие щетиной пожилые старатели рассказывали о нем сотню разных
историй, а видавшие виды бармены добавляли новые подробности. В восемьдесят
девятом году его заказал Кэрк - большую порцию, специально для себя.
Эдмондсон и Арслер отведали его в девяносто третьем. Это было несомненно. И
другие заказывали его, сидя на своих драгоценных золотых жилах". По крайней
мере, так говорили.
Но существует ли он на самом деле? Есть ли вообще такой коктейль -
"Особый старательский"? Доживет ли Моррисон до того, чтобы увидеть это
радужное чудо, выше колокольни, больше дома, дороже, чем сама золотоносная
порода?
Ну, конечно! Ведь он уже почти может его разглядеть...
Моррисон заставил себя очнуться. Наступило утро. Он с трудом выбрался
из пещеры навстречу дню.
Он еле-еле полз к югу, за ним по пятам шли волки, на него ложились тени
крылатых хищников. Он скреб пальцами камни и песок. Вокруг были обильные
признаки золота. Верные признаки!
Но где же в этой заброшенной пустыне золотоносная порода?
Где? Ему было уже почти все равно. Он гнал вперед свое сожженное
солнцем, высохшее тело, останавливаясь только для того, чтобы отпугнуть
выстрелом подошедших слишком близко волков.
Осталось четыре пули.
Ему пришлось выстрелить еще раз, когда коршуны, которым надоело ждать,
начали пикировать ему на голову. Удачный выстрел угодил прямо в стаю, свалив
двух птиц. Волки начали грызться из-за них. Моррисон, уже ничего не видя,
пополз вперед. И упал с гребня невысокого утеса.
Падение было не опасным, но он выронил револьвер. Прежде чем он успел
его найти, волки бросились на него. Только их жадность спасла Моррисона.
Пока они дрались над ним, он откатился в сторону и подобрал револьвер. Два
выстрела разогнали стаю. После этого у него осталась одна пуля. Придется
приберечь ее для себя - он слишком устал, чтобы идти дальше.
Он упал на колени. Признаки золота здесь были еще богаче. Они были
фантастически богатыми. Где-то совсем рядом...
- Черт возьми,- произнес Моррисон. Небольшой овраг, куда он свалился,
был сплошной золотой жилой.
Он поднял с земли камешек. Даже в необработанном виде камешек весь
светился глубоким золотым блеском - внутри сверкали яркие красные и
пурпурные точки.
"Проверь,- сказал себе Моррисон.- Не надо ложных тревог. Не надо
миражей и обманутых надежд. Проверь".
Рукояткой револьвера он отколол кусочек камня. С виду это была
золотоносная порода. Он достал свой набор для анализов и капнул на камень
белым раствором. Раствор вспенился и зазеленел.
- Золотоносная порода, точно! - сказал Моррисон, окидывая взглядом
сверкающие склоны оврага.- Эге, да я богач!
Он вытащил телефон и дрожащими пальцами набрал номер Крэндолла.
- Макс! - заорал он.- Я нашел! Нашел настоящее месторождение!
- Меня зовут не Макс,- сказал голос по телефону.
- Что?
- Моя фамилия Бойярд,- сказал голос. Экран засветился, и Моррисон
увидел худого желтолицего человека с тонкими усиками.
- Извините, мистер Бойярд,- сказал Моррисон,- я, наверное, не туда
попал. Я звонил...
- Это неважно, куда вы звонили,- сказал мистер Бойярд.- Я участковый
контролер Телефонной компании Венеры. Вы задолжали за два месяца.
- Теперь я могу заплатить,- ухмыляясь, заявил Моррисон.
- Прекрасно,- ответил мистер Бойярд.- Как только вы это сделаете, ваш
телефон снова будет включен. Экран начал меркнуть.
- Подождите! - закричал Моррисон.- Я заплачу, как только доберусь до
вашей конторы! Но сначала я должен один раз позвонить. Только один раз,
чтобы...
- Ни в коем случае,- решительно ответил мистер Бойярд.- После того как
вы оплатите счет, ваш телефон будет немедленно включен.
- Но у меня деньги здесь! - сказал Моррисон.- Здесь, со мной.
Мистер Бойярд помолчал.
- Ладно, это не полагается, но. я думаю, мы можем выслать вам
специального робота-посылыюго, если вы согласны оплатить расходы.
- Согласен!
- Хм... Это не полагается, но я думаю... Где деньги?
- Здесь,- ответил Моррисон.- Узнаете? Это золотоносная порода!
- Мне уже надоели эти фокусы, которые вы, старатели, вечно пытаетесь
нам устроить. Показываете горсть камешков...
- Но это на самом деле золотоносная порода! Неужели вы не видите?
- Я деловой человек, а не ювелир,- ответил мистер Бойярд.- Я не могу
отличить золотоносной породы от золототысячника.
Экран погас.
Моррисон лихорадочно пытался снова дозвониться до него. Телефон молчал
- не слышно было даже гудения. Он был отключен.
Моррисон положил аппарат на землю и огляделся. Узкий овраг, куда он
свалился, тянулся прямо ярдов на двадцать, потом сворачивал влево. На его
крутых склонах не было видно ни одной пещеры, ни одного удобного места, где
можно было бы устроить баррикаду.
Сзади послышался какой-то шорох. Обернувшись, он увидел, что на него
бросается огромный старый волк. Не раздумывая ни секунды, Моррисон выхватил
револьвер и выстрелил, размозжив голову зверя.
- Черт возьми,- сказал Моррисон,- я хотел оставить эту пулю для себя.
Он получил отсрочку на несколько секунд и бросился вниз по оврагу в
поисках выхода. Вокруг красными и пурпурными искрами сверкала золотоносная
порода. А позади бежали волки.
Моррисон остановился. Излучина оврага привела его к глухой стене.
Роберт Шекли. "Особый старательский"
Пескоход мягко катился по волнистым дюнам. Его шесть широких колес
поднимались и опускались, как грузные крупы упряжки слонов. Невидимое солнце
палило сквозь мертвенно-белую завесу небосвода, изливая свой жар на
брезентовый верх машины и отражаясь от иссушенных песков.
"Только не спать",- сказал себе Моррисон, выправляя по компасу курс
пескохода.
Вот уже двадцать первый день он ехал по Скорпионовой пустыне Венеры;
двадцать первый день боролся со сном за рулем пескохода, который, качаясь из
стороны в сторону, переваливал через одну песчаную волну за другой. Ехать по
ночам было бы легче, но здесь слишком часто приходилось объезжать крутые
овраги и валуны величиной с дом. Теперь он понимал, почему в пустыню
направлялись по двое: один вел машину, а другой тряс его, не давая заснуть.
"Но в одиночку лучше,- напомнил себе Моррисон.- Вдвое меньше припасов и
не рискуешь случайно оказаться убитым".
Он начал клевать носом и заставил себя рывком поднять голову. Перед
ним, за поляроидным ветровым стеклом, плясала и зыбилась пустыня. Пескоход
бросало и качало с предательской мягкостью. Моррисон протер глаза и включил
радио.
Это был крупный, загорелый, мускулистый молодой человек с коротко
остриженными черными волосами и серыми глазами. Он наскреб двадцать тысяч
долларов и приехал на Венеру, чтобы здесь, в Скорпионовой пустыне, сколотить
себе состояние, как это делали уже многие до него. В Престо - последнем
городке на рубеже пустыни - он обзавелся снаряжением и пескоходом, после
чего у него осталось всего десять долларов.
В Престо десяти долларов ему хватило как раз на то, чтобы выпить в
единственном на весь город салуне. Моррисон заказал виски с содовой, выпил с
шахтерами и старателями и посмеялся над россказнями старожилов про стаи
волков и эскадрильи прожорливых птиц, что водились в глубине пустыни. Он
знал все о солнечной слепоте, тепловом ударе и о поломке телефона. Он был
уверен, что с ним ничего подобного не случится.
Но теперь, пройдя за двадцать один день 1800 миль, он научился уважать
эту безводную громаду песка и камня площадью втрое больше Сахары. Здесь и в
самом деле можно погибнуть! Но можно и разбогатеть; именно это и намеревался
сделать Моррисон.
Из приемника послышалось гудение. Повернув регулятор громкости до
отказа, он едва расслышал звуки танцевальной музыки из Венусборга. Потом
звуки замерли, и слышно было только гудение.
Моррисон выключил радио и крепко вцепился в руль обеими руками. Разжал
одну руку, взглянул на часы: девять пятнадцать утра. В десять тридцать он
сделает остановку и вздремнет. В такую жару нужно отдыхать. Но не больше
получаса. Где-то впереди ждет сокровище, и его нужно найти, прежде чем
истощатся припасы.
Там, впереди, непременно должны быть выходы драгоценной золотоносной
породы! Вот уже два дня, как он напал на ее следы. А что, если он наткнется
на настоящую жилу, как Кэрк в восемьдесят девятом году или Эдмондсон и
Арслер в девяносто третьем? Тогда он сделает то же, что сделали, они:
закажет "Особый старательский" коктейль, сколько бы с него ни. содрали.
Пескоход катился вперед, делая неизменные тридцать миль в час, и
Моррисон заставил себя внимательно вглядеться в опаленную жаром
желтовато-коричневую местность. Вон тот выход песчаника точь-в-точь такого
же цвета, как волосы Джейни.
Когда он доберется до богатых залежей, то вернется на Землю; они с
Джейни поженятся и купят себе ферму в океане. Хватит с него старательства.
Только бы одну богатую жилу, чтобы купить кусок глубокого синего
Атлантического океана. Кое-кто может считать рыбоводство скучным занятием,
но его оно вполне устраивает.
Он живо представил себе, как стада макрелей пасутся в планктонных
садках, а он сам со своим верным дельфином посматривает, не сверкнет ли
серебром хищная барракуда и не покажется ли из-за коралловых зарослей
серо-стальная акула...
Моррисон почувствовал, что пескоход бросило вбок. Он очнулся, судорожно
сжал руль и изо всех сил вывернул его. Пока он дремал, машина съехала с
рыхлого гребня дюны. Сильно накренившись, пескоход цеплялся колесами за
гребень. Песок и галька летели из-под широких колес, которые с визгом и воем
начали вытягивать машину вверх по откосу.
И тут обрушился весь склон дюны.
Моррисон повис на руле. Пескоход завалился набок и покатился вниз.
Песок сыпался в рот и в глаза. Отплевываясь, Моррисон не выпускал руля из
рук. Потом машина еще раз перевернулась и провалилась в пустоту.
Несколько мгновений Моррисон висел в воздухе. Потом пескоход рухнул на
дно сразу всеми колесами. Моррисон услышал треск: это лопнули обе задние
шины. Он ударился головой о ветровое стекло и потерял сознание.
Очнувшись, он прежде всего взглянул на часы. Они показывали десять
тридцать пять.
"Самое время вздремнуть,- сказал себе Моррисон.- Но, пожалуй, лучше я
сначала выясню обстановку".
Он обнаружил, что находится на дне неглубокой впадины, усыпанной
острыми камешками. От удара лопнули две шины, разбилось ветровое стекло и
сорвало дверцу. Снаряжение было разбросано вокруг, но как будто оставалось
невредимым.
"Могло быть и хуже",- сказал себе Моррисон.
Он нагнулся и внимательно оглядел шины.
"Оно и есть хуже",- добавил он.
Обе лопнувшие шипы были так изодраны, что починить их было уже
невозможно. Оставшейся резины не хватило бы и на детский воздушный шарик.
Запасные колеса он использовал еще десять дней назад, пересекая Чертову
Решетку. Использовал и выбросил. Двигаться дальше без шин он не мог.
Моррисон вытащил телефон, стер пыль с черного пластмассового футляра и
набрал номер гаража Эла в Престо. Через секунду засветился маленький
видеоэкран. Он увидел длинное, угрюмое лицо, перепачканное маслом.
- Гараж Эла. Эдди у аппарата.
- Привет, Эдди. Это Том Моррисон. С месяц назад я купил у вас пескоход
"Дженерал моторс". Помните?
- Конечно, помню,- ответил Эл.- Вы тот самый парень, что поехал один по
Юго-Западной тропе. Ну, как ведет себя таратайка?
- Прекрасно. Машина что надо. Я вот по какому делу...
- Эй,- перебил его Эдди,- что с вашим лицом? Моррисон провел по лбу
рукой - она оказалась в крови.
- Ничего особенного,- сказал он.- Я кувыркнулся с дюны, и лопнули две
шины.
Он повернул телефон, чтобы Эдди смог их разглядеть.
- Не починить,- сказал Эдди.
- Так я и думал. А запасные я истратил, когда ехал через Чертову
Решетку. Послушайте, Эдди, вы не могли бы телепортировать мне пару шин?
Сойдут даже реставрированные. А то мне без них не сдвинуться с места.
- Конечно,- ответил Эдди,- только реставрированных у меня нет. Я
телепортирую новые по пятьсот за штуку. Плюс четыреста долларов за
телепортировку. Тысяча четыреста долларов, мистер Моррисон.
- Ладно.
- Хорошо, сэр. Если сейчас вы покажете мне наличные или чек, который
отошлете вместе с распиской, я буду действовать.
- В данный момент,- сказал Моррисон,- у меня нет ни цента.
- А счет в банке?
- Исчерпан дочиста.
- Облигации? Недвижимость? Хоть что-нибудь, что можно обратить в
наличные?
- Ничего, кроме этого пескохода, который вы продали мне за восемь тысяч
долларов. Когда вернусь, рассчитаюсь с вами пескоходом.
- Если вернетесь. Мне очень жаль, мистер Моррисон, но ничего не выйдет.
- Что вы хотите сказать? - спросил Моррисон.- Вы же знаете, что я
заплачу за шины.
- А вы знаете законы Венеры,- упрямо сказал Эдди.- Никакого кредита!
Деньги на бочку!
- Не могу же я ехать на пескоходе без шин,- сказал Моррисон.- Неужели
вы меня бросите?
- Кто это вас бросит? - возразил Эдди.- Со старателями такое случается
каждый день. Вы знаете, что делать, мистер Моррисон. Позвоните в компанию
"Коммунальные услуги" и объявите себя банкротом. Подпишите бумагу о передаче
им остатков пескохода, снаряжения и всего, что вы нашли по дороге. Они вас
выручат.
- Я не хочу возвращаться,- ответил Моррисон.- Смотрите!
Он поднес аппарат к самой земле.
- Видите, Эдди? Видите эти красные и пурпурные крапинки? Где-то здесь
лежит богатая руда!
- Следы находят все старатели,- сказал Эдди.- Проклятая пустыня полна
таких следов.
- Но это богатое месторождение,- настаивал Моррисон.- Следы ведут прямо
к залежам, к большой жиле. Эдди, я знаю, это очень большое одолжение, но
если бы вы рискнули ради меня парой шин...
- Не могу,- ответил Эдди.- Я же всего-навсего служащий. Я не имею права
телепортировать вам никаких шин, пока вы мне не покажете деньги. Иначе меня
выгонят с работы, а может быть, и посадят. Вы знаете закон.
- Деньги на бочку,- мрачно сказал Моррисон.
- Вот именно. Не делайте глупостей и поворачивайте обратно. Может быть,
когда-нибудь попробуете еще раз.
- Я двенадцать лет копил деньги,- ответил Моррисон.- Я не поверну
назад.
Он отключил телефон и попытался что-нибудь придумать. Кому еще здесь,
на Венере, он может позвонить? Только Максу Крэндоллу, своему маклеру по
драгоценным камням. Но Максу негде взять тысячу четыреста долларов - в своей
тесной конторе рядом с ювелирной биржей Венусборга он еле-еле зарабатывает
на то, чтобы заплатить домохозяину,- где уж тут помигать попавшим в беду
старателям.
"Не могу я просить Макса о помощи,- решил Моррисон.- По крайней мере до
тех пор, пока не найду золото. Настоящее золото, а не просто его следы.
Значит, остается выпутываться самому".
Он открыл задний борт пескохода и начал разгружать его, сваливая
снаряжение на песок. Придется отобрать только самое необходимое: все, что он
возьмет, предстоит тащить на себе.
Нужно взять телефон. Походный набор для анализов. Концентраты,
револьвер, компас. И больше ничего, кроме воды - столько, сколько он сможет
унести. Все остальное придется бросить.
В вечеру Моррисон собрался в путь. Он с сожалением посмотрел на
остающиеся двадцать баков с водой. В пустыне вода - самое драгоценное
имущество, если не считать телефона. Но ничего не поделаешь. Напившись
вдоволь, он взвалил на плечи тюк и направился на юго-запад, в глубь пустыни.
Три дня он шел на юго-запад, потом, на четвертый день, повернул на юг.
Признаки золота становились все отчетливее. Никогда не показывавшееся из-за
облаков солнце палило сверху, и мертвенно-белое небо смыкалось над
Моррисоном, как крыша из раскаленного железа. Он шел по следам золота, а по
его следам шел еще кто-то.
