Un grupo de científicos de Skasetech ADASE (Advanced Data Analytics in Science and Engineering) están implementando realidad virtual para mejorar los gráficos en los mapas de profundidad.
Los mapas de profundidad se generan a través de imágenes que pasan por una serie de procesos gráficos que deben generar una información visual. Básicamente se implementan una serie de algoritmos para a partir de la combinación de dos imágenes, la real y la alterada se genere el mapa de profundidad, es decir la información de cada uno de los píxeles de la imagen con colores de cada objeto.
En el marco de la Conferencia Internacional sobre Visión por Computadora 2019 en Corea, los científicos aseguran que encontraron la solución para que estos mapas de profundidad luzcan mucho más reales, gracias a la realidad virtual y el procesamiento de gráficos vectoriales.
Al tomar una foto, capturamos información visual sobre los objetos que nos rodean, con los diferentes píxeles de la imagen que contienen los colores de las partes respectivas del objeto.
Sin embargo, la resolución de los mapas de profundidad no es la mejor debido a que la frecuencia espacial de las mediciones de distancia, no es óptima para la información gráfica, para resolverlo, los científicos implementan un método que emula la percepción humana.
Es decir, los científicos desarrollaron una red neuronal que evalúa la calidad de resolución de un mapa de profundidad, de acuerdo con los creadores, este método supera a la mayoría del software existente.
“Cuando se trata de mapas de profundidad súper resueltos, uno debe evaluar la calidad del resultado para comparar primero el rendimiento de los diferentes métodos y, en segundo lugar, utilizarlo como retroalimentación para futuras mejoras. La forma más fácil es comparar el resultado con algunos referencia. La abrumadora mayoría de los trabajos sobre el uso de la súper resolución de mapas de profundidad para este propósito significa la diferencia entre los valores de profundidad súper resueltos y de referencia. De ninguna manera este método refleja la calidad visual de la reconstrucción tridimensional obtenida de la súper resolución. mapa de profundidad resuelto “, explica el primer autor del estudio, Oleg Voynov.