Descripción: Un mapa de disparidad es una representación visual que muestra la diferencia en la ubicación de un mismo punto en 3D cuando se observa desde diferentes ángulos. Este concepto es fundamental en el campo de la visión por computadora, ya que permite a los sistemas interpretar y entender la profundidad y la estructura tridimensional de una escena a partir de imágenes bidimensionales. Los mapas de disparidad se generan a partir de pares de imágenes tomadas desde posiciones ligeramente diferentes, como las que capturan los ojos humanos. Al comparar estas imágenes, se puede calcular la disparidad, que es la diferencia en la posición de un objeto en las dos imágenes. Esta información se traduce en un mapa que indica la distancia de cada punto de la escena respecto a la cámara. Los mapas de disparidad son esenciales para aplicaciones como la reconstrucción 3D, la navegación autónoma y la realidad aumentada, ya que proporcionan datos cruciales sobre la geometría del entorno. Además, su análisis permite mejorar la precisión en tareas como la segmentación de objetos y el seguimiento de movimientos, lo que los convierte en una herramienta valiosa en el desarrollo de tecnologías avanzadas en visión por computadora.
Usos: Los mapas de disparidad se utilizan en diversas aplicaciones de visión por computadora, como la reconstrucción 3D, donde permiten crear modelos tridimensionales a partir de imágenes bidimensionales. También son fundamentales en la navegación autónoma de vehículos, ya que ayudan a detectar obstáculos y medir distancias en el entorno. En el ámbito de la realidad aumentada, los mapas de disparidad permiten superponer información digital sobre el mundo real de manera precisa, mejorando la interacción del usuario. Además, se utilizan en sistemas de seguimiento de objetos y en la segmentación de imágenes, facilitando la identificación y el análisis de diferentes elementos dentro de una escena.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de un mapa de disparidad se encuentra en los sistemas de visión estereoscópica utilizados en vehículos autónomos, donde se emplean cámaras para capturar imágenes desde diferentes ángulos y generar un mapa que ayuda a identificar la distancia de los objetos en la carretera. Otro ejemplo es en aplicaciones de realidad aumentada, donde los mapas de disparidad permiten que los elementos virtuales se integren de manera realista en el entorno físico, ajustando su posición y escala según la profundidad detectada.