На шестой день он уловил какое-то движение, но это было так далеко, что
он ничего не смог разглядеть. На седьмой день он увидел, кто его
выслеживает.
Волки венерианской породы - маленькие, худые, с желтой шкурой и
длинными, изогнутыми, будто в усмешке, челюстями - были одной из немногих
разновидностей млекопитающих, которые обитали в Скорпионовой пустыне.
Моррисон вгляделся и увидел рядом с первым волком еще двух.
Он расстегнул кобуру револьвера. Волки не пытались приблизиться.
Времени у них было достаточно.
Моррисон все шел и шел, жалея, что не захватил с собой ружье. Но это
означало бы лишние восемь фунтов, а значит, на восемь фунтов меньше воды.
Раскидывая лагерь на закате восьмого дня, он услышал какое-то
потрескивание. Он резко повернулся и заметил в воздухе, футах в десяти слева
от себя, на высоте чуть больше человеческого роста, маленький вихрь, похожий
на водоворот. Вихрь крутился, издавая характерное потрескивание, всегда
сопровождавшее телепортировку.
"Кто бы это мог мне что-то телепортировать?" - подумал Моррисон, глядя,
как вихрь медленно растет.
Телепортировка предметов со стационарного проектора в любую заданную
точку была обычным способом доставки грузов на огромные расстояния Венеры.
Телепортировать можно было любой неодушевленный предмет. Одушевленные
предметы телепортировать не удавалось, потому что при этом происходили
некоторые незначительные, по непоправимые изменения молекулярного строения
протоплазмы. Кое-кому пришлось убедиться в этом на себе, когда
телепортировка только еще входила в практику.
Моррисон ждал. Воздушный вихрь достиг трех футов в диаметре. Из него
показался хромированный робот с большой сумкой.
- А, это ты,- сказал Моррисон.
- Да, сэр,- сказал робот, окончательно высвободившись из вихря.-
Уильямс-4 с венерианской почтой к вашим услугам.
Робот был среднего роста, с тонкими ногами и плоскими ступнями,
человекоподобный и наделенный добродушным характером. Вот уже двадцать три
года он представлял собой все почтовое ведомство Венеры - сортировал, хранил
и доставлял письма. Он был построен основательно, и за все двадцать три года
почта ни разу не задержалась.
- Это я, мистер Моррисон,- сказал Уильямс-4.- К сожалению, в пустыню
почта заглядывает только дважды в месяц, но уж зато приходит вовремя, а это
самое ценное. Вот для вас. И вот. Кажется, есть еще одно. Что, пескоход
сломался?
- Ну да,- ответил Моррисон, забирая свои письма. Уильямс-4 продолжал
рыться в сумке. Хотя старый робот был прекрасным почтальоном, он слыл самым
большим болтуном на всех трех планетах.
- Где-то здесь было еще одно,- сказал Уильямс-4.- Плохо, что пескоход
сломался. Теперь уж пескоходы пошли не те, что во времена моей молодости.
Послушайтесь доброго совета, молодой человек. Возвращайтесь назад, если у
вас еще есть такая возможность.
Моррисон покачал головой.
- Глупо, просто глупо,- сказал старый робот.- Если б вы повидали с
мое... Сколько раз мне попадались вот такие парни - лежат себе на песке в
высохшем мешке из собственной кожи, а кости изгрызли песчаные волки и
грязные черные коршуны. Двадцать три года я доставляю почту прекрасным
молодым людям вроде вас, и каждый думает, что он необыкновенный, не такой,
как другие.
Зрительные ячейки робота затуманились воспоминаниями.
- Но они такие же, как и все,- продолжал Уильямс-4.- Все они одинаковы,
как роботы, сошедшие с конвейера, особенно после того, как с ними
разделаются волки. И тогда мне приходится пересылать письма и личные вещи их
возлюбленным, на Землю.
- Знаю,- ответил Моррисон.- Но кое-кто остается в живых, верно?
- Конечно,- согласился робот.- Я видел, как люди сколачивали себе одно,
два, три состояния. А потом умирали в песках, пытаясь составить четвертое.
- Только не я,- ответил Моррисон.- Мне хватит и одного. А потом я куплю
себе подводную ферму на Земле. Робот содрогнулся.
- Ненавижу соленую воду. Но каждому - свое. Желаю удачи, молодой
человек.
Робот внимательно оглядел Моррисона - вероятно, прикидывая, много ли
при нем личных вещей,- и полез обратно в воздушный вихрь.
Мгновение - и он исчез. Еще мгновение - исчез и вихрь.
Моррисон сел и принялся читать письма. Первое было от маклера по
драгоценным камням Макса Крэндолла. Он писал о депрессии, которая обрушилась
на Венусборг, и намекал, что может оказаться банкротом, если кто-нибудь из
его старателей не найдет чего-то стоящего.
Второе письмо было уведомлением от Телефонной компании Венеры. Моррисон
задолжал за двухмесячное пользование телефоном двести десять долларов и
восемь центов. Если эта сумма не будет уплачена немедленно, телефон подлежит
отключению.
Последнее письмо, пришедшее с далекой Земли, было от Джейни. Оно было
заполнено новостями о его двоюродных братьях, тетках и дядях. Джейни писала
о фермах в Атлантическом океане, которые она присмотрела, и о чудном
местечке, что она нашла в Карибском море недалеко от Мартиники. Она умоляла
его бросить старательство, если оно грозит какой-нибудь опасностью; можно
найти и другие способы заработать на ферму. Она посылала ему всю свою любовь
и заранее поздравляла с днем .рождения.
"День рождения? - спросил себя Моррисон.- Погодите, сегодня двадцать
третье июля. Нет, двадцать четвертое. А мой день рождения первого августа.
Спасибо, что вспомнила, Джейни".
В эту ночь ему снилась Земля и голубые просторы Атлантики. Но под утро,
когда жара усилилась, он обнаружил, что видит во сне многие мили золотых
жил, оскаливших зубы песчаных волков и "Особый старательский".
Моррисон продолжал идти по дну давно исчезнувшего озера, где камни
сменились песком. Потом снова пошли камни, мрачные, скрученные, изогнутые на
тысячу ладов. Красные, желтые, бурые цвета плыли у него перед глазами. Во
всей этой пустыне не было ни одного зеленого пятнышка.
Он вес шел в глубь пустыни, вдоль хаотических нагромождений камней, а
поодаль, с обеих сторон, за ним, не приближаясь и не отставая, шли волки.
Моррисон не обращал на них внимания. Ему доставляли достаточно забот
отвесные скалы и целые поля валунов, преграждавшие путь на юг.
На одиннадцатый день после того, как он бросил пескоход, следы золота
стали настолько заметными, что породу уже можно было промывать. Волки все
еще преследовали его, и вода была на исходе. Еще один дневной переход - и
все будет кончено.
Моррисон на мгновение задумался, потом распаковал телефон и набрал
номер компании "Коммунальные услуги".
На экране появилась суровая, строго одетая женщина с седеющими
волосами.
- "Коммунальные услуги",- сказала она.- Чем мы можем вам помочь?
- Привет,- весело отозвался Моррисон.- Как погода в Венусборге?
- Жарко,- ответила женщина.- А у вас?
- Я даже не заметил,- улыбнулся Моррисон.- Слишком занят: пересчитываю
свои богатства.
- Вы нашли золотую жилу? - спросила женщина, и ее лицо немного
смягчилось.
- Конечно,- ответил Моррисон.- На пока никому не говорите. Я еще не
оформил заявку. Мне бы наполнить их,- беззаботно улыбаясь, он показал ей
свои фляги. Иногда это удавалось. Иногда, если вы вели себя достаточно
уверенно, "Коммунальные услуги" давали воду, не проверяя ваш текущий счет.
Это было жульничество, но ему было не до приличий.
- Ваш счет в порядке? - спросила женщина.
- Конечно,- ответил Моррисон, почувствовав, как улыбка застыла на его
лице.- Мое имя Том Моррисон. Можете проверить...
- О, этим занимаются другие. Держите крепче флягу. Готово!
Крепко держа флягу обеими руками, Моррисон смотрел, как над ее
горлышком тонкой хрустальной струйкой показалась вода, телепортированная за
четыре тысячи миль из Венусборга. Струйка потекла во флягу с чарующим
журчанием. Глядя на нее, Моррисон почувствовал, как его пересохший рот стал
наполняться слюной.
Вдруг вода перестала течь.
- В чем дело? - спросил Моррисон.
Экран телефона померк, потом снова засветился, Моррисон увидел перед
собой худое лицо незнакомого мужчины. Мужчина сидел за большим письменным
столом. Перед ним была табличка с надписью: "Милтон П. Рид, вице-президент,
отдел счетов".
- Мистер Моррисон,- сказал Рид,- ваш счет перерасходован. Вы получили
воду обманным путем. Это уголовное преступление.
- Я заплачу за воду,- сказал Моррисон.
- Когда?
- Как только вернусь в Венусборг.
- Чем вы собираетесь платить?
- Золотом,- ответил Моррисон.- Посмотрите, мистер Рид. Это вернейшие
признаки. Вернее, чем были у Кэрка, когда он сделал свою заявку. Еще день -
и я найду золотоносную породу...
- Так думает каждый старатель на Венере,- сказал мистер Рид.- Всего
один день отделяет каждого старателя от золотоносной породы. И все они
рассчитывают получить кредит в "Коммунальных услугах".
- Но в данном случае...
- "Коммунальные услуги",- продолжал мистер Рид,- не благотворительная
организация. Наш устав запрещает продление кредита, мистер Моррисон. Венера
- еще не освоенная планета, и планета очень далекая. Любое промышленное
изделие приходится ввозить сюда с Земли за немыслимую цену. У нас есть своя
вода, но найти ее, очистить и потом телепортировать стоит дорого. Наша
компания, как и любая другая на Венере, вынуждена удовлетвориться крайне
малой прибылью, да и та неизменно вкладывается в расширение дела. Вот почему
здесь не может быть кредита.
- Я все это знаю,- сказал Моррисон,- но я же говорю вам, что мне нужен
только день или два, не больше...
- Абсолютно исключено. По правилам мы уже сейчас не имеем права
выручать вас. Вы должны были объявить о своем банкротстве неделю назад,
когда сломался пескоход. Ваш механик сообщил нам об этом, как требует закон.
Но вы этого не сделали. Мы имеем право бросить вас. Вы понимаете?
- Да, конечно,- устало ответил Моррисон.
- Тем не менее компания приняла решение ради вас нарушить правила. Если
вы немедленно повернете назад, мы снабдим вас водой на обратный путь.
- Я пока не хочу возвращаться. Я почти нашел месторождение.
- Вы должны повернуть назад! Подумайте хорошенько, Моррисон! Что было
бы с нами, если бы мы позволяли каждому старателю рыскать по пустыне и
снабжали его водой? Туда устремились бы десять тысяч человек, и не прошло бы
и года, как мы были бы разорены. Я и так нарушаю правила. Возвращайтесь!
- Нет,- ответил Моррисон.
- Подумайте еще раз. Если вы сейчас не повернете назад, "Коммунальные
услуги" снимают с себя всякую ответственность за снабжение вас водой.
Моррисон кивнул. Если он пойдет дальше, то рискует умереть в пустыне. А
если вернется? Он окажется в Венусборге без гроша в кармане, кругом в долгах
и будет тщетно разыскивать работу в перенаселенном городе. Ему придется
спать в ночлежках и кормиться бесплатной похлебкой вместе с другими
старателями, которые повернули обратно. А где он достанет деньги, чтобы
вернуться на Землю? Когда он снова увидит Джейни?
- Я, пожалуй, пойду дальше,- сказал Моррисон.
- Тогда "Коммунальные услуги" снимают с себя всякую ответственность за
вас,- повторил Рид и повесил трубку.
Моррисон уложил телефон, хлебнул глоток из своих скудных запасов воды и
снова пустился в путь.
Песчаные волки рысцой бежали с обеих сторон, постепенно приближаясь. С
неба его заметил коршун с треугольными крыльями. Коршун день и ночь парил на
восходящих токах воздуха, ожидая, пока волки прикончат Моррисона. Потом
коршуна сменила стая маленьких летучих скорпионов. Они отогнали птицу
наверх, в облачный слой. Летучие гады ждали целый день. Потом их в свою
очередь прогнала стая черных коршунов.
Теперь, на пятнадцатый день после того, как он бросил пескоход,
признаки золота стали еще обильнее. В сущности, он шел по поверхности
золотой жилы. Везде вокруг, по-видимому, было золото. Но самой жилы он еще
не обнаружил.
Моррисон сел и потряс свою последнюю флягу. Но не услышал плеска. Он
отвинтил пробку и опрокинул флягу себе в рот. В запекшееся горло скатились
две капли.
Прошло уже четыре дня с тех пор, как он разговаривал с "Коммунальными
услугами". Последнюю воду он выпил вчера. Или позавчера?
Он снова завинтил пустую флягу и окинул взглядом выжженную жаром
местность. Потом выхватил из мешка телефон и набрал номер Макса Крэндолла.
На экране появилось круглое, озабоченное лицо Крэндолла.
- Томми,- сказал он,- на кого ты похож?
- Все в порядке,- ответил Моррисон.- Немного высох, и все. Макс, я у
самой жилы.
- Ты в этом уверен? - сказал Макс.
- Смотри сам,- сказал Моррисон, поворачивая телефон в разные стороны.-
Смотри, какие здесь формации! Видишь вон там красные и пурпурные пятна?
- Верно, признаки золота,- неуверенно согласился Крэндолл.
- Где-то поблизости богатая порода. Она должна быть здесь! - сказал
Моррисон.- Послушай, Макс, я знаю, что у тебя туго с деньгами, но хочу
попросить тебя об одолжении. Пошли мне пинту воды. Всего пинту, чтобы мне
хватило на день или два. Эта пинта может нас обоих сделать богачами.
- Не могу,- грустно ответил Крэндолл.
- Не можешь?
- Нет, Томми, я послал бы тебе воды, даже если бы вокруг тебя не было
ничего, кроме песчаника и гранита. Неужели ты думаешь, что я дал бы тебе
умереть от жажды, если бы мог что-нибудь поделать? Но я ничего не могу.
Взгляни.
Крэндолл повернул свой телефон.
Моррисон увидел, что стулья, стол, конторка, шкаф и сейф исчезли из
конторы. Остался только телефон.
- Не знаю, почему не забрали и телефон,- сказал Крэндолл.- Я должен за
него за два месяца.
- Я тоже,- вставил Моррисон.
- Меня ободрали как липку,- сказал Крэндолл.- Ни гроша не осталось.
Пойми, за себя я не волнуюсь. Я могу питаться и бесплатной похлебкой. Но я
не могу телепортировать тебе ни капли воды. Ни тебе, ни Ремстаатеру.
- Джиму Ремстаатеру?
- Ага. Он шел по следам золота на север, за Забытой речкой. На прошлой
неделе у его пескохода сломалась ось, а поворачивать назад он не захотел.
Вчера у него кончилась вода.
- Я бы поручился за него, если бы мог,- сказал Моррисон.
- И он поручился бы за тебя, если бы мог,- ответил Крэндолл.- Но он не
может, и ты не можешь, и я не могу. Томми, у тебя осталась только одна
надежда.
- Какая?
- Найди породу. Не просто признаки золота, а настоящее месторождение,
которое стоило бы настоящих денег. Потом позвони мне. Если это будет в самом
деле золотоносная порода, я приведу Уилкса из "Три-Плэнет Майнинг" и
заставлю его дать нам аванс. Он, вероятно, потребует пятьдесят процентов.
- Но это же грабеж!
- Нет, просто цена кредита на Венере,- ответил Крэндолл.- Не
беспокойся, все равно останется немало. Но сначала нужно найти породу.
- О'кэй,- сказал Моррисон.- Она должна быть где-то здесь. Макс, какое
сегодня число?
- Тридцать первое июля. А что?
- Просто так. Я позвоню тебе, когда что-нибудь найду.
Повесив трубку, Моррисон присел на камень и тупо уставился в песок.
Тридцать первое июля. Завтра у него день рождения. О нем будут думать
родные. Тетя Бесс в Пасадене, близнецы в Лаосе, дядя Тед в Дуранго. И,
конечно, Джейни, которая ждет его в Тампа.
Моррисон понял, что, если он не найдет породу, завтрашний день рождения
будет для него последним.
Он поднялся, снова упаковал телефон рядом с пустыми флягами и
направился на юг.
Он шел не один. Птицы и звери пустыни шли за ним. Над головой без конца
кружились молча черные коршуны. По сторонам, уже гораздо ближе, его
сопровождали песчаные волки, высунув языки в ожидании, когда же он упадет
замертво...
- Я еще жив! - заорал на них Моррисон. Он выхватил револьвер и
выстрелил в ближайшего волка. Расстояние было футов двадцать, но он
промахнулся. Он встал на одно колено, взял револьвер в обе руки и выстрелил
снова. Волк завизжал от боли. Стая немедленно набросилась на раненого, и
коршуны устремились вниз за своей долей.
