Estimación de profundidad monocular para predecir los relieves superficiales de Marte

Estimación de profundidad monocular en Marte

Una aplicación diferente de modelos de estimación de profundidad monoculares

Se han discutido varios enfoques para estimar la elevación de una superficie a partir de una sola imagen en la literatura. En un artículo anterior, discutí cómo es posible predecir la profundidad de una imagen 2D utilizando un modelo de estimación monocular. Sin embargo, cuando la entrada al modelo es una imagen de una superficie en particular, la predicción representa un Modelo Digital de Elevación (DEM, por sus siglas en inglés). En mi primer artículo de investigación, mostré cómo se puede obtener un DEM de la superficie de Marte a partir de imágenes 2D en escala de grises utilizando enfoques de aprendizaje profundo. Para comprender mejor la idea que voy a proponer, te sugiero que primero pruebes la demostración del proyecto aquí.

Introducción

Como se discute con más detalle en otra historia, el DEM de una superficie es una cuadrícula de valores de elevación donde cada celda almacena la elevación de un punto particular en la superficie:

Los DEMs se representan habitualmente gráficamente mediante mapas de color. En la imagen anterior, los puntos más altos son rojos y los puntos más bajos son morados.

Por otro lado, los modelos de estimación de profundidad monoculares se utilizan para estimar la distancia de cada píxel de una imagen desde la cámara (incluso la cámara de un satélite) que tomó la imagen:

La idea es que una imagen satelital de una superficie pueda ser alimentada a un modelo de estimación de profundidad monocular. De esta manera, es posible predecir el DEM de esa superficie, porque cada punto de la salida representa una distancia (profundidad), y las elevaciones de la superficie se pueden derivar utilizando las profundidades (más sobre esto más adelante).

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El método discutido en este artículo se puede utilizar también para otras superficies, no solo para Marte.

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