b'\n_START_ARTICLE_\nReconstrucci\xc3\xb3n de la profundidad de una imagen\n_START_PARAGRAPH_\nLa reconstrucci\xc3\xb3n de la profundidad de una imagen es el proceso por el que a partir de im\xc3\xa1genes bidimensionales se puede obtener informaci\xc3\xb3n que permita una recreaci\xc3\xb3n de la distribuci\xc3\xb3n espacial real._NEWLINE_A pesar de que actualmente se est\xc3\xa1n dedicando muchos esfuerzos en desarrollar algoritmos de reconstrucci\xc3\xb3n de la profundidad a partir de dos o m\xc3\xa1s im\xc3\xa1genes, el an\xc3\xa1lisis de caracter\xc3\xadsticas de una \xc3\xbanica imagen (como variaciones de la textura o el color) tambi\xc3\xa9n puede aportar informaci\xc3\xb3n sobre su profundidad.\n_START_SECTION_\nEstimaci\xc3\xb3n de la profundidad\n_START_PARAGRAPH_\nPara hacer la estimaci\xc3\xb3n de la profundidad de una imagen se divide esta en regiones cuadradas no superpuestas. A partir del an\xc3\xa1lisis de estas regiones se puede obtener informaci\xc3\xb3n sobre la profundidad absoluta (la profundidad de una regi\xc3\xb3n respecto al resto de la imagen) y la profundidad relativa (la profundidad de una regi\xc3\xb3n respecto a sus regiones vecinas) de cada regi\xc3\xb3n.\n_START_SECTION_\nProfundidad absoluta\n_START_PARAGRAPH_\nLa profundidad absoluta de una regi\xc3\xb3n indica cu\xc3\xa1l es su profundidad en el contexto de la imagen global. Para estimar la profundidad absoluta de una regi\xc3\xb3n no basta con sus caracter\xc3\xadsticas locales, son necesarias caracter\xc3\xadsticas globales de la imagen. Para conseguir una buena estimaci\xc3\xb3n se trabaja con la imagen en distintas escalas. Esto es \xc3\xbatil para encontrar la profundidad absoluta porque regiones a distintas profundidades tienen comportamientos completamente distintos cuando son analizadas a diferentes escalas. Por ejemplo, el cielo aparece muy similar en distintas escalas, pero una zona de hierba se ve muy distinta. Adem\xc3\xa1s, objetos cercanos aparecen m\xc3\xa1s grandes en la imagen, por lo que se capturar\xc3\xa1n en escalas mayores, mientras que objetos m\xc3\xa1s lejanos solo aparecen en escalas m\xc3\xa1s peque\xc3\xb1as.\n_START_SECTION_\nProfundidad relativa\n_START_PARAGRAPH_\nLa profundidad relativa de una regi\xc3\xb3n indica cu\xc3\xa1l es su profundidad respecto a sus regiones vecinas. Para estimar la profundidad relativa de una regi\xc3\xb3n se consideran caracter\xc3\xadsticas de sus regiones circundantes. As\xc3\xad, dos regiones colindantes con similares caracter\xc3\xadsticas de textura y color tendr\xc3\xa1n profundidades similares, mientras que si sus caracter\xc3\xadsticas son considerablemente distintas, tambi\xc3\xa9n tendr\xc3\xa1n profundidades distintas.\n_START_SECTION_\nModelo probabil\xc3\xadstico\n_START_PARAGRAPH_\nDebido a que las caracter\xc3\xadsticas locales de la imagen no son suficientes para estimar su profundidad con exactitud suficiente, es necesario un an\xc3\xa1lisis global de la estructura espacial de la escena. El modelo probabil\xc3\xadstico establece relaciones entre la profundidad de diferentes regiones de la imagen mediante un campo aleatorio de Markov._NEWLINE_El modelo probabil\xc3\xadstico se puede desarrollar de dos modos distintos: modelo gaussiano o modelo laplaciano.'