Моррисон сунул револьвер в кобуру и побрел дальше. Он знал, что его
организм сильно обезвожен. Все вокруг прыгало и плясало перед глазами, и его
шаги стали неверными. Он выбросил пустые фляги, выбросил все, кроме прибора
для анализов, телефона и револьвера. Или он выйдет из этой пустыни
победителем, или не выйдет вообще. Признаки золота были все такими же
обильными. Но он все еще не мог найти настоящую жилу.
К вечеру он заметил неглубокую пещеру у подножия утеса. Он заполз в нее
и устроил поперек входа баррикаду из камней. Потом вытащил револьвер и
оперся спиной о заднюю стену. Снаружи фыркали и щелкали зубами волки.
Моррисон устроился поудобнее и приготовился провести всю ночь настороже.
Он не спал, но и не бодрствовал. Его мучили кошмары и видения. Он снова
оказался на Земле, и Джейни говорила ему:
- Это тунцы. У них что-то неладно с питанием. Они все болеют.
- Проклятье,- отвечал Моррисон.- Стоит только приручить рыбу, как она
начинает привередничать.
- Ну что ты там философствуешь, когда твои рыбы больны?
- Позвони ветеринару.
- Звонила. Он у Блейков, ухаживает за молочным китом.
- Ладно. Пойду посмотрю.
Он надел маску и, улыбаясь, сказал:
- Не успеешь обсохнуть, как уже приходится снова лезть в воду.
Его лицо и грудь были влажными.
Моррисон открыл глаза. Его лицо и грудь в самом деле были мокры от
пота. Пристально посмотрев на перегороженный вход в пещеру, он насчитал два,
четыре, шесть, восемь зеленых глаз. Он выстрелил в них, но они не отступили.
Он выстрелил еще раз, и пуля, отлетев от стенки, осыпала его режущими
осколками камня. Продолжая стрелять, он ухитрился ранить одного из волков.
Стая разбежалась.
Револьвер был пуст. Моррисон пошарил в карманах и нашел еще пять
патронов. Он тщательно зарядил револьвер. Скоро, наверное, рассвет.
Он снова увидел сон; на этот раз ему приснился "Особый старательский".
Он слышал рассказы о нем во всех маленьких салунах, окаймлявших Скорпионову
пустыню. Заросшие щетиной пожилые старатели рассказывали о нем сотню разных
историй, а видавшие виды бармены добавляли новые подробности. В восемьдесят
девятом году его заказал Кэрк - большую порцию, специально для себя.
Эдмондсон и Арслер отведали его в девяносто третьем. Это было несомненно. И
другие заказывали его, сидя на своих драгоценных золотых жилах". По крайней
мере, так говорили.
Но существует ли он на самом деле? Есть ли вообще такой коктейль -
"Особый старательский"? Доживет ли Моррисон до того, чтобы увидеть это
радужное чудо, выше колокольни, больше дома, дороже, чем сама золотоносная
порода?
Ну, конечно! Ведь он уже почти может его разглядеть...
Моррисон заставил себя очнуться. Наступило утро. Он с трудом выбрался
из пещеры навстречу дню.
Он еле-еле полз к югу, за ним по пятам шли волки, на него ложились тени
крылатых хищников. Он скреб пальцами камни и песок. Вокруг были обильные
признаки золота. Верные признаки!
Но где же в этой заброшенной пустыне золотоносная порода?
Где? Ему было уже почти все равно. Он гнал вперед свое сожженное
солнцем, высохшее тело, останавливаясь только для того, чтобы отпугнуть
выстрелом подошедших слишком близко волков.
Осталось четыре пули.
Ему пришлось выстрелить еще раз, когда коршуны, которым надоело ждать,
начали пикировать ему на голову. Удачный выстрел угодил прямо в стаю, свалив
двух птиц. Волки начали грызться из-за них. Моррисон, уже ничего не видя,
пополз вперед. И упал с гребня невысокого утеса.
Падение было не опасным, но он выронил револьвер. Прежде чем он успел
его найти, волки бросились на него. Только их жадность спасла Моррисона.
Пока они дрались над ним, он откатился в сторону и подобрал револьвер. Два
выстрела разогнали стаю. После этого у него осталась одна пуля. Придется
приберечь ее для себя - он слишком устал, чтобы идти дальше.
Он упал на колени. Признаки золота здесь были еще богаче. Они были
фантастически богатыми. Где-то совсем рядом...
- Черт возьми,- произнес Моррисон. Небольшой овраг, куда он свалился,
был сплошной золотой жилой.
Он поднял с земли камешек. Даже в необработанном виде камешек весь
светился глубоким золотым блеском - внутри сверкали яркие красные и
пурпурные точки.
"Проверь,- сказал себе Моррисон.- Не надо ложных тревог. Не надо
миражей и обманутых надежд. Проверь".
Рукояткой револьвера он отколол кусочек камня. С виду это была
золотоносная порода. Он достал свой набор для анализов и капнул на камень
белым раствором. Раствор вспенился и зазеленел.
- Золотоносная порода, точно! - сказал Моррисон, окидывая взглядом
сверкающие склоны оврага.- Эге, да я богач!
Он вытащил телефон и дрожащими пальцами набрал номер Крэндолла.
- Макс! - заорал он.- Я нашел! Нашел настоящее месторождение!
- Меня зовут не Макс,- сказал голос по телефону.
- Что?
- Моя фамилия Бойярд,- сказал голос. Экран засветился, и Моррисон
увидел худого желтолицего человека с тонкими усиками.
- Извините, мистер Бойярд,- сказал Моррисон,- я, наверное, не туда
попал. Я звонил...
- Это неважно, куда вы звонили,- сказал мистер Бойярд.- Я участковый
контролер Телефонной компании Венеры. Вы задолжали за два месяца.
- Теперь я могу заплатить,- ухмыляясь, заявил Моррисон.
- Прекрасно,- ответил мистер Бойярд.- Как только вы это сделаете, ваш
телефон снова будет включен. Экран начал меркнуть.
- Подождите! - закричал Моррисон.- Я заплачу, как только доберусь до
вашей конторы! Но сначала я должен один раз позвонить. Только один раз,
чтобы...
- Ни в коем случае,- решительно ответил мистер Бойярд.- После того как
вы оплатите счет, ваш телефон будет немедленно включен.
- Но у меня деньги здесь! - сказал Моррисон.- Здесь, со мной.
Мистер Бойярд помолчал.
- Ладно, это не полагается, но. я думаю, мы можем выслать вам
специального робота-посылыюго, если вы согласны оплатить расходы.
- Согласен!
- Хм... Это не полагается, но я думаю... Где деньги?
- Здесь,- ответил Моррисон.- Узнаете? Это золотоносная порода!
- Мне уже надоели эти фокусы, которые вы, старатели, вечно пытаетесь
нам устроить. Показываете горсть камешков...
- Но это на самом деле золотоносная порода! Неужели вы не видите?
- Я деловой человек, а не ювелир,- ответил мистер Бойярд.- Я не могу
отличить золотоносной породы от золототысячника.
Экран погас.
Моррисон лихорадочно пытался снова дозвониться до него. Телефон молчал
- не слышно было даже гудения. Он был отключен.
Моррисон положил аппарат на землю и огляделся. Узкий овраг, куда он
свалился, тянулся прямо ярдов на двадцать, потом сворачивал влево. На его
крутых склонах не было видно ни одной пещеры, ни одного удобного места, где
можно было бы устроить баррикаду.
Сзади послышался какой-то шорох. Обернувшись, он увидел, что на него
бросается огромный старый волк. Не раздумывая ни секунды, Моррисон выхватил
револьвер и выстрелил, размозжив голову зверя.
- Черт возьми,- сказал Моррисон,- я хотел оставить эту пулю для себя.
Он получил отсрочку на несколько секунд и бросился вниз по оврагу в
поисках выхода. Вокруг красными и пурпурными искрами сверкала золотоносная
порода. А позади бежали волки.
Моррисон остановился. Излучина оврага привела его к глухой стене.
ലോകം നേരിടുന്ന പ്രധാന വെല്ലുകളിൽ ഒന്നാണ് പരിസ്ഥിതി പ്രശ്നങ്ങൾ .എല്ലാ രാജ്യത്തും വളരെ ഗൗരവപൂർണ്ണമായി പരിസ്ഥിതി പ്രശ്നങ്ങൾ പഠിക്കുകയും അതിന്റെ വിപത്തകൾ കുറക്കാനുള്ള വഴികൾ കണ്ടെത്താനും ശ്രമിച്ച് കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. മനുഷ്യന്റെ നിലനിൽപ്പിന് തന്നെ ഭീഷണിയായി കൊണ്ട് നിരവധി പാരിസ്ഥിതിക പ്രശനങ്ങൾ പ്രതിദിനം വർദ്ധിക്കുന്നു.ഇയൊരു പ്രതിസന്ധി ഘട്ടത്തിൽ കേരളത്തിന്റെ പാരിസ്ഥിതിക പ്രശ്നങ്ങൾ സമഗ്രമായി പഠിക്കകയും പ്രശ്ന പരിഹാര മാർഗ്ഗങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയുമെന്നത് നമ്മുടെ സാമൂഹിക ധാർമ്മിക ഉത്തരവാദിത്വത്തിന്റെ ഭാഗമാണ്.
സംസ്കാരം ജനിക്കുന്നത് മണ്ണിൽ നിന്നാണ്, ഭൂമിയിൽ നിന്നാണ് മലയാളത്തിന്റെ സംസ്കാരംപുഴയിൽ നിന്നും, വയലേലകളിൽ നിന്നുമാണ് ജനിച്ചത്.എന്നാൽ ഭൂമിയെ നാം മലിനമാക്കുന്നു. കാടിന്റെ മക്കളെ കുടിയിറക്കുന്നു. കാട്ടാറുകളെ കൈയ്യേറി, കാട്ടുമരങ്ങളെ കട്ട് മുറിച്ച് മരുഭൂമിക്ക് വഴിയൊരുക്കുന്നു. സംസ്കാരത്തിന്റെ ഗർഭപാത്രത്തിൽ പരദേശിയുടെ വിഷവിത്ത് വിതച്ച് കൊണ്ട് ഭോഗാസക്തിയിൽ മതിമറക്കുകയും നാശം വിതയ്ക്കകയും ചെയ്യുന്ന വർത്തമാന കേരളം ഏറെ പ0ന വിധേയമാക്കേണ്ടതാണ്.
ദൈവത്തിന്റെ സ്വന്തം നാടായ കേരളത്തിന് അഭിമാനിക്കാൻ ഒരു പാട് സവിശേഷതകളുണ്ട്. സാക്ഷരതയുടെയും ആരോഗ്യത്തിന്റെയും, വൃത്തിയുടെയുമൊക്കെ കാര്യത്തിൽ നാം മറ്റു സംസ്ഥാനങ്ങളെക്കാൾ മുൻപന്തിയിലാണ് - നിർഭാഗ്യവശാൽ പരിസ്ഥിതി സംരക്ഷണ വിഷയത്തിൽ നാം വളരെ പിറകിലാണ്. സ്വന്തം വൃത്തിയും വീടിന്റെ വൃത്തിയും മാത്രം സംരക്ഷിച്ച് സ്വാർത്ഥതയുടെ പര്യായമായി കൊണ്ടിരിക്കുന്ന മലയാള നാടിന്റെ ഈ പോക്ക് അപകടത്തിലേക്കാണ്.
നാം ജീവിക്കുന്ന ചുറ്റുപാടിന്റെ സംരക്ഷണവും, പരിപാലനവും വളരെ ശ്രദ്ധയോടെ ചേയ്യേണ്ട കാര്യമാണ്. ജലത്തിനും ഭക്ഷണത്തിനും തൊഴിലിനും പ്രകൃതിയെ നേരിട്ട് ആശ്രയിക്കന്നവർക്കാണ് പരിസ്ഥിതിനാശം സ്വന്തം പ്രത്യക്ഷാനുഭവമായി മാറുക. സമൂഹത്തിലെ പൊതുധാരയിലുള്ളവർക്ക് ഇത് പെട്ടന്ന് മനസ്സിലാവില്ല .പക്ഷെ ക്രമേണ എല്ലാവരിലേക്കും വ്യാപിക്കുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നമാണ് ഇത്തരം പാരിസ്ഥിതിക പ്രശ്നങ്ങൾ .
ലോകം നേരിടുന്ന പ്രധാന വെല്ലുകളിൽ ഒന്നാണ് പരിസ്ഥിതി പ്രശ്നങ്ങൾ .എല്ലാ രാജ്യത്തും വളരെ ഗൗരവപൂർണ്ണമായി പരിസ്ഥിതി പ്രശ്നങ്ങൾ പഠിക്കുകയും അതിന്റെ വിപത്തകൾ കുറക്കാനുള്ള വഴികൾ കണ്ടെത്താനും ശ്രമിച്ച് കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. മനുഷ്യന്റെ നിലനിൽപ്പിന് തന്നെ ഭീഷണിയായി കൊണ്ട് നിരവധി പാരിസ്ഥിതിക പ്രശനങ്ങൾ പ്രതിദിനം വർദ്ധിക്കുന്നു.ഇയൊരു പ്രതിസന്ധി ഘട്ടത്തിൽ കേരളത്തിന്റെ പാരിസ്ഥിതിക പ്രശ്നങ്ങൾ സമഗ്രമായി പഠിക്കകയും പ്രശ്ന പരിഹാര മാർഗ്ഗങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയുമെന്നത് നമ്മുടെ സാമൂഹിക ധാർമ്മിക ഉത്തരവാദിത്വത്തിന്റെ ഭാഗമാണ്.
സംസ്കാരം ജനിക്കുന്നത് മണ്ണിൽ നിന്നാണ്, ഭൂമിയിൽ നിന്നാണ് മലയാളത്തിന്റെ സംസ്കാരംപുഴയിൽ നിന്നും, വയലേലകളിൽ നിന്നുമാണ് ജനിച്ചത്.എന്നാൽ ഭൂമിയെ നാം മലിനമാക്കുന്നു. കാടിന്റെ മക്കളെ കുടിയിറക്കുന്നു. കാട്ടാറുകളെ കൈയ്യേറി, കാട്ടുമരങ്ങളെ കട്ട് മുറിച്ച് മരുഭൂമിക്ക് വഴിയൊരുക്കുന്നു. സംസ്കാരത്തിന്റെ ഗർഭപാത്രത്തിൽ പരദേശിയുടെ വിഷവിത്ത് വിതച്ച് കൊണ്ട് ഭോഗാസക്തിയിൽ മതിമറക്കുകയും നാശം വിതയ്ക്കകയും ചെയ്യുന്ന വർത്തമാന കേരളം ഏറെ പ0ന വിധേയമാക്കേണ്ടതാണ്.
ദൈവത്തിന്റെ സ്വന്തം നാടായ കേരളത്തിന് അഭിമാനിക്കാൻ ഒരു പാട് സവിശേഷതകളുണ്ട്. സാക്ഷരതയുടെയും ആരോഗ്യത്തിന്റെയും, വൃത്തിയുടെയുമൊക്കെ കാര്യത്തിൽ നാം മറ്റു സംസ്ഥാനങ്ങളെക്കാൾ മുൻപന്തിയിലാണ് - നിർഭാഗ്യവശാൽ പരിസ്ഥിതി സംരക്ഷണ വിഷയത്തിൽ നാം വളരെ പിറകിലാണ്. സ്വന്തം വൃത്തിയും വീടിന്റെ വൃത്തിയും മാത്രം സംരക്ഷിച്ച് സ്വാർത്ഥതയുടെ പര്യായമായി കൊണ്ടിരിക്കുന്ന മലയാള നാടിന്റെ ഈ പോക്ക് അപകടത്തിലേക്കാണ്.
