A projekt kiindulópontját egy kettős – vizuális és technikai – kihívás jelentette. A korai SlitScan-kísérleteim során kezdetben a részletek szürrealitása ragadott meg, de egyre erősebbé vált az igényem arra, hogy ne csupán a kiemelt részletekkel, hanem a rögzített időbeli változás egészével foglalkozzam. A technika sajátosságából fakadó extrém oldalarányok azonban gyakran áttekinthetetlenné tették az utómunkát. Amikor erre a gyakorlati problémára kerestem megoldást, találtam rá a matematikai tér-kitöltő görbékre. Ezek az eredeti technikai akadályt nem hárították el, mégis egy teljesen új konceptuális dimenziót nyitottak meg előttem, amely végül a SlitSpace-projekt megszületéséhez vezetett. Mivel ehhez a látásmódhoz nem léteztek kész eszközök, a művek egy saját fejlesztésű, folyamatosan alakuló algoritmikus környezetben jönnek létre, amely a koncepcióval együtt formálódik.
A SlitSpace-projektemben az idő és a fotográfia kapcsolatát keresem ott, ahol a SlitScan-technika és a képi struktúrák matematikai újrarendezése találkozik. A SlitScan-felvételt nem tekintem puszta nyersanyagnak, és a SlitSpace-absztrakciót sem végpontnak: számomra a két képalkotási mód ugyanannak a valós időfolyamatnak két különböző, mégis egyenértékű vizuális megnyilvánulása.
A SlitScan-képek az idő sűrű lenyomatai. A mozgás, a fény és a változás egyetlen folytonos felületté áll össze bennük; nem a teret rögzítik, hanem a változást. Ez teremti meg az absztrakció első rétegét. A SlitSpace-rendezés ezt nem írja felül, hanem egy másik olvasatot kínál ugyanarról a folyamatról: a lineáris időszalag egy tér-kitöltő görbe mentén síkba hajlik, ahol minden részlet megmarad, mégis új viszonyrendszerben kezd működni.
A két forma egy tudatos konceptuális illesztés révén kapcsolódik össze. Míg a SlitScan magát a lineáris időbeli folyamatot rögzíti, a SlitSpace-kép ezt a rögzített időt egy új matematikai szabályrendszer alá rendeli, és a vizuális adatokat egy tér-kitöltő görbe által meghatározott rendbe szervezi. Ez a görbe a topológia klasszikus tárgya – egy folytonos, önhasonló, teret kitöltő út –, amely a bejárás során megőrzi a szomszédos elemek közelségét: ami az időszalagon együtt volt, az a síkon is együtt marad. A térbeli görbe számomra mégsem egy rejtett belső szerkezet feltárása, hanem egy algoritmus által vezérelt konceptuális útvonal: a lineáris időszalag tudatos átrendezése a görbe fraktál-logikája szerint.
A hangréteg ennek a gondolkodásnak természetes folytatása. Ha a SlitScan a valóság időbeli lenyomata, a bejárási útvonal pedig ennek térbeli újrarendezése, akkor adódik a kérdés: mi történik, ha ezt az útvonalat nem csak látom, hanem hallom is? A szonifikáció során a vizuális adatok – a színek és fények – akusztikus jelekké alakulnak, így a kép ritmusa hangként is érzékelhetővé válik.
A SlitSpace-projekt számomra egy kísérlet a fotográfia és az absztrakció határterületén, ahol a vizuális és akusztikus struktúrák egyetlen sűrített tapasztalattá állnak össze:
az időből kép lesz, a képből tér, a térből hang – és mindez visszatér az érzékelésbe.
The project began from a twofold challenge — one visual, one technical. In my early SlitScan experiments I was initially drawn to the surreality of the details, but I felt a growing need to work not only with isolated fragments but with the whole of recorded temporal change. The extreme aspect ratios inherent to the technique, however, often made post-processing unmanageable. While searching for a solution to this practical problem, I came across mathematical space-filling curves. They did not remove the original technical obstacle, yet they opened up an entirely new conceptual dimension for me — one that ultimately gave rise to the SlitSpace project. Since no ready-made tools existed for this way of seeing, the works take shape in a self-built, continually evolving algorithmic environment that develops together with the concept.
In the SlitSpace project I explore the relationship between time and photography, at the point where the SlitScan technique meets the mathematical rearrangement of image structures. I do not regard the SlitScan image as mere raw material, nor the SlitSpace abstraction as an endpoint: for me the two modes of image-making are two different yet equivalent visual manifestations of one and the same real temporal process.
SlitScan images are dense imprints of time. Movement, light and change merge in them into a single continuous surface; they do not record space, but change. This forms the first layer of abstraction. The SlitSpace ordering does not override this, but offers another reading of the same process: the linear strip of time folds into the plane along a space-filling curve, where every detail is preserved yet begins to operate within a new system of relations.
The two forms are joined through a deliberate conceptual fit. While the SlitScan records the linear temporal process itself, the SlitSpace image places this recorded time under a new set of mathematical rules, organizing the visual data into an order defined by a space-filling curve. This curve is a classic object of topology — a continuous, self-similar, space-filling path — that preserves the proximity of neighboring elements along its traversal: what lay together on the strip of time remains together on the plane. Yet for me the spatial curve is not the uncovering of a hidden inner structure, but an algorithmically driven conceptual route: a deliberate rearrangement of the linear strip of time according to the fractal logic of the curve.
The sound layer is a natural continuation of this thinking. If the SlitScan is a temporal imprint of reality, and the traversal path its spatial rearrangement, then the question arises: what happens if I not only see this path but also hear it? In sonification the visual data — colors and light — are turned into acoustic signals, so that the rhythm of the image becomes perceptible as sound as well.
For me the SlitSpace project is an experiment on the border between photography and abstraction, where visual and acoustic structures come together into a single condensed experience:
time becomes image, image becomes space, space becomes sound — and all of it returns to perception.