നാം ജീവിക്കുന്ന ചുറ്റുപാടിന്റെ സംരക്ഷണവും, പരിപാലനവും വളരെ ശ്രദ്ധയോടെ ചേയ്യേണ്ട കാര്യമാണ്. ജലത്തിനും ഭക്ഷണത്തിനും തൊഴിലിനും പ്രകൃതിയെ നേരിട്ട് ആശ്രയിക്കന്നവർക്കാണ് പരിസ്ഥിതിനാശം സ്വന്തം പ്രത്യക്ഷാനുഭവമായി മാറുക. സമൂഹത്തിലെ പൊതുധാരയിലുള്ളവർക്ക് ഇത് പെട്ടന്ന് മനസ്സിലാവില്ല .പക്ഷെ ക്രമേണ എല്ലാവരിലേക്കും വ്യാപിക്കുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നമാണ് ഇത്തരം പാരിസ്ഥിതിക പ്രശ്നങ്ങൾ .
sfdfdgsdsf
thunderstruck thunderstruck thunderstruck thunderstruck thunderstruck
groundbreaking groundbreaking groundbreaking groundbreaking groundbreaking
understatement understatement understatement understatement understatement
counterproductive counterproductive counterproductive counterproductive counterproductive
overcompensate overcompensate overcompensate overcompensate overcompensate
misunderstanding misunderstanding misunderstanding misunderstanding misunderstanding
counterbalance counterbalance counterbalance counterbalance counterbalance
overachievement overachievement overachievement overachievement overachievement
underestimated underestimated underestimated underestimated underestimated
overconfident overconfident overconfident overconfident overconfident
counterargument counterargument counterargument counterargument counterargument
disappointment disappointment disappointment disappointment disappointment
battlegrounds battlegrounds battlegrounds battlegrounds battlegrounds
unfriendliest unfriendliest unfriendliest unfriendliest unfriendliest
countermeasure countermeasure countermeasure countermeasure countermeasure
rollercoaster rollercoaster rollercoaster rollercoaster rollercoaster
brainstorming brainstorming brainstorming brainstorming brainstorming
dreamcatchers dreamcatchers dreamcatchers dreamcatchers dreamcatchers
overqualified overqualified overqualified overqualified overqualified
thunderstorms thunderstorms thunderstorms thunderstorms thunderstorms
counterattack counterattack counterattack counterattack counterattack
newspaperman newspaperman newspaperman newspaperman newspaperman
granddaughter granddaughter granddaughter granddaughter granddaughter
schoolteacher schoolteacher schoolteacher schoolteacher schoolteacher
groundskeeper groundskeeper groundskeeper groundskeeper groundskeeper
bookmarketing bookmarketing bookmarketing bookmarketing bookmarketing
broadcastable broadcastable broadcastable broadcastable broadcastable
storytellers storytellers storytellers storytellers storytellers
handicrafters handicrafters handicrafters handicrafters handicrafters
counterclockwise counterclockwise counterclockwise counterclockwise counterclockwise
overstimulation overstimulation overstimulation overstimulation overstimulation
underperforming underperforming underperforming underperforming underperforming
miscommunication miscommunication miscommunication miscommunication miscommunication
overpopulation overpopulation overpopulation overpopulation overpopulation
counterrevolution counterrevolution counterrevolution counterrevolution counterrevolution
underprivileged underprivileged underprivileged underprivileged underprivileged
waterproofing waterproofing waterproofing waterproofing waterproofing
underdeveloped underdeveloped underdeveloped underdeveloped underdeveloped
overexaggerate overexaggerate overexaggerate overexaggerate overexaggerate
crosspollination crosspollination crosspollination crosspollination crosspollination
counterintuitive counterintuitive counterintuitive counterintuitive counterintuitive
hyperactive hyperactive hyperactive hyperactive hyperactive
microscope microscope microscope microscope microscope
housewarming housewarming housewarming housewarming housewarming
weatherproof weatherproof weatherproof weatherproof weatherproof
underachiever underachiever underachiever underachiever underachiever
multicolored multicolored multicolored multicolored multicolored
keyboard keyboard keyboard keyboard keyboard
undergrounds undergrounds undergrounds undergrounds undergrounds
counterproductive counterproductive counterproductive counterproductive counterproductive
overprotective overprotective overprotective overprotective overprotective
kindhearted kindhearted kindhearted kindhearted kindhearted
counterfeiters counterfeiters counterfeiters counterfeiters counterfeiters
waterproof waterproof waterproof waterproof waterproof
misbehaving misbehaving misbehaving misbehaving misbehaving
overcomplicate overcomplicate overcomplicate overcomplicate overcomplicate
underwater underwater underwater underwater underwater
counterculture counterculture counterculture counterculture counterculture
multitasking multitasking multitasking multitasking multitasking
schoolchildren schoolchildren schoolchildren schoolchildren schoolchildren
counterpunch counterpunch counterpunch counterpunch counterpunch
masterpiece masterpiece masterpiece masterpiece masterpiece
bookkeeper bookkeeper bookkeeper bookkeeper bookkeeper
groundwater groundwater groundwater groundwater groundwater
crosschecking crosschecking crosschecking crosschecking crosschecking
undercover undercover undercover undercover undercover
superhighway superhighway superhighway superhighway superhighway
counteroffensive counteroffensive counteroffensive counteroffensive counteroffensive
oversimplified oversimplified oversimplified oversimplified oversimplified
crosssection crosssection crosssection crosssection crosssection
underestimate underestimate underestimate underestimate underestimate
counterproposal counterproposal counterproposal counterproposal counterproposal
overexpression overexpression overexpression overexpression overexpression
firefighter firefighter firefighter firefighter firefighter
counterexample counterexample counterexample counterexample counterexample
counterespionage counterespionage counterespionage counterespionage counterespionage
bookbinding bookbinding bookbinding bookbinding bookbinding
counterposition counterposition counterposition counterposition counterposition
overstretched overstretched overstretched overstretched overstretched
superstructure superstructure superstructure superstructure superstructure
crosscurrent crosscurrent crosscurrent crosscurrent crosscurrent
counterpressure counterpressure counterpressure counterpressure counterpressure
brainstormers brainstormers brainstormers brainstormers brainstormers
housekeeping housekeeping housekeeping housekeeping housekeeping
overreaction overreaction overreaction overreaction overreaction
counterproposal counterproposal counterproposal counterproposal counterproposal
underlying underlying underlying underlying underlying
thunderstruck thunderstruck thunderstruck thunderstruck thunderstruck
groundbreaking groundbreaking groundbreaking groundbreaking groundbreaking
overconfident overconfident overconfident overconfident overconfident
counterbalance counterbalance counterbalance counterbalance counterbalance
counterproductive counterproductive counterproductive counterproductive counterproductive
understatement understatement understatement understatement understatement
overachievement overachievement overachievement overachievement overachievement
misunderstanding misunderstanding misunderstanding misunderstanding misunderstanding
moonbeam moonbeam moonbeam moonbeam moonbeam
raindrop raindrop raindrop raindrop raindrop
snowflake snowflake snowflake snowflake snowflake
popcorn popcorn popcorn popcorn popcorn
toothbrush toothbrush toothbrush toothbrush toothbrush
homeworker homeworker homeworker homeworker homeworker
bookseller bookseller bookseller bookseller bookseller
bloodstream bloodstream bloodstream bloodstream bloodstream
daylight daylight daylight daylight daylight
armchair armchair armchair armchair armchair
fingernail fingernail fingernail fingernail fingernail
goldfish goldfish goldfish goldfish goldfish
moonrise moonrise moonrise moonrise moonrise
firefly firefly firefly firefly firefly
sunrise sunrise sunrise sunrise sunrise
daydream daydream daydream daydream daydream
bookmark bookmark bookmark bookmark bookmark
campfire campfire campfire campfire campfire
milkshake milkshake milkshake milkshake milkshake
sandcastle sandcastle sandcastle sandcastle sandcastle
snowstorm snowstorm snowstorm snowstorm snowstorm
thunderbolt thunderbolt thunderbolt thunderbolt thunderbolt
heartbeat heartbeat heartbeat heartbeat heartbeat
wallpaper wallpaper wallpaper wallpaper wallpaper
daybreak daybreak daybreak daybreak daybreak
raindrop raindrop raindrop raindrop raindrop
fingerprint fingerprint fingerprint fingerprint fingerprint
clockwork clockwork clockwork clockwork clockwork
blackbird blackbird blackbird blackbird blackbird
sailboat sailboat sailboat sailboat sailboat
shoelace shoelace shoelace shoelace shoelace
ladybug ladybug ladybug ladybug ladybug
strawberry strawberry strawberry strawberry strawberry
crossroads crossroads crossroads crossroads crossroads
footbridge footbridge footbridge footbridge footbridge
timetable timetable timetable timetable timetable
moonlight moonlight moonlight moonlight moonlight
grandstand grandstand grandstand grandstand grandstand
earthbound earthbound earthbound earthbound earthbound
crosswalk crosswalk crosswalk crosswalk crosswalk
soundproof soundproof soundproof soundproof soundproof
teacupboard teacupboard teacupboard teacupboard teacupboard
bellbottom bellbottom bellbottom bellbottom bellbottom
bookkeeper bookkeeper bookkeeper bookkeeper bookkeeper
bookkeeping bookkeeping bookkeeping bookkeeping bookkeeping
grasshopper grasshopper grasshopper grasshopper grasshopper
butterfly butterfly butterfly butterfly butterfly
bookstore bookstore bookstore bookstore bookstore
undercover undercover undercover undercover undercover
overloaded overloaded overloaded overloaded overloaded
newsstand newsstand newsstand newsstand newsstand
housekeeper housekeeper housekeeper housekeeper housekeeper
rattlesnake rattlesnake rattlesnake rattlesnake rattlesnake
letterpress letterpress letterpress letterpress letterpress
crossbeam crossbeam crossbeam crossbeam crossbeam
brainpower brainpower brainpower brainpower brainpower
seashore seashore seashore seashore seashore
bookbinder bookbinder bookbinder bookbinder bookbinder
toothbrush toothbrush toothbrush toothbrush toothbrush
lighthouse lighthouse lighthouse lighthouse lighthouse
cupboard cupboard cupboard cupboard cupboard
bookworm bookworm bookworm bookworm bookworm
grassroots grassroots grassroots grassroots grassroots
speedboat speedboat speedboat speedboat speedboat
newsworthy newsworthy newsworthy newsworthy newsworthy
schoolwork schoolwork schoolwork schoolwork schoolwork
crosscheck crosscheck crosscheck crosscheck crosscheck
steamboat steamboat steamboat steamboat steamboat
footlocker footlocker footlocker footlocker footlocker
backstroke backstroke backstroke backstroke backstroke
buttercup buttercup buttercup buttercup buttercup
doorbell doorbell doorbell doorbell doorbell
rattlestick rattlestick rattlestick rattlestick rattlestick
bookcase bookcase bookcase bookcase bookcase
racecourse racecourse racecourse racecourse racecourse
crossfire crossfire crossfire crossfire crossfire
hummingbird hummingbird hummingbird hummingbird hummingbird
letterhead letterhead letterhead letterhead letterhead
sweatshirt sweatshirt sweatshirt sweatshirt sweatshirt
battlefield battlefield battlefield battlefield battlefield
bulletproof bulletproof bulletproof bulletproof bulletproof
cheesecake cheesecake cheesecake cheesecake cheesecake
rattletrap rattletrap rattletrap rattletrap rattletrap
toothpick toothpick toothpick toothpick toothpick
grasshopper grasshopper grasshopper grasshopper grasshopper
bellflower bellflower bellflower bellflower bellflower
sunflower sunflower sunflower sunflower sunflower
bookmarker bookmarker bookmarker bookmarker bookmarker
woodpecker woodpecker woodpecker woodpecker woodpecker
newsletter newsletter newsletter newsletter newsletter
bookkeeper bookkeeping bookkeeping bookkeeping bookkeeping
crossroads crossroads crossroads crossroads crossroads
firefighter firefighter firefighter firefighter firefighter
wheelchair wheelchair wheelchair wheelchair wheelchair
seashore seashore seashore seashore seashore
crosswalk crosswalk crosswalk crosswalk crosswalk
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using lint = long long;
using pi = array<lint, 2>;
#define sz(v) ((int)(v).size())
#define all(v) (v).begin(), (v).end()
#define cr(v, n) (v).clear(), (v).resize(n);
vector<int> pa;
int find(int x) { return pa[x] = (pa[x] == x ? x : find(pa[x])); }
int main() {
ios::sync_with_stdio(false);
cin.tie(0);
cout.tie(0);
int T; cin>>T;
while (T--){
int n;
cin >> n;
vector<array<lint, 3>> edges;
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
lint u, v, w;
cin >> u >> v >> w;
u--;
v--;
edges.push_back({w, u, v});
}
sort(all(edges));
reverse(all(edges));
cr(pa, 2 * n - 1);
vector<lint> cost(2 * n - 1);
vector<pi> ch(2 * n - 1);
iota(all(pa), 0);
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
int u = find(edges[i][1]);
int v = find(edges[i][2]);
pa[u] = i + n;
pa[v] = i + n;
ch[i + n] = {u, v};
cost[edges[i][1]] += edges[i][0];
cost[edges[i][2]] += edges[i][0];
cost[i + n] -= edges[i][0] * 2;
}
for (int i = n; i < 2 * n - 1; i++) {
cost[i] += cost[ch[i][0]] + cost[ch[i][1]];
}
int q;
cin >> q;
while (q--) {
lint x;
cin >> x;
vector<lint> dp(2 * n - 1);
lint dap = 0;
for (int i = 0; i < 2 * n - 1; i++) {
if (i >= n) {
dp[i] += dp[ch[i][0]] + dp[ch[i][1]];
}
if (dp[i] + cost[i] < x) {
dap += x - cost[i] - dp[i];
dp[i] = x - cost[i];
}
}
cout << dap << "\n";
}
}
}
VS: BP: 120/80 P: 80 R: 16 T: 37 BMI: 20 Gen: Normal, alert, and conversant in NAD. Skin: Warm and dry, with no suspect moles. Hair: normal distribution. HEENT: Head: NC/AT. Eyes: Conjunctiva clear, sclera anicteric, visual acuity 20/20 OU, Pupils 5 mm PERRLA, EOMI, fundoscopic: sharp disc margins; cup to disc ratio <50%; vessels s AV nicking, copper/silver wiring; no hemorrhages or exudates. Ears: Canal s cerumen; TMs pearly grey with light reflex, hearing intact. Nose: moist MM; septum midline; turbinates nonedematous; sinuses NT. Throat: moist MM s erythema/exudates. Neck: s lymphadenopathy, thyromegaly; carotid pulse, nl upstroke s bruit. Back: s spinal or CVA tenderness. Chest: symmetrical movement; CTA&P bilaterally. Cardiac: RRR, nl S1, S2 s S3, S4, M, R. PMI 5 ICS MCL. Abdomen: ND/NT +BS x4, Liver span: 10cm MCL, no HSM. Extremities: s CCE. Pulses: radial, femoral, DP, PT 2+sym
On physical exam, vital signs show blood pressure is 120/80. Pulse is 80 and regular. Respiration is 16 and unlabored. Temperature is 37 C. BMI is 20. General appearance is of normal weight by BMI. They are alert and conversant, in no acute distress. Skin, there are no suspect moles, normal hair distribution. Head is normocephalic and atraumatic. Eyes, conjunctivas are clear and scleras anicteric. Pupils are equal, round, and reactive to light and accommodation. EOMI. Visual acuity is 20/20 OU. On fundoscopic exam, disc margins were sharp, cup to disc ratio < 50%, no copper or silver wiring, no AV nicking, no hemorrhages or exudates. Ears, hearing is grossly intact. External canals without cerumen. TMs are pearly grey with normal light reflex. Nose, mucus membrane is moist, septum midline, and turbinates are non-edematous. Sinuses are non-tender. Mouth and throat have moist mucus membranes without erythema or exudates. Neck is without lymphadenopathy or thyromegaly. Carotids pulse, normal upstroke without bruits. Chest has symmetrical expansion. Clear to auscultation and percussion bilaterally. No spinal or CVA tenderness. Cardiac, regular rate and rhythm, normal S1, S2, without S3, S4, murmurs, or rubs. PMI 5th intercostal space mid clavicular line. Abdomen is non-distended and non-tender. Positive bowel sounds in all 4 quadrants. Liver span is 8.5 cm. No hepatosplenomegaly. Extremities are without clubbing, cyanosis, or edema. Pulses, radial, femoral, dorsalis pedis, and posterior tibial are 2+ symmetric.
chargoggagoggmanchauggagoggchaubunagungamaugg
pneumonoultramicroscopicsilicovolcanoconiosis
hippopotomonstrosesquippedaliophobia
pseudopseudohypoparathyroidism
supercalifragilisticexpialidocious
Antidisestablishmentarianism
Thyroparathyroidectomized
floccinaucinihilipilification
WARNING!!!
Eating noodles 3-4 times a week might cause sugar blood increase, gastric pain, stomachache, nausea, diarrhea, constipation and death, plus increase the risk of metabolic syndrome, causing you to die or pass out like the 13-year-old boy. Don’t do that or else you will be the next.
WARNING!!!
Eating noodles 3-4 times a week might cause sugar blood increase, gastric pain, stomachache, nausea, diarrhea, constipation and death, plus increase the risk of metabolic syndrome, causing you to die or pass out like the 13-year-old boy. Don’t do that or else you will be next.
nose hindu indicating needs ccd has tent tight induction side thesis discounted studied titans condos anti deaths heath this instead scan oasis attitudes diagnostic hosts
god ons account dense suit settings teen studied shoot tag counties ohio decided ide suite india shut thehun unto causes intended gotta assets unto test
signs dude headed science assistance attend attendance designed such ceo nose cgi sunset diana song usda does casio neon test engine ideas instead eden anna
nude ended ooo hentai css stated insights odd haiti out accident cute edt nest stated ongoing continued stunning ton asus hudson conscious acne sight thee
thought tones dance digest condition echo static tests tied aud cute attention cases consistent nintendo headset standing diana getting tuning doing noticed dot host indices
tune dist sin added nissan sec tied cent seo studio states noticed aud edges sand shine site stat east tuition hat audi discussed agent shooting
tea distinguished aus indicating age tune hand incidents aside condition gnu suggest aug dies candidate scsi designs cotton sea houston sic aus descending ing chicago
gcc sas using dose highs situations sciences suicide sections addition disease goes notion station ian connecticut ent contain statutes hitachi distinction indicates tenant san tissue
odds gets caught association neo dana instead hanging una isa hide genuine seas acids ist success studies saudi tunes inches technician auctions intend cuts action
saint signing tongue hosted canada inn nat odd too nested aus hugo cnet into duo audi saudi connecting units constitutes gene engines unions sides cheat
situations incest suggestion she tied negotiation cos situated assessing cuisine dating assisted station associations nutten honest intended inside thehun ons studied coin tin scottish signed
usa august needs ice shot acts taught est cash tech hosts utah donate end gods cats cod eds canon susan noon candidate tue attitudes dans
suite condo sonic cnet inches sought decent suited aug usd scenic tonight stands chose decision nude gene dee casio dates ending containing stan scanning stations
cio deutsche discount needed hunt sciences thesis acne contacting eos gods consistent distant song edition duties soa decisions stan cnet teenage sao authentic asus sonic
discounted touched distant tunisia inc cause titten con things consist ate suited sheet coaches giant against engines tide isaac ties the association cuts odd guided
gadgets institute consent nutten san coin estate icons goods stages union stands sea that union conscious toe shades statute eos institutes cash and codes additions
duties hung ahead cohen state gate audit hence austin enhance indian distant house goat discussion indians tunes instead guinea scan taste chose thoughts testing cases
cent usda chicago success hosted dad institutes isaac than condos techno ana net hidden shed attitudes connected sen noise ceo counts counting uni estate hugo
hag ces den cec con dus suc dut hut cod dag sac nug noh get got did tid dic dah sin gad teg nog hen
des net tic cis ced gin hag han noh cag ton geh hos dec tan dod gic cuc tit hut tan had gan ged cec
nid suh cat toh hoc gah cut did det san cas nen cat dad sic dih cen cod tah sig nod cah san hog sug
sih dug tig sot gad sid has tos tit dih dus nug tic cen hud teh nin set hih nut gen tin coc sot dus
gan ged hah dug cud sat hid dis nic hac not hot dis tud gud nuh nug ded dus das ceg nat tat nut cet
gas sugn huah cott gein noth nohh scac doit cihh seus tiud cud tues hedt nuns giod cies cinn huet soen gian duac dign tung
gaes heod neet doug stos naic hugg noeg tung gnec teag dast donc sich ceun gis caen tond gush dot gasc hoht cudd shen gadt
cuad huch tias casc goit goah haog nuts coec geds son scig did doct shuc gugs dhas duhh cet hods ces hatt sauc cugn sdih
duon hus gocc gen shod tsuc hoih shes heds daig geg tidg cech tut cott suth teun cets tuhn gogt tag tegs gess cids deet
sdeg ciuh huet stot nohh gehh dand toch sang scis his sang goid taid heun deeh deut goth dedd gegg deig dand deeh dhoh hegg
tsoh tees noih naes heic gaus negg tagd heon toeg cos coeh good goth hegs nuns deec tsot gec suot hic ghih dand tiud dhon
ceot stec hod dait tin susc dugh dud toch dhos dics cuh nuet haet snut coig deg sang chet nunc giss tiud heas dhod hain
seuh ghun tits tueg tuc ghih tenn naun shig soch tag duag duts gnog tas hogt gigt gig tiad ghat tugt dus deut soeg cuis
coet siah tits scat sact dig saeh gets can cegn non cian sdat tahn seeg shot gaic taet ghah guot sunn doid cish soag cugn
nuns dauh teih taen snut set duon ghoc siah suht neen nohh nais gog scad snut cuoc snun heut shon sous gaec hod scoh tuit
cgtc sssgc shtth ctnsg tncg ntcth sshsn hgh ggcc ggsgt htc nns gts sghn gcc stt tcc shn chgg ntcs thth htt tcn sgns sttcn
ccs tcc cnn tcttc tch tcgch gcnhh cshct cht cns gnn hhc ggh hss tnthn hscst cttg hsgng ncggh gnn hcc chn ngs nshn nssgs
hchs nhnhh gcgtn gngs cgs hhtn tttn ggs hgc tgst ssnn tsggh snhn gcn gctg hthg thc cgstg cnt sgcnc htnn ttgtc nhn tns tgct
ghs ngt ncngg cnst chhn ccnc hgg nng ctnnn hgs scs gsngg hsnsg sgt hhscg cgt ggsnh hgscn tnsgg chs stg hhsn shhc tnnsg schs
sgnth hsggh cncss ncch tns stcc tcs ghn nchct sgsgc nsctn gcs chns gsc gscn nchss nchtt tnght cnsss ghn ctcsc gccng ttnn gth nhhs
cgcu scacc osge ucaho cae ngin hscc ecioh uic hhg gtiuc ctu cohgu tgi hsugg ucgos oenh hho sgict igicg geo ugcou unos cgnc ttcc
eeh eui ncs acns eaccg enug etaa netco geig ccu oco cncc ougcg itghi stg gco htcig enu niu hccgg uci gcn hang sggg sguon
shgg tcht gsth hocg ancoe ccgc hgocg ceg cuc chta oce iggch cgagh uchgo hgi ccea hgcct gccgg ugc cuuc ggaug igs hhs icu nhga
egae aac coh ctc nocgu oscc cucgg utgg ctueh nieue ghnha aage cgag sce saga chguo nsac oha gng thigg ctgta ggna ceuh gct gnac
gicio hgic inici oecie oncug ggena ngi nuh ccg gccn got eocnc gcgga segnt thgna cgho uiu gsh uhsg soua scicc ccgis igeu ntui cto
The field of digital image processing refers to the manipulation of digital images using a computer. A digital image is fundamentally a discrete representation, composed of a finite number of elements known as pixels, each having a specific location and value. An image can be mathematically defined as a two-dimensional function, f(x,y), where x and y are the spatial coordinates on a plane. The amplitude of this function at any coordinate pair represents the image's intensity at that point. For monochrome, or grayscale, images, this intensity value is referred to as the gray level. Color images are more complex, typically formed by combining three individual 2D images, such as in the RGB color system, which uses red, green, and blue components. An image itself is characterized by its illumination and reflectance components; the former is the amount of source light incident on the scene, and the latter is the amount of light reflected back by the objects within it.
A complete digital image processing system relies on several critical components working in unison. The process begins with image sensors, which are physical devices sensitive to the energy radiated by an object, thus enabling the acquisition of an image. This raw data is then handled by specialized image processing hardware, including a digitizer to convert analog signals to digital form and an Arithmetic Logic Unit (ALU) to perform primitive operations like addition or subtraction on entire images in parallel. A general-purpose computer, ranging from a PC to a supercomputer, acts as the central control unit for the system. The operations themselves are defined by software, which consists of specialized modules to perform specific tasks. Given the large size of image files, mass storage is essential, with different tiers for short-term processing, online retrieval, and long-term archival. Finally, the results are visualized on image displays like monitors and produced as physical copies using hardcopy devices such as laser printers.
The initial step in any workflow, image acquisition, is the process of creating a digital image from a physical scene. This can be achieved through various sensor arrangements. The simplest method uses a single sensor, such as a photodiode, which requires relative mechanical motion in both the x and y directions to scan an entire area, making it slow but capable of high resolution. A more common and faster approach utilizes a sensor strip, which is an in-line arrangement of many sensors that captures one line of the image at a time. Motion perpendicular to the strip provides the second dimension, a technique commonly found in flatbed scanners and airborne imaging systems. The predominant arrangement in modern digital cameras is the sensor array, a 2D grid of sensors (like a CCD array) that can capture a complete image at once without any mechanical motion, as the scene is simply focused onto the array's surface by a lens.
To create a digital image, continuous data from the real world must be converted into a digital form through two key processes: sampling and quantization. An analog image is continuous in both its spatial coordinates (x and y) and its amplitude (intensity). Sampling is the process of digitizing the coordinate values, effectively dividing the image into a grid of discrete points. The intersection of a row and column in this grid is a pixel. Quantization, on the other hand, is the process of digitizing the amplitude values, where the continuous range of intensities is converted into a finite set of discrete gray levels. The number of gray levels is often a power of two, such as 2
8
=256 levels for an 8-bit image. Insufficient quantization can lead to an artifact known as false contouring, where smooth areas of an image develop visible, step-like ridges.
Understanding the relationships between pixels is crucial for many image processing algorithms. A pixel at coordinates (x,y) has four direct horizontal and vertical neighbors, known as its 4-neighbors (N
4
(p)), and four diagonal neighbors (N
D
(p)). Together, these eight pixels form the 8-neighbors (N
8
(p)). Based on these neighborhoods, we define adjacency. For instance, two pixels are 4-adjacent if they are in each other's 4-neighborhood. A digital path is a sequence of distinct pixels where each pixel in the sequence is adjacent to the next. This concept leads to connectivity, where two pixels are considered connected if a digital path exists between them consisting entirely of pixels from a specified set. A set of pixels where every pixel is connected to every other pixel in the set is called a connected set or a region of the image. The boundary of a region is the set of its pixels that are adjacent to pixels outside the region.
Image enhancement in the spatial domain involves directly manipulating the pixel values of an image. The simplest methods are gray-level transformations, which operate on a single pixel at a time, defined by the function s=T(r), where r is the input gray level and s is the output. One basic linear transformation is the image negative, given by s=L−1−r, which inverts the intensities and is useful for visualizing details in dark areas. Non-linear transformations are often more powerful. The log transform, s=clog(1+r), expands the range of dark pixel values while compressing brighter ones, enhancing detail in shadows. Conversely, the power-law (gamma) transform, s=cr
γ
, is highly versatile; a gamma value less than 1 brightens an image and enhances dark details, while a gamma greater than 1 darkens it. More complex operations can be achieved with piecewise-linear functions, such as contrast stretching, which expands a narrow range of input gray levels to fill the entire dynamic range.
Enhancement can also be performed in the frequency domain by modifying the image's Fourier transform. Smoothing an image, which is useful for blurring and noise reduction, is achieved by low-pass filtering. This technique works by attenuating or removing the high-frequency components, which correspond to sharp transitions like edges and noise. An Ideal Low-Pass Filter (ILPF) performs a hard cutoff, completely removing all frequencies beyond a certain distance from the origin. However, its sharp transition in the frequency domain causes undesirable ringing artifacts in the spatial domain. To avoid this, smoother filters are used. The Butterworth Low-Pass Filter (BLPF) provides a more gradual transition from passband to stopband, significantly reducing ringing. Even smoother is the Gaussian Low-Pass Filter (GLPF), whose Fourier transform is also a Gaussian function, a property that guarantees no ringing artifacts whatsoever, resulting in a very smooth blur.
Image sharpening is the inverse of smoothing and aims to highlight fine details and enhance edges. In the frequency domain, this is accomplished through high-pass filtering, which attenuates low-frequency components while preserving high-frequency information. A high-pass filter can be directly derived from a corresponding low-pass filter using the relation H
hp
(u,v)=1−H
lp
(u,v). Similar to its low-pass counterpart, the Ideal High-Pass Filter (IHPF) uses a sharp cutoff, which results in severe ringing that can distort object boundaries. The Butterworth High-Pass Filter (BHPF) offers a smoother transition, producing much cleaner edges with significantly less distortion. The Gaussian High-Pass Filter (GHPF) yields the most gradual transition, resulting in sharpened images that are free of harsh artifacts and appear more natural than those produced by the other two filter types.
Image restoration is an objective process that aims to reconstruct an image that has been degraded, using prior knowledge of the degradation phenomenon. Unlike enhancement, which is subjective, restoration is based on mathematical models of degradation. The standard degradation model represents the degraded image g(x,y) as the original image f(x,y) convolved with a degradation function h(x,y), plus an additive noise term η(x,y). Noise is a primary source of degradation, arising during image acquisition or transmission. Common noise types are described by their probability density functions (PDFs). Gaussian noise is a tractable model for sensor noise. Impulse noise, also known as salt-and-pepper noise, appears as random white and black dots and is caused by faulty sensors or transmission errors.
When an image is degraded solely by noise, spatial filtering is a primary restoration method. Mean filters, such as the arithmetic mean filter, average pixel values in a neighborhood, which smoothes the image and reduces noise but also blurs edges. A more effective approach for impulse noise is the non-linear median filter, which replaces a pixel's value with the median of its neighbors, preserving edges far better than mean filters. For more complex degradations involving both blur and noise, frequency domain techniques are required. Inverse filtering attempts to recover the image by dividing the degraded image's transform by the degradation function's transform. However, it is highly sensitive to noise, especially where the degradation function has small values. A more robust method is Wiener filtering, which is a minimum mean square error approach that balances the inverse of the degradation function with the statistical properties of the noise and the original image.
An image can be mathematically described by a two-dimensional function, f(x,y), where the value of the function at any spatial coordinate corresponds to the image's intensity. This intensity is not a monolithic quantity but is formed by the product of two distinct components: the illumination and the reflectance. Illumination, denoted as i(x,y), is the amount of source light incident on the scene being viewed. Reflectance, denoted as r(x,y), is the proportion of that illumination that is reflected back by the objects in the scene. Therefore, the image function can be expressed as f(x,y)=i(x,y)×r(x,y). The value of f(x,y) must be non-zero and finite, meaning it lies in the range 0<f(x,y)<∞. The intensity at any point is also referred to as the gray level, which is commonly scaled to a numerical interval such as [0, L-1], where 0 represents black and L-1 represents white.
The process of capturing a digital image begins with an image sensor, a physical device designed to be sensitive to the energy radiated by the object being imaged. The core idea is that incoming energy is transformed into a voltage by the combination of input electrical power and a sensor material responsive to that specific type of energy. A familiar example is the photodiode, which is constructed from silicon materials and produces an output voltage waveform proportional to the intensity of light it receives. To improve selectivity, a filter may be placed in front of the sensor; for example, a green filter will cause the sensor's output to be stronger for green light compared to other colors in the spectrum. The output voltage waveform from the sensor is an analog signal, which is then passed to a digitizer to obtain a digital quantity, completing the first stage of image acquisition.
Given the large amount of data inherent in digital images, mass storage and networking are fundamental components of any image processing system. A single uncompressed 1024x1024 8-bit image requires one megabyte of space, making robust storage solutions a necessity. Storage is typically categorized into three types: short-term storage for use during active processing; online storage for relatively fast retrieval of frequently used data; and archival storage, such as magnetic tapes or optical disks, for long-term preservation . Networking is considered a default function in modern systems, facilitating the transmission of this large data volume. The key consideration for image transmission over a network is bandwidth, as the large file sizes demand high-capacity channels to ensure efficient and timely transfer between different parts of a system or between different users.
To quantify the relationship between pixels, several distance metrics are used. For two pixels p at (x,y) and q at (s,t), a function D is a distance metric if it is non-negative, zero only if p=q, symmetric, and satisfies the triangle inequality . The most familiar is the Euclidean distance, defined as
D
e
(p,q)=
(x−s)
2
+(y−t)
2
, which corresponds to the straight-line distance between the points. The D
4
distance, also called the city-block distance, is defined as D
4
(p,q)=∣x−s∣+∣y−t∣; the pixels having a D
4
distance less than or equal to a value r form a diamond shape centered at (x,y). The D
8
distance, or chessboard distance, is D
8
(p,q)=max(∣x−s∣,∣y−t∣); the pixels within a D
8
distance r form a square centered at (x,y).
While 4-adjacency and 8-adjacency are straightforward concepts for defining connections between pixels, 8-adjacency can introduce ambiguities in pathfinding. For example, in certain pixel arrangements, using 8-adjacency can create multiple paths between two diagonally adjacent pixels of interest, which can complicate algorithms for segmentation and boundary extraction. To resolve this, m-adjacency (mixed adjacency) was introduced. Two pixels p and q are m-adjacent if either q is a 4-neighbor of p, or q is a diagonal neighbor of p and the set of their shared 4-neighbors contains no pixels from the specified intensity set V. This modification effectively breaks the ambiguous diagonal connections, ensuring that only a single path exists between adjacent pixels in such configurations, thereby eliminating the multiple path problem generated by 8-adjacency.
Beyond simple non-linear functions, piecewise-linear functions offer a highly flexible approach to image enhancement, as their form can be arbitrarily complex. One of the most common applications is contrast stretching, which is used to increase the dynamic range of a low-contrast image. This is achieved using a transformation function defined by three linear segments, controlled by two points (r
1
,s
1
) and (r
2
,s
2
). By setting these points, a specific range of input gray levels from r
1
to r
2
can be stretched to a wider output range of s
1
to s
2
. If r
1
=r
2
, the function becomes a thresholding function, creating a binary image. Another application is gray-level slicing, which highlights a specific range of gray levels. This can be done by mapping the desired range to a high value and all other levels to a low value, or by brightening the desired range while preserving the tonalities of the rest of the image .
An 8-bit grayscale image is composed of pixels where each intensity value is represented by an 8-bit byte. Bit-plane slicing is a technique that deconstructs the image into eight separate 1-bit images, or "planes," where each plane corresponds to a specific bit position in the byte of every pixel. Bit-plane 0 contains the least significant bits (LSBs) of all pixels, while bit-plane 7 contains the most significant bits (MSBs). Analyzing these planes reveals the relative importance of each bit to the overall image appearance. The higher-order bits, especially the top four (planes 4 through 7), contain the majority of the visually significant data, defining the general shapes and shading. The lower-order bit planes contribute to more subtle details and fine textures. This analysis is useful for determining the adequacy of quantization and for applications in image compression and watermarking.
Histogram equalization is a powerful enhancement technique that aims to create an output image with a flat, or uniformly distributed, histogram. This process effectively spreads out the most frequent intensity values, increasing the global contrast of the image. The method is based on a gray-level transformation s=T(r) that uses the cumulative distribution function (CDF) of the input image's gray levels. For a discrete image, the transformation is given by s
k
=(L−1)∑
j=0
k
p
r
(r
j
), where p
r
(r
j
) is the probability of occurrence of gray level r
j
, and L is the total number of gray levels. This transformation maps the input gray levels, r, to new output levels, s, in such a way that the probability density function of the output levels, P
s
(s), is uniform. This stretching of the gray-level range results in an image that utilizes the full intensity spectrum, often revealing details that were previously hidden in dark or bright regions.
The 2D Discrete Fourier Transform (DFT) is a cornerstone of frequency domain image processing, and its utility stems from several important mathematical properties. One of the most critical is the convolution theorem, which states that convolution in the spatial domain is equivalent to multiplication in the frequency domain, and vice-versa. This dramatically simplifies filtering operations. Other key properties include linearity, meaning the transform of a sum of two images is the sum of their individual transforms, and separability, which allows a 2D DFT to be computed as a series of 1D DFTs along the rows and then the columns, greatly improving computational efficiency. The shifting property shows that translating an image in the spatial domain corresponds to multiplying its Fourier transform by a linear phase term, and the modulation property shows the reverse.
The Discrete Cosine Transform (DCT) is a vital image transform, particularly famous for its role in the JPEG compression standard. Like the Fourier transform, the DCT converts an image from the spatial domain to the frequency domain, but it has a key advantage: excellent energy compaction. For most natural images, the DCT is able to concentrate the vast majority of the signal energy into a few low-frequency coefficients located in the upper-left corner of the DCT matrix. The high-frequency coefficients, located in the lower-right, typically have very small values and represent fine details to which the human eye is less sensitive. Compression is achieved by quantizing and often discarding these small, high-frequency coefficients, resulting in significant data reduction with little visible distortion. The DCT is typically applied to small 8x8 blocks of an image rather than the entire image at once.
The Discrete Wavelet Transform (DWT) provides a multi-resolution representation of an image, allowing for the simultaneous analysis of features at different scales. Unlike the Fourier Transform, which only provides frequency information, the DWT provides both frequency and spatial (location) information. The 2D DWT is separable and is applied by convolving the image rows and columns with high-pass and low-pass filters . A one-scale decomposition splits the image into four sub-bands: an approximation image (LL), which is a half-sized, low-pass version of the original, and three detail images containing horizontal (LH), vertical (HL), and diagonal (HH) features . This process can be iterated on the LL sub-band to create multiple levels of decomposition, a method known as the nonstandard decomposition, which is highly effective for tasks like compression and feature detection.
Periodic noise, which often appears as regular patterns or interference in an image, manifests as distinct, bright spikes in the frequency spectrum. This characteristic makes it well-suited for removal using frequency domain filtering. Band-reject filters are designed to remove a specific band of frequencies in a concentric ring around the origin of the Fourier transform. This is useful when the noise is spread across a range of frequencies. For more targeted noise, such as the sinusoidal patterns created by electrical interference, notch filters are used. A notch filter rejects frequencies in a predefined neighborhood around a specific point in the frequency domain. Since the Fourier transform is symmetric, notch filters must be applied in symmetric pairs about the origin to effectively remove the noise spikes without altering other parts of the frequency spectrum.
Understanding the statistical properties of noise is the first step in effective image restoration. Each type of noise is characterized by its Probability Density Function (PDF). Gaussian noise is defined by a bell-shaped curve and is a good model for noise from electronic sensors. Rayleigh noise has an asymmetric PDF and is useful for characterizing noise in range imaging. Gamma (Erlang) noise has a similar shape and is found in laser imaging. Exponential noise, with its decaying PDF, is also associated with laser imaging applications. Uniform noise has a constant probability over a given range and is less common but serves as a useful theoretical model. Finally, impulse (salt-and-pepper) noise has a PDF with two spikes, representing pixels that are randomly flipped to minimum or maximum intensity, typically due to faulty sensor elements or transmission errors.
Spatial filters for noise reduction can be broadly classified into mean filters and order-statistic filters. Mean filters are linear and work by averaging. The arithmetic mean filter is the simplest, replacing a pixel with the average of its neighbors, which reduces noise but causes significant blurring. The geometric mean filter achieves comparable smoothing but tends to lose less image detail. The harmonic mean filter is effective for salt noise but fails on pepper noise. In contrast, order-statistic filters are non-linear and based on ranking pixel values. The most important of these is the median filter, which replaces a pixel with the median of its neighbors. It provides excellent noise reduction for impulse (salt-and-pepper) noise while preserving edges much better than mean filters. Other order-statistic filters include the max filter, useful for finding bright points and reducing pepper noise, and the min filter, for finding dark points and reducing salt noise .
In theory, if an image is degraded by a linear, position-invariant blur function H(u,v) with no noise, it can be perfectly restored through direct inverse filtering, where the estimated transform of the original image is found by
F
^
(u,v)=G(u,v)/H(u,v). However, in practice, this method is highly unstable and rarely effective. The primary issue arises when noise is present, in which case the restored image transform becomes
F
^
(u,v)=F(u,v)+N(u,v)/H(u,v). If the degradation function H(u,v) has any values that are zero or very close to zero, the noise term N(u,v) gets amplified to such a degree that it can completely dominate the restored image, rendering the result useless. This problem is particularly severe for blur functions that attenuate high frequencies, as their transforms will have many small values away from the origin.
The Wiener filter, also known as the minimum mean square error filter, provides a more robust and optimal solution to image restoration than direct inverse filtering. It addresses the noise amplification problem by incorporating statistical knowledge of both the original image and the noise process into the restoration formula. The filter is expressed in the frequency domain as
F
^
(u,v)=[
H(u,v)
1
∣H(u,v)∣
2
+S
η
(u,v)/S
f
(u,v)
∣H(u,v)∣
2
]G(u,v). Here, S
η
(u,v) and S
f
(u,v) are the power spectra (squared magnitude of the Fourier transform) of the noise and the original image, respectively. The term in the brackets acts as an adaptive filter: where the signal-to-noise ratio is high (i.e., S
f
is large relative to S
η
), the filter behaves like a direct inverse filter. Where the signal-to-noise ratio is low, it attenuates the output, preventing noise amplification.
Constrained least squares (CLS) filtering is an advanced restoration method that offers a significant advantage over the Wiener filter: it does not require explicit knowledge of the power spectra of the image and noise. Instead, it works by optimizing a criterion of smoothness subject to a constraint on the noise. The method seeks to find an estimate
f
^
that minimizes a function like the sum of the squared values of the Laplacian of the image, C=∑∑[∇
2
f(x,y)]
2
, which enforces smoothness in the result. This minimization is performed subject to the constraint that the squared norm of the residual (the difference between the degraded image and the re-degraded estimate) is equal to the squared norm of the noise, ∣∣g−H
f
^
∣∣
2
=∣∣η∣∣
2
. The solution in the frequency domain involves a parameter
γ that is adjusted iteratively to satisfy the constraint .
The property of separability is of immense practical importance in digital image processing, as it can lead to significant computational savings. A 2D transform is separable if its kernel can be expressed as the product of two 1D functions, one depending only on x and u, and the other only on y and v. The 2D Discrete Fourier Transform is a prime example of a separable transform. This property allows the 2D transform to be computed by first applying a 1D transform to each row of the image, and then applying a 1D transform to each column of the resulting intermediate image. This reduces the computational complexity from an order of N
2
M
2
for a direct 2D implementation to an order of NM(N+M) for the separable approach, which is a massive improvement for large images. The Walsh, Hadamard, DCT, and DWT are also separable transforms.
A common and undesirable side effect of filtering in the frequency domain is the appearance of ringing artifacts. These artifacts manifest as ripples or oscillations that appear near sharp edges in the processed image. Ringing is a direct consequence of using a filter with a very sharp, or abrupt, transition in the frequency domain, such as the Ideal Low-Pass or High-Pass Filter. According to the properties of the Fourier transform, a sharp rectangular function (the ideal filter) in one domain corresponds to a sinc function in the other domain. When the filtered image is transformed back to the spatial domain, this sinc function is convolved with the image, and its characteristic oscillations produce the ringing. To mitigate this, filters with smoother transfer functions, like the Butterworth and especially the Gaussian filters, are used, as their gradual roll-off corresponds to a spatial representation that lacks strong oscillations.
While many fundamental techniques are developed for monochrome images, they can often be extended to process color images. A common approach is to treat a color image as a composition of several individual 2D monochrome images, which are often called component images or channels. In the widely used RGB color system, a color image consists of three separate components for red, green, and blue intensities. To apply a spatial or frequency domain technique to an RGB image, the process is typically performed on each of the three component images individually. After processing, the three modified components are then recombined to form the final processed color image. This component-wise processing paradigm allows the vast library of techniques developed for grayscale images, such as histogram equalization, filtering, and restoration, to be directly applied to the more complex world of color imagery.
The fundamental steps in digital image processing can be categorized based on their inputs and outputs. The first category includes methods where both the input and output are images, such as image acquisition, enhancement, and restoration. The second category consists of methods whose inputs are images but whose outputs are attributes extracted from those images, such as features or descriptions. This category includes steps like morphological processing, segmentation, and representation. The final steps, such as object recognition, often involve making sense of these attributes. A knowledge base is frequently used to guide the operation of these steps, providing domain-specific information to aid in processing and analysis.
The hardware components of an image processing system are diverse and specialized. Image displays are typically color TV monitors driven by graphics cards integrated into the computer system. Hardcopy devices for recording images range from laser printers and inkjet units for paper output to film cameras, which provide the highest possible resolution. Heat-sensitive devices and digital units like optical and CD-ROM disks are also used for recording and archival. The choice of device depends on the application, balancing factors like resolution, cost, and the medium of the final output, whether it be a physical print or a digital file.
Recognition is the process that assigns a label to an object based on its descriptors. It is often the final stage of a complete image processing pipeline, following steps like segmentation and feature extraction. This step is characterized by the use of artificial intelligence and machine learning techniques to classify objects. For instance, after segmenting an image into different regions and describing the shape and texture of each region, a recognition algorithm would assign a label like "car," "tree," or "building" to each of these regions. This process bridges the gap between low-level pixel data and high-level semantic understanding of the image content.
The expressiveness of the MATLAB language, combined with the Image Processing Toolbox (IPT), provides an ideal software prototyping environment for solving image processing problems. The IPT is a collection of functions that extend MATLAB's core numeric computing capabilities, making many image-processing operations easy to write in a compact and clear manner. This allows for rapid development and testing of complex algorithms without the need for low-level programming. The software environment also typically includes the capability for users to write their own code that utilizes these specialized modules, allowing for customized and sophisticated applications.
The Haar wavelet is the first and simplest known wavelet, often described as a step function. In the one-dimensional Haar wavelet transform, each step calculates a set of averages (using a scaling function) and a set of wavelet coefficients or differences (using the wavelet function). For a data set with N elements, this process yields N/2 averages and N/2 coefficients. The averages, which represent the low-frequency component, are typically stored in the lower half of an array, while the coefficients, representing the high-frequency component, are stored in the upper half. This decomposition is the fundamental building block of multi-resolution analysis using wavelets.
Image compression deals with techniques for reducing the storage required to save an image or the bandwidth required to transmit it. There are two major approaches: lossless and lossy compression. Lossless compression allows the original image to be perfectly reconstructed from the compressed data, which is critical for applications like medical imaging where every detail must be preserved. Lossy compression, on the other hand, achieves much higher compression ratios by permanently discarding some information. The goal of lossy compression is to remove data in a way that is minimally perceptible to the human visual system, making it suitable for applications like web images and video streaming.
A digital image f(m,n) described in a 2D discrete space is derived from an analog image f(x,y) in a 2D continuous space through a sampling process that is frequently referred to as digitization. The 2D continuous image is divided into N rows and M columns. The intersection of a row and a column is termed a pixel. The value assigned to the integer coordinates (m,n), where m ranges from 0 to N-1 and n ranges from 0 to M-1, is f(m,n). In reality, the image function often depends on more variables than just spatial coordinates, including depth, color, and time.
Image processing tasks can be categorized into three levels of complexity. Low-level processes involve primitive operations where both the inputs and outputs are images, such as noise reduction, contrast enhancement, and image sharpening. Mid-level processing involves tasks like segmentation (partitioning an image into objects), description of those objects, and classification. The inputs to mid-level processes are images, but the outputs are attributes extracted from them, like object boundaries or feature measurements. High-level processing involves making sense of an ensemble of recognized objects, performing cognitive functions normally associated with human vision, such as image analysis and scene understanding.
The Fourier spectrum of an image provides a powerful tool for analysis. The low-frequency components are concentrated near the center of the spectrum and correspond to the general, slow-changing features of the image, such as overall brightness and large-scale shapes. The high-frequency components are located further from the center and correspond to the fine details, edges, and noise in the image. By selectively manipulating these frequency components—for example, by attenuating the high frequencies to blur the image or attenuating the low frequencies to sharpen it—we can perform a wide range of enhancement and restoration tasks that would be more complex to implement in the spatial domain.
The concept of a neighborhood is central to many spatial domain operations. A neighborhood about a point (x,y) is a small subimage area, typically a square or rectangle, centered at that point. An operator T is applied at each location (x,y) by moving this neighborhood mask from pixel to pixel across the entire image. The output value at g(x,y) is determined by the values of the pixels within the neighborhood at that location. This process, often called mask processing or spatial filtering, is the basis for numerous techniques, including smoothing, sharpening, and edge detection. The values of the coefficients within the mask determine the nature of the operation performed.
The degradation model provides a framework for image restoration. It assumes that a degraded image, g, is the result of an original, uncorrupted image, f, being acted upon by a degradation operator, H, with additive noise, η. In the spatial domain, for a linear, position-invariant degradation, this is expressed as a convolution: g(x,y)=f(x,y)∗h(x,y)+η(x,y). In the frequency domain, this becomes a multiplication: G(u,v)=F(u,v)H(u,v)+N(u,v). The goal of restoration is to obtain an estimate of F given G, and some knowledge about the degradation function H and the noise N. The more we know about the degradation and noise, the better the restoration we can achieve.
The transfer function of a Butterworth low-pass filter (BLPF) of order n is defined as H(u,v)=1/(1+[D(u,v)/D
0
]
2n
), where D
0
is the cutoff frequency. Unlike the ideal filter, the BLPF does not have a sharp discontinuity. Instead, it transitions smoothly from the passband to the stopband. The cutoff frequency D
0
is defined as the point where the filter's response drops to 50% of its maximum value. The order of the filter, n, controls the steepness of this transition. For low orders like n=1 or n=2, the filter is very smooth and produces no ringing. As n increases, the filter becomes sharper and begins to resemble an ideal filter, reintroducing the possibility of ringing artifacts.
The transfer function of a Gaussian low-pass filter (GLPF) is given by H(u,v)=e
−D
2
(u,v)/2D
0
2
. A key feature of the Gaussian function is that its Fourier transform is also a Gaussian function. This is extremely desirable in image filtering because it means there are no secondary lobes in the spatial domain representation of the filter. The absence of these lobes ensures that filtering with a GLPF will not produce any ringing artifacts, a common problem with filters that have sharp transitions in the frequency domain. When the distance from the origin D(u,v) equals the cutoff frequency D
0
, the filter response is down to approximately 0.607 of its maximum value.
The median filter is a powerful non-linear order-statistic filter used for noise reduction. Its operation involves sliding a neighborhood window over the image and replacing the center pixel's value with the median of all the pixel values within that window. The original value of the pixel is included in the computation. The median filter is particularly effective at removing bipolar and unipolar impulse noise (salt-and-pepper noise) while preserving edges much better than linear smoothing filters of a similar size. Because it is less sensitive to extreme outliers, it can eliminate noise spikes without the significant blurring associated with mean filters.
In medical and industrial imaging, sensor strips are often mounted in a ring configuration to obtain cross-sectional images, or "slices," of 3-D objects. This is the fundamental principle behind technologies like Computed Tomography (CT). A source of energy, such as X-rays, is passed through the 3-D object, and a ring of sensors on the opposite side measures the attenuated energy. By rotating the source and sensor ring or by moving the object through the ring, data from multiple angles can be collected. An image reconstruction algorithm then processes this data to generate a detailed cross-sectional image of the object's internal structure.
The convolution theorem is a fundamental property of the Fourier transform that greatly simplifies filtering operations. It states that the convolution of two functions in the spatial domain is equivalent to the element-wise multiplication of their respective Fourier transforms in the frequency domain. This means that a computationally expensive spatial convolution operation, which involves sliding a mask over an image, can be replaced by a much faster process: taking the Fourier transform of the image and the filter mask, multiplying them together, and then taking the inverse Fourier transform of the result. This frequency-domain approach is the basis for most high-performance filtering algorithms.
The representation and description of objects in an image almost always follows the segmentation step. Segmentation partitions an image into its constituent parts or objects. The output of segmentation is raw pixel data, which can be either the boundary of a region or all the points within the region itself. In either case, this raw data must be converted into a form suitable for computer processing. Representation deals with making this data more compact and suitable for analysis, for example, by representing a boundary as a chain of straight-line segments. Description involves extracting features from the represented data, such as length, area, or texture, to be used for object recognition.
The term spatial domain refers to the aggregate of pixels composing an image. Spatial domain methods are procedures that operate directly on these pixels. This is in contrast to frequency domain methods, which operate on the Fourier transform of an image. Spatial domain processes are generally denoted by the expression g(x,y)=T[f(x,y)], where f is the input image, g is the output image, and T is an operator defined over a neighborhood of the pixel at (x,y). These methods are often more intuitive and computationally simpler for tasks like basic contrast adjustments and sharpening.
The development of digital image processing has been significantly impacted by the evolution of computer technology. In the early days, image processing was limited to large-scale, expensive mainframe computers, restricting its use to well-funded research institutions and government agencies. The advent of powerful and affordable personal computers, minicomputers, and specialized hardware like array processors has made image processing accessible to a much wider range of scientific and commercial applications. The continuous increase in processing power, memory, and storage capacity allows for the manipulation of larger, higher-resolution images and the implementation of more complex, computationally intensive algorithms than ever before.
High-level image processing involves "making sense" of an ensemble of recognized objects, performing the cognitive functions normally associated with human vision. This goes beyond simply identifying individual objects; it involves analyzing their relationships, spatial arrangements, and context to derive a holistic understanding of the scene depicted in the image. For example, after recognizing a "car," a "road," and a "pedestrian," a high-level system might infer that the car is driving on the road and must avoid the pedestrian. This level of processing is the domain of computer vision and artificial intelligence, and it is crucial for applications like autonomous navigation, automated surveillance, and intelligent robotics.
The field of digital image processing refers to the manipulation of digital images using a computer. A digital image is fundamentally a discrete representation, composed of a finite number of elements known as pixels, each having a specific location and value. An image can be mathematically defined as a two-dimensional function, f(x,y), where x and y are the spatial coordinates on a plane. The amplitude of this function at any coordinate pair represents the image's intensity at that point. For monochrome, or grayscale, images, this intensity value is referred to as the gray level. Color images are more complex, typically formed by combining three individual 2D images, such as in the RGB color system, which uses red, green, and blue components. An image itself is characterized by its illumination and reflectance components; the former is the amount of source light incident on the scene, and the latter is the amount of light reflected back by the objects within it.
A complete digital image processing system relies on several critical components working in unison. The process begins with image sensors, which are physical devices sensitive to the energy radiated by an object, thus enabling the acquisition of an image. This raw data is then handled by specialized image processing hardware, including a digitizer to convert analog signals to digital form and an Arithmetic Logic Unit (ALU) to perform primitive operations like addition or subtraction on entire images in parallel. A general-purpose computer, ranging from a PC to a supercomputer, acts as the central control unit for the system. The operations themselves are defined by software, which consists of specialized modules to perform specific tasks. Given the large size of image files, mass storage is essential, with different tiers for short-term processing, online retrieval, and long-term archival. Finally, the results are visualized on image displays like monitors and produced as physical copies using hardcopy devices such as laser printers.
The initial step in any workflow, image acquisition, is the process of creating a digital image from a physical scene. This can be achieved through various sensor arrangements. The simplest method uses a single sensor, such as a photodiode, which requires relative mechanical motion in both the x and y directions to scan an entire area, making it slow but capable of high resolution. A more common and faster approach utilizes a sensor strip, which is an in-line arrangement of many sensors that captures one line of the image at a time. Motion perpendicular to the strip provides the second dimension, a technique commonly found in flatbed scanners and airborne imaging systems. The predominant arrangement in modern digital cameras is the sensor array, a 2D grid of sensors (like a CCD array) that can capture a complete image at once without any mechanical motion, as the scene is simply focused onto the array's surface by a lens.
To create a digital image, continuous data from the real world must be converted into a digital form through two key processes: sampling and quantization. An analog image is continuous in both its spatial coordinates (x and y) and its amplitude (intensity). Sampling is the process of digitizing the coordinate values, effectively dividing the image into a grid of discrete points. The intersection of a row and column in this grid is a pixel. Quantization, on the other hand, is the process of digitizing the amplitude values, where the continuous range of intensities is converted into a finite set of discrete gray levels. The number of gray levels is often a power of two, such as 2
8
=256 levels for an 8-bit image. Insufficient quantization can lead to an artifact known as false contouring, where smooth areas of an image develop visible, step-like ridges.
Understanding the relationships between pixels is crucial for many image processing algorithms. A pixel at coordinates (x,y) has four direct horizontal and vertical neighbors, known as its 4-neighbors (N
4
(p)), and four diagonal neighbors (N
D
(p)). Together, these eight pixels form the 8-neighbors (N
8
(p)). Based on these neighborhoods, we define adjacency. For instance, two pixels are 4-adjacent if they are in each other's 4-neighborhood. A digital path is a sequence of distinct pixels where each pixel in the sequence is adjacent to the next. This concept leads to connectivity, where two pixels are considered connected if a digital path exists between them consisting entirely of pixels from a specified set. A set of pixels where every pixel is connected to every other pixel in the set is called a connected set or a region of the image. The boundary of a region is the set of its pixels that are adjacent to pixels outside the region.
Image enhancement in the spatial domain involves directly manipulating the pixel values of an image. The simplest methods are gray-level transformations, which operate on a single pixel at a time, defined by the function s=T(r), where r is the input gray level and s is the output. One basic linear transformation is the image negative, given by s=L−1−r, which inverts the intensities and is useful for visualizing details in dark areas. Non-linear transformations are often more powerful. The log transform, s=clog(1+r), expands the range of dark pixel values while compressing brighter ones, enhancing detail in shadows. Conversely, the power-law (gamma) transform, s=cr
γ
, is highly versatile; a gamma value less than 1 brightens an image and enhances dark details, while a gamma greater than 1 darkens it. More complex operations can be achieved with piecewise-linear functions, such as contrast stretching, which expands a narrow range of input gray levels to fill the entire dynamic range.
Enhancement can also be performed in the frequency domain by modifying the image's Fourier transform. Smoothing an image, which is useful for blurring and noise reduction, is achieved by low-pass filtering. This technique works by attenuating or removing the high-frequency components, which correspond to sharp transitions like edges and noise. An Ideal Low-Pass Filter (ILPF) performs a hard cutoff, completely removing all frequencies beyond a certain distance from the origin. However, its sharp transition in the frequency domain causes undesirable ringing artifacts in the spatial domain. To avoid this, smoother filters are used. The Butterworth Low-Pass Filter (BLPF) provides a more gradual transition from passband to stopband, significantly reducing ringing. Even smoother is the Gaussian Low-Pass Filter (GLPF), whose Fourier transform is also a Gaussian function, a property that guarantees no ringing artifacts whatsoever, resulting in a very smooth blur.
Image sharpening is the inverse of smoothing and aims to highlight fine details and enhance edges. In the frequency domain, this is accomplished through high-pass filtering, which attenuates low-frequency components while preserving high-frequency information. A high-pass filter can be directly derived from a corresponding low-pass filter using the relation H
hp
(u,v)=1−H
lp
(u,v). Similar to its low-pass counterpart, the Ideal High-Pass Filter (IHPF) uses a sharp cutoff, which results in severe ringing that can distort object boundaries. The Butterworth High-Pass Filter (BHPF) offers a smoother transition, producing much cleaner edges with significantly less distortion. The Gaussian High-Pass Filter (GHPF) yields the most gradual transition, resulting in sharpened images that are free of harsh artifacts and appear more natural than those produced by the other two filter types.
Image restoration is an objective process that aims to reconstruct an image that has been degraded, using prior knowledge of the degradation phenomenon. Unlike enhancement, which is subjective, restoration is based on mathematical models of degradation. The standard degradation model represents the degraded image g(x,y) as the original image f(x,y) convolved with a degradation function h(x,y), plus an additive noise term η(x,y). Noise is a primary source of degradation, arising during image acquisition or transmission. Common noise types are described by their probability density functions (PDFs). Gaussian noise is a tractable model for sensor noise. Impulse noise, also known as salt-and-pepper noise, appears as random white and black dots and is caused by faulty sensors or transmission errors.
When an image is degraded solely by noise, spatial filtering is a primary restoration method. Mean filters, such as the arithmetic mean filter, average pixel values in a neighborhood, which smoothes the image and reduces noise but also blurs edges. A more effective approach for impulse noise is the non-linear median filter, which replaces a pixel's value with the median of its neighbors, preserving edges far better than mean filters. For more complex degradations involving both blur and noise, frequency domain techniques are required. Inverse filtering attempts to recover the image by dividing the degraded image's transform by the degradation function's transform. However, it is highly sensitive to noise, especially where the degradation function has small values. A more robust method is Wiener filtering, which is a minimum mean square error approach that balances the inverse of the degradation function with the statistical properties of the noise and the original image.
An image can be mathematically described by a two-dimensional function, f(x,y), where the value of the function at any spatial coordinate corresponds to the image's intensity. This intensity is not a monolithic quantity but is formed by the product of two distinct components: the illumination and the reflectance. Illumination, denoted as i(x,y), is the amount of source light incident on the scene being viewed. Reflectance, denoted as r(x,y), is the proportion of that illumination that is reflected back by the objects in the scene. Therefore, the image function can be expressed as f(x,y)=i(x,y)×r(x,y). The value of f(x,y) must be non-zero and finite, meaning it lies in the range 0<f(x,y)<∞. The intensity at any point is also referred to as the gray level, which is commonly scaled to a numerical interval such as [0, L-1], where 0 represents black and L-1 represents white.
The process of capturing a digital image begins with an image sensor, a physical device designed to be sensitive to the energy radiated by the object being imaged. The core idea is that incoming energy is transformed into a voltage by the combination of input electrical power and a sensor material responsive to that specific type of energy. A familiar example is the photodiode, which is constructed from silicon materials and produces an output voltage waveform proportional to the intensity of light it receives. To improve selectivity, a filter may be placed in front of the sensor; for example, a green filter will cause the sensor's output to be stronger for green light compared to other colors in the spectrum. The output voltage waveform from the sensor is an analog signal, which is then passed to a digitizer to obtain a digital quantity, completing the first stage of image acquisition.
Given the large amount of data inherent in digital images, mass storage and networking are fundamental components of any image processing system. A single uncompressed 1024x1024 8-bit image requires one megabyte of space, making robust storage solutions a necessity. Storage is typically categorized into three types: short-term storage for use during active processing; online storage for relatively fast retrieval of frequently used data; and archival storage, such as magnetic tapes or optical disks, for long-term preservation . Networking is considered a default function in modern systems, facilitating the transmission of this large data volume. The key consideration for image transmission over a network is bandwidth, as the large file sizes demand high-capacity channels to ensure efficient and timely transfer between different parts of a system or between different users.
To quantify the relationship between pixels, several distance metrics are used. For two pixels p at (x,y) and q at (s,t), a function D is a distance metric if it is non-negative, zero only if p=q, symmetric, and satisfies the triangle inequality . The most familiar is the Euclidean distance, defined as
D
e
(p,q)=
(x−s)
2
+(y−t)
2
, which corresponds to the straight-line distance between the points. The D
4
distance, also called the city-block distance, is defined as D
4
(p,q)=∣x−s∣+∣y−t∣; the pixels having a D
4
distance less than or equal to a value r form a diamond shape centered at (x,y). The D
8
distance, or chessboard distance, is D
8
(p,q)=max(∣x−s∣,∣y−t∣); the pixels within a D
8
distance r form a square centered at (x,y).
While 4-adjacency and 8-adjacency are straightforward concepts for defining connections between pixels, 8-adjacency can introduce ambiguities in pathfinding. For example, in certain pixel arrangements, using 8-adjacency can create multiple paths between two diagonally adjacent pixels of interest, which can complicate algorithms for segmentation and boundary extraction. To resolve this, m-adjacency (mixed adjacency) was introduced. Two pixels p and q are m-adjacent if either q is a 4-neighbor of p, or q is a diagonal neighbor of p and the set of their shared 4-neighbors contains no pixels from the specified intensity set V. This modification effectively breaks the ambiguous diagonal connections, ensuring that only a single path exists between adjacent pixels in such configurations, thereby eliminating the multiple path problem generated by 8-adjacency.
Beyond simple non-linear functions, piecewise-linear functions offer a highly flexible approach to image enhancement, as their form can be arbitrarily complex. One of the most common applications is contrast stretching, which is used to increase the dynamic range of a low-contrast image. This is achieved using a transformation function defined by three linear segments, controlled by two points (r
1
,s
1
) and (r
2
,s
2
). By setting these points, a specific range of input gray levels from r
1
to r
2
can be stretched to a wider output range of s
1
to s
2
. If r
1
=r
2
, the function becomes a thresholding function, creating a binary image. Another application is gray-level slicing, which highlights a specific range of gray levels. This can be done by mapping the desired range to a high value and all other levels to a low value, or by brightening the desired range while preserving the tonalities of the rest of the image .
An 8-bit grayscale image is composed of pixels where each intensity value is represented by an 8-bit byte. Bit-plane slicing is a technique that deconstructs the image into eight separate 1-bit images, or "planes," where each plane corresponds to a specific bit position in the byte of every pixel. Bit-plane 0 contains the least significant bits (LSBs) of all pixels, while bit-plane 7 contains the most significant bits (MSBs). Analyzing these planes reveals the relative importance of each bit to the overall image appearance. The higher-order bits, especially the top four (planes 4 through 7), contain the majority of the visually significant data, defining the general shapes and shading. The lower-order bit planes contribute to more subtle details and fine textures. This analysis is useful for determining the adequacy of quantization and for applications in image compression and watermarking.
Histogram equalization is a powerful enhancement technique that aims to create an output image with a flat, or uniformly distributed, histogram. This process effectively spreads out the most frequent intensity values, increasing the global contrast of the image. The method is based on a gray-level transformation s=T(r) that uses the cumulative distribution function (CDF) of the input image's gray levels. For a discrete image, the transformation is given by s
k
=(L−1)∑
j=0
k
p
r
(r
j
), where p
r
(r
j
) is the probability of occurrence of gray level r
j
, and L is the total number of gray levels. This transformation maps the input gray levels, r, to new output levels, s, in such a way that the probability density function of the output levels, P
s
(s), is uniform. This stretching of the gray-level range results in an image that utilizes the full intensity spectrum, often revealing details that were previously hidden in dark or bright regions.
The 2D Discrete Fourier Transform (DFT) is a cornerstone of frequency domain image processing, and its utility stems from several important mathematical properties. One of the most critical is the convolution theorem, which states that convolution in the spatial domain is equivalent to multiplication in the frequency domain, and vice-versa. This dramatically simplifies filtering operations. Other key properties include linearity, meaning the transform of a sum of two images is the sum of their individual transforms, and separability, which allows a 2D DFT to be computed as a series of 1D DFTs along the rows and then the columns, greatly improving computational efficiency. The shifting property shows that translating an image in the spatial domain corresponds to multiplying its Fourier transform by a linear phase term, and the modulation property shows the reverse.
The Discrete Cosine Transform (DCT) is a vital image transform, particularly famous for its role in the JPEG compression standard. Like the Fourier transform, the DCT converts an image from the spatial domain to the frequency domain, but it has a key advantage: excellent energy compaction. For most natural images, the DCT is able to concentrate the vast majority of the signal energy into a few low-frequency coefficients located in the upper-left corner of the DCT matrix. The high-frequency coefficients, located in the lower-right, typically have very small values and represent fine details to which the human eye is less sensitive. Compression is achieved by quantizing and often discarding these small, high-frequency coefficients, resulting in significant data reduction with little visible distortion. The DCT is typically applied to small 8x8 blocks of an image rather than the entire image at once.
The Discrete Wavelet Transform (DWT) provides a multi-resolution representation of an image, allowing for the simultaneous analysis of features at different scales. Unlike the Fourier Transform, which only provides frequency information, the DWT provides both frequency and spatial (location) information. The 2D DWT is separable and is applied by convolving the image rows and columns with high-pass and low-pass filters . A one-scale decomposition splits the image into four sub-bands: an approximation image (LL), which is a half-sized, low-pass version of the original, and three detail images containing horizontal (LH), vertical (HL), and diagonal (HH) features . This process can be iterated on the LL sub-band to create multiple levels of decomposition, a method known as the nonstandard decomposition, which is highly effective for tasks like compression and feature detection.
Periodic noise, which often appears as regular patterns or interference in an image, manifests as distinct, bright spikes in the frequency spectrum. This characteristic makes it well-suited for removal using frequency domain filtering. Band-reject filters are designed to remove a specific band of frequencies in a concentric ring around the origin of the Fourier transform. This is useful when the noise is spread across a range of frequencies. For more targeted noise, such as the sinusoidal patterns created by electrical interference, notch filters are used. A notch filter rejects frequencies in a predefined neighborhood around a specific point in the frequency domain. Since the Fourier transform is symmetric, notch filters must be applied in symmetric pairs about the origin to effectively remove the noise spikes without altering other parts of the frequency spectrum.
Understanding the statistical properties of noise is the first step in effective image restoration. Each type of noise is characterized by its Probability Density Function (PDF). Gaussian noise is defined by a bell-shaped curve and is a good model for noise from electronic sensors. Rayleigh noise has an asymmetric PDF and is useful for characterizing noise in range imaging. Gamma (Erlang) noise has a similar shape and is found in laser imaging. Exponential noise, with its decaying PDF, is also associated with laser imaging applications. Uniform noise has a constant probability over a given range and is less common but serves as a useful theoretical model. Finally, impulse (salt-and-pepper) noise has a PDF with two spikes, representing pixels that are randomly flipped to minimum or maximum intensity, typically due to faulty sensor elements or transmission errors.
Spatial filters for noise reduction can be broadly classified into mean filters and order-statistic filters. Mean filters are linear and work by averaging. The arithmetic mean filter is the simplest, replacing a pixel with the average of its neighbors, which reduces noise but causes significant blurring. The geometric mean filter achieves comparable smoothing but tends to lose less image detail. The harmonic mean filter is effective for salt noise but fails on pepper noise. In contrast, order-statistic filters are non-linear and based on ranking pixel values. The most important of these is the median filter, which replaces a pixel with the median of its neighbors. It provides excellent noise reduction for impulse (salt-and-pepper) noise while preserving edges much better than mean filters. Other order-statistic filters include the max filter, useful for finding bright points and reducing pepper noise, and the min filter, for finding dark points and reducing salt noise .
In theory, if an image is degraded by a linear, position-invariant blur function H(u,v) with no noise, it can be perfectly restored through direct inverse filtering, where the estimated transform of the original image is found by
F
^
(u,v)=G(u,v)/H(u,v). However, in practice, this method is highly unstable and rarely effective. The primary issue arises when noise is present, in which case the restored image transform becomes
F
^
(u,v)=F(u,v)+N(u,v)/H(u,v). If the degradation function H(u,v) has any values that are zero or very close to zero, the noise term N(u,v) gets amplified to such a degree that it can completely dominate the restored image, rendering the result useless. This problem is particularly severe for blur functions that attenuate high frequencies, as their transforms will have many small values away from the origin.
The Wiener filter, also known as the minimum mean square error filter, provides a more robust and optimal solution to image restoration than direct inverse filtering. It addresses the noise amplification problem by incorporating statistical knowledge of both the original image and the noise process into the restoration formula. The filter is expressed in the frequency domain as
F
^
(u,v)=[
H(u,v)
1
∣H(u,v)∣
2
+S
η
(u,v)/S
f
(u,v)
∣H(u,v)∣
2
]G(u,v). Here, S
η
(u,v) and S
f
(u,v) are the power spectra (squared magnitude of the Fourier transform) of the noise and the original image, respectively. The term in the brackets acts as an adaptive filter: where the signal-to-noise ratio is high (i.e., S
f
is large relative to S
η
), the filter behaves like a direct inverse filter. Where the signal-to-noise ratio is low, it attenuates the output, preventing noise amplification.
Constrained least squares (CLS) filtering is an advanced restoration method that offers a significant advantage over the Wiener filter: it does not require explicit knowledge of the power spectra of the image and noise. Instead, it works by optimizing a criterion of smoothness subject to a constraint on the noise. The method seeks to find an estimate
f
^
that minimizes a function like the sum of the squared values of the Laplacian of the image, C=∑∑[∇
2
f(x,y)]
2
, which enforces smoothness in the result. This minimization is performed subject to the constraint that the squared norm of the residual (the difference between the degraded image and the re-degraded estimate) is equal to the squared norm of the noise, ∣∣g−H
f
^
∣∣
2
=∣∣η∣∣
2
. The solution in the frequency domain involves a parameter
γ that is adjusted iteratively to satisfy the constraint .
The property of separability is of immense practical importance in digital image processing, as it can lead to significant computational savings. A 2D transform is separable if its kernel can be expressed as the product of two 1D functions, one depending only on x and u, and the other only on y and v. The 2D Discrete Fourier Transform is a prime example of a separable transform. This property allows the 2D transform to be computed by first applying a 1D transform to each row of the image, and then applying a 1D transform to each column of the resulting intermediate image. This reduces the computational complexity from an order of N
2
M
2
for a direct 2D implementation to an order of NM(N+M) for the separable approach, which is a massive improvement for large images. The Walsh, Hadamard, DCT, and DWT are also separable transforms.
A common and undesirable side effect of filtering in the frequency domain is the appearance of ringing artifacts. These artifacts manifest as ripples or oscillations that appear near sharp edges in the processed image. Ringing is a direct consequence of using a filter with a very sharp, or abrupt, transition in the frequency domain, such as the Ideal Low-Pass or High-Pass Filter. According to the properties of the Fourier transform, a sharp rectangular function (the ideal filter) in one domain corresponds to a sinc function in the other domain. When the filtered image is transformed back to the spatial domain, this sinc function is convolved with the image, and its characteristic oscillations produce the ringing. To mitigate this, filters with smoother transfer functions, like the Butterworth and especially the Gaussian filters, are used, as their gradual roll-off corresponds to a spatial representation that lacks strong oscillations.
While many fundamental techniques are developed for monochrome images, they can often be extended to process color images. A common approach is to treat a color image as a composition of several individual 2D monochrome images, which are often called component images or channels. In the widely used RGB color system, a color image consists of three separate components for red, green, and blue intensities. To apply a spatial or frequency domain technique to an RGB image, the process is typically performed on each of the three component images individually. After processing, the three modified components are then recombined to form the final processed color image. This component-wise processing paradigm allows the vast library of techniques developed for grayscale images, such as histogram equalization, filtering, and restoration, to be directly applied to the more complex world of color imagery.
The fundamental steps in digital image processing can be categorized based on their inputs and outputs. The first category includes methods where both the input and output are images, such as image acquisition, enhancement, and restoration. The second category consists of methods whose inputs are images but whose outputs are attributes extracted from those images, such as features or descriptions. This category includes steps like morphological processing, segmentation, and representation. The final steps, such as object recognition, often involve making sense of these attributes. A knowledge base is frequently used to guide the operation of these steps, providing domain-specific information to aid in processing and analysis.
The hardware components of an image processing system are diverse and specialized. Image displays are typically color TV monitors driven by graphics cards integrated into the computer system. Hardcopy devices for recording images range from laser printers and inkjet units for paper output to film cameras, which provide the highest possible resolution. Heat-sensitive devices and digital units like optical and CD-ROM disks are also used for recording and archival. The choice of device depends on the application, balancing factors like resolution, cost, and the medium of the final output, whether it be a physical print or a digital file.
Recognition is the process that assigns a label to an object based on its descriptors. It is often the final stage of a complete image processing pipeline, following steps like segmentation and feature extraction. This step is characterized by the use of artificial intelligence and machine learning techniques to classify objects. For instance, after segmenting an image into different regions and describing the shape and texture of each region, a recognition algorithm would assign a label like "car," "tree," or "building" to each of these regions. This process bridges the gap between low-level pixel data and high-level semantic understanding of the image content.
The expressiveness of the MATLAB language, combined with the Image Processing Toolbox (IPT), provides an ideal software prototyping environment for solving image processing problems. The IPT is a collection of functions that extend MATLAB's core numeric computing capabilities, making many image-processing operations easy to write in a compact and clear manner. This allows for rapid development and testing of complex algorithms without the need for low-level programming. The software environment also typically includes the capability for users to write their own code that utilizes these specialized modules, allowing for customized and sophisticated applications.
The Haar wavelet is the first and simplest known wavelet, often described as a step function. In the one-dimensional Haar wavelet transform, each step calculates a set of averages (using a scaling function) and a set of wavelet coefficients or differences (using the wavelet function). For a data set with N elements, this process yields N/2 averages and N/2 coefficients. The averages, which represent the low-frequency component, are typically stored in the lower half of an array, while the coefficients, representing the high-frequency component, are stored in the upper half. This decomposition is the fundamental building block of multi-resolution analysis using wavelets.
Image compression deals with techniques for reducing the storage required to save an image or the bandwidth required to transmit it. There are two major approaches: lossless and lossy compression. Lossless compression allows the original image to be perfectly reconstructed from the compressed data, which is critical for applications like medical imaging where every detail must be preserved. Lossy compression, on the other hand, achieves much higher compression ratios by permanently discarding some information. The goal of lossy compression is to remove data in a way that is minimally perceptible to the human visual system, making it suitable for applications like web images and video streaming.
A digital image f(m,n) described in a 2D discrete space is derived from an analog image f(x,y) in a 2D continuous space through a sampling process that is frequently referred to as digitization. The 2D continuous image is divided into N rows and M columns. The intersection of a row and a column is termed a pixel. The value assigned to the integer coordinates (m,n), where m ranges from 0 to N-1 and n ranges from 0 to M-1, is f(m,n). In reality, the image function often depends on more variables than just spatial coordinates, including depth, color, and time.
Image processing tasks can be categorized into three levels of complexity. Low-level processes involve primitive operations where both the inputs and outputs are images, such as noise reduction, contrast enhancement, and image sharpening. Mid-level processing involves tasks like segmentation (partitioning an image into objects), description of those objects, and classification. The inputs to mid-level processes are images, but the outputs are attributes extracted from them, like object boundaries or feature measurements. High-level processing involves making sense of an ensemble of recognized objects, performing cognitive functions normally associated with human vision, such as image analysis and scene understanding.
The Fourier spectrum of an image provides a powerful tool for analysis. The low-frequency components are concentrated near the center of the spectrum and correspond to the general, slow-changing features of the image, such as overall brightness and large-scale shapes. The high-frequency components are located further from the center and correspond to the fine details, edges, and noise in the image. By selectively manipulating these frequency components—for example, by attenuating the high frequencies to blur the image or attenuating the low frequencies to sharpen it—we can perform a wide range of enhancement and restoration tasks that would be more complex to implement in the spatial domain.
The concept of a neighborhood is central to many spatial domain operations. A neighborhood about a point (x,y) is a small subimage area, typically a square or rectangle, centered at that point. An operator T is applied at each location (x,y) by moving this neighborhood mask from pixel to pixel across the entire image. The output value at g(x,y) is determined by the values of the pixels within the neighborhood at that location. This process, often called mask processing or spatial filtering, is the basis for numerous techniques, including smoothing, sharpening, and edge detection. The values of the coefficients within the mask determine the nature of the operation performed.
The degradation model provides a framework for image restoration. It assumes that a degraded image, g, is the result of an original, uncorrupted image, f, being acted upon by a degradation operator, H, with additive noise, η. In the spatial domain, for a linear, position-invariant degradation, this is expressed as a convolution: g(x,y)=f(x,y)∗h(x,y)+η(x,y). In the frequency domain, this becomes a multiplication: G(u,v)=F(u,v)H(u,v)+N(u,v). The goal of restoration is to obtain an estimate of F given G, and some knowledge about the degradation function H and the noise N. The more we know about the degradation and noise, the better the restoration we can achieve.
The transfer function of a Butterworth low-pass filter (BLPF) of order n is defined as H(u,v)=1/(1+[D(u,v)/D
0
]
2n
), where D
0
is the cutoff frequency. Unlike the ideal filter, the BLPF does not have a sharp discontinuity. Instead, it transitions smoothly from the passband to the stopband. The cutoff frequency D
0
is defined as the point where the filter's response drops to 50% of its maximum value. The order of the filter, n, controls the steepness of this transition. For low orders like n=1 or n=2, the filter is very smooth and produces no ringing. As n increases, the filter becomes sharper and begins to resemble an ideal filter, reintroducing the possibility of ringing artifacts.
The transfer function of a Gaussian low-pass filter (GLPF) is given by H(u,v)=e
−D
2
(u,v)/2D
0
2
. A key feature of the Gaussian function is that its Fourier transform is also a Gaussian function. This is extremely desirable in image filtering because it means there are no secondary lobes in the spatial domain representation of the filter. The absence of these lobes ensures that filtering with a GLPF will not produce any ringing artifacts, a common problem with filters that have sharp transitions in the frequency domain. When the distance from the origin D(u,v) equals the cutoff frequency D
0
, the filter response is down to approximately 0.607 of its maximum value.
The median filter is a powerful non-linear order-statistic filter used for noise reduction. Its operation involves sliding a neighborhood window over the image and replacing the center pixel's value with the median of all the pixel values within that window. The original value of the pixel is included in the computation. The median filter is particularly effective at removing bipolar and unipolar impulse noise (salt-and-pepper noise) while preserving edges much better than linear smoothing filters of a similar size. Because it is less sensitive to extreme outliers, it can eliminate noise spikes without the significant blurring associated with mean filters.
In medical and industrial imaging, sensor strips are often mounted in a ring configuration to obtain cross-sectional images, or "slices," of 3-D objects. This is the fundamental principle behind technologies like Computed Tomography (CT). A source of energy, such as X-rays, is passed through the 3-D object, and a ring of sensors on the opposite side measures the attenuated energy. By rotating the source and sensor ring or by moving the object through the ring, data from multiple angles can be collected. An image reconstruction algorithm then processes this data to generate a detailed cross-sectional image of the object's internal structure.
The convolution theorem is a fundamental property of the Fourier transform that greatly simplifies filtering operations. It states that the convolution of two functions in the spatial domain is equivalent to the element-wise multiplication of their respective Fourier transforms in the frequency domain. This means that a computationally expensive spatial convolution operation, which involves sliding a mask over an image, can be replaced by a much faster process: taking the Fourier transform of the image and the filter mask, multiplying them together, and then taking the inverse Fourier transform of the result. This frequency-domain approach is the basis for most high-performance filtering algorithms.
The representation and description of objects in an image almost always follows the segmentation step. Segmentation partitions an image into its constituent parts or objects. The output of segmentation is raw pixel data, which can be either the boundary of a region or all the points within the region itself. In either case, this raw data must be converted into a form suitable for computer processing. Representation deals with making this data more compact and suitable for analysis, for example, by representing a boundary as a chain of straight-line segments. Description involves extracting features from the represented data, such as length, area, or texture, to be used for object recognition.
The term spatial domain refers to the aggregate of pixels composing an image. Spatial domain methods are procedures that operate directly on these pixels. This is in contrast to frequency domain methods, which operate on the Fourier transform of an image. Spatial domain processes are generally denoted by the expression g(x,y)=T[f(x,y)], where f is the input image, g is the output image, and T is an operator defined over a neighborhood of the pixel at (x,y). These methods are often more intuitive and computationally simpler for tasks like basic contrast adjustments and sharpening.
The development of digital image processing has been significantly impacted by the evolution of computer technology. In the early days, image processing was limited to large-scale, expensive mainframe computers, restricting its use to well-funded research institutions and government agencies. The advent of powerful and affordable personal computers, minicomputers, and specialized hardware like array processors has made image processing accessible to a much wider range of scientific and commercial applications. The continuous increase in processing power, memory, and storage capacity allows for the manipulation of larger, higher-resolution images and the implementation of more complex, computationally intensive algorithms than ever before.
High-level image processing involves "making sense" of an ensemble of recognized objects, performing the cognitive functions normally associated with human vision. This goes beyond simply identifying individual objects; it involves analyzing their relationships, spatial arrangements, and context to derive a holistic understanding of the scene depicted in the image. For example, after recognizing a "car," a "road," and a "pedestrian," a high-level system might infer that the car is driving on the road and must avoid the pedestrian. This level of processing is the domain of computer vision and artificial intelligence, and it is crucial for applications like autonomous navigation, automated surveillance, and intelligent robotics.
Becquerel. Becquerel. Becquerel. Becquerel. Becquerel.
Becquerel. Becquerel. Becquerel. Becquerel. Becquerel.
Becquerel. Becquerel. Becquerel. Becquerel. Becquerel.
Becquerel. Becquerel. Becquerel. Becquerel. Becquerel.
Becquerel. Becquerel. Becquerel. Becquerel. Becquerel.
