Mapa de altura: Explorando la representación del terreno a través de la visión por computadora
Por Fouad Sabry
()
Información de este libro electrónico
Qué es un mapa de altura
En gráficos por computadora, un mapa de altura o un campo de altura es una imagen rasterizada que se utiliza principalmente como cuadrícula global discreta en el modelado de elevación secundaria. Cada píxel almacena valores, como datos de elevación de la superficie, para mostrarlos en gráficos por computadora en 3D. Se puede utilizar un mapa de altura en el mapeo de relieve para calcular dónde estos datos 3D crearían sombra en un material, en el mapeo de desplazamiento para desplazar la posición geométrica real de los puntos sobre la superficie texturizada o para terrenos donde el mapa de altura se convierte en una malla 3D.
Cómo te beneficiarás
(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:
Capítulo 1: Mapa de altura
Capítulo 2: Modelo de elevación digital
Capítulo 3: Mapeo de texturas
Capítulo 4: Nube de puntos
Capítulo 5: Mapeo de relieve
Capítulo 6: Voxel
Capítulo 7: Mapeo normal
Capítulo 8: Transmisión de rayos
Capítulo 9: Terragen
Capítulo 10: Mapeo de desplazamiento
(II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el mapa de altura.
(III) Ejemplos del mundo real para el uso de mapa de altura en muchos campos.
Para quién es este libro
Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de mapa de altura.
Otros títulos de la serie Mapa de altura ( 30 )
Mapeo de tonos: Mapeo de tonos: perspectivas iluminadoras en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesTransformación dura: Revelando la magia de Hough Transform en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesDifusión anisotrópica: Mejora del análisis de imágenes mediante difusión anisotrópica Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesVisión por computadora submarina: Explorando las profundidades de la visión por computadora debajo de las olas Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesEcualización de histograma: Mejora del contraste de la imagen para mejorar la percepción visual Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesDetector de esquinas Harris: Revelando la magia de la detección de características de imagen Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesVisión estéreo por computadora: Explorando la percepción de profundidad en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesModelo de apariencia de color: Comprensión de la percepción y la representación en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesModelo del sistema visual humano: Comprender la percepción y el procesamiento Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesEn Pintura: Cerrar brechas en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesRetinax: Revelando los secretos de la visión computacional con Retinex Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesSistema de gestión de color: Optimización de la percepción visual en entornos digitales Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesEstimación de la postura del cuerpo articulado: Desbloqueando el movimiento humano en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesTransformacion afin: Desbloqueo de perspectivas visuales: exploración de la transformación afín en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesCorrección gamma: Mejora de la claridad visual en la visión por computadora: la técnica de corrección gamma Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesJoint Photographic Experts Group: Liberando el poder de los datos visuales con el estándar JPEG Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesReducción de ruido: Mejora de la claridad, técnicas avanzadas para la reducción del ruido en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesHistograma de imagen: Revelando conocimientos visuales, explorando las profundidades de los histogramas de imágenes en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesMapeo de colores: Explorando la percepción y el análisis visual en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesVisión por computador: Explorando las profundidades de la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesFunción de combinación de colores: Comprensión de la sensibilidad espectral en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesPerfil de color: Explorando la percepción y el análisis visual en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesEspacio de color: Explorando el espectro de la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesHomografía: Homografía: Transformaciones en Visión por Computador Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesPercepción visual: Información sobre el procesamiento visual computacional Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesTransformación de radón: Revelando patrones ocultos en datos visuales Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesCompresión de imagen: Técnicas eficientes para la optimización de datos visuales Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesGeometría epipolar: Desbloqueo de la percepción de profundidad en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesBanco de filtros: Información sobre las técnicas del banco de filtros de Computer Vision Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesFiltro adaptativo: Mejora de la visión por computadora mediante filtrado adaptativo Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificaciones
Relacionado con Mapa de altura
Títulos en esta serie (100)
Mapeo de tonos: Mapeo de tonos: perspectivas iluminadoras en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesTransformación dura: Revelando la magia de Hough Transform en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesDifusión anisotrópica: Mejora del análisis de imágenes mediante difusión anisotrópica Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesVisión por computadora submarina: Explorando las profundidades de la visión por computadora debajo de las olas Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesEcualización de histograma: Mejora del contraste de la imagen para mejorar la percepción visual Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesDetector de esquinas Harris: Revelando la magia de la detección de características de imagen Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesVisión estéreo por computadora: Explorando la percepción de profundidad en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesModelo de apariencia de color: Comprensión de la percepción y la representación en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesModelo del sistema visual humano: Comprender la percepción y el procesamiento Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesEn Pintura: Cerrar brechas en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesRetinax: Revelando los secretos de la visión computacional con Retinex Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesSistema de gestión de color: Optimización de la percepción visual en entornos digitales Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesEstimación de la postura del cuerpo articulado: Desbloqueando el movimiento humano en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesTransformacion afin: Desbloqueo de perspectivas visuales: exploración de la transformación afín en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesCorrección gamma: Mejora de la claridad visual en la visión por computadora: la técnica de corrección gamma Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesJoint Photographic Experts Group: Liberando el poder de los datos visuales con el estándar JPEG Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesReducción de ruido: Mejora de la claridad, técnicas avanzadas para la reducción del ruido en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesHistograma de imagen: Revelando conocimientos visuales, explorando las profundidades de los histogramas de imágenes en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesMapeo de colores: Explorando la percepción y el análisis visual en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesVisión por computador: Explorando las profundidades de la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesFunción de combinación de colores: Comprensión de la sensibilidad espectral en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesPerfil de color: Explorando la percepción y el análisis visual en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesEspacio de color: Explorando el espectro de la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesHomografía: Homografía: Transformaciones en Visión por Computador Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesPercepción visual: Información sobre el procesamiento visual computacional Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesTransformación de radón: Revelando patrones ocultos en datos visuales Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesCompresión de imagen: Técnicas eficientes para la optimización de datos visuales Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesGeometría epipolar: Desbloqueo de la percepción de profundidad en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesBanco de filtros: Información sobre las técnicas del banco de filtros de Computer Vision Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesFiltro adaptativo: Mejora de la visión por computadora mediante filtrado adaptativo Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificaciones
Libros electrónicos relacionados
Mapeo de Texturas: Explorando la dimensionalidad en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesSombreado Gouraud: Sombreado Gouraud: iluminando la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesImpresión 4D: Espere un segundo, ¿dijo impresión 4D? Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesSombreado: Explorando el sombreado de imágenes en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesEliminación de líneas ocultas: Revelando lo invisible: secretos de la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesIluminación global: Visión avanzada: conocimientos sobre la iluminación global Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesDistancia Niebla: Explorando la frontera visual: información sobre la niebla a distancia de la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesRepresentación de volumen: Explorando el realismo visual en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesFiltrado anisotrópico: Desentrañando la complejidad visual en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesDeterminación de superficies ocultas: Revelando los secretos de la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesRepresentación de línea de exploración: Explorando el realismo visual a través de técnicas de renderizado Scanline Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesPrimitiva geométrica: Explorando los fundamentos y aplicaciones de la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesGráficos de computadora: Explorando la intersección de gráficos por computadora y visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesPartición del espacio binario: Explorando la partición del espacio binario: fundamentos y aplicaciones en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesRepresentación de gráficos por computadora: Explorando el realismo visual: conocimientos sobre gráficos por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesAntialiasing: Mejora de la claridad visual en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesMapeo Móvil: Desbloquear la inteligencia espacial con visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesHomografía: Homografía: Transformaciones en Visión por Computador Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesModelo de reflexión de Phong: Comprender las interacciones de la luz en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesRendering para arquitectos Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesSuperficie procesal: Explorando la generación y el análisis de texturas en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesTransformación dura: Revelando la magia de Hough Transform en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesComposición alfa: Dominar el arte de la composición de imágenes en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesAlgoritmo de dibujo lineal: Dominar técnicas para la representación de imágenes de precisión Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesBandas de color: Explorando las profundidades de la visión por computadora: desentrañando el misterio de las bandas de color Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesSketchUp Pro 2013 paso a paso en español Calificación: 5 de 5 estrellas5/5PERCEPCIÓN VISUAL - Aplicada a la robótica Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesEditora de gráficos vectoriales: Potenciando la creación visual con algoritmos avanzados Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesAprender Maya 2012 con 100 ejercicios prácticos Calificación: 4 de 5 estrellas4/5Aprender Autocad 2012 Avanzado con 100 ejercicios prácticos Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificaciones
Inteligencia (IA) y semántica para usted
Inteligencia artificial: Una exploración filosófica sobre el futuro de la mente y la conciencia Calificación: 4 de 5 estrellas4/5Sistemas de Aprendizaje Automático Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesAprendizaje automático y profundo en python: Una mirada hacia la inteligencia artificial Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesProgramación de Inteligencia Artificial. Curso Práctico Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesInteligencia artificial: la cuarta revolución industrial Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesCómo escribir libros usando ChatGPT: Tu guía definitiva para escribir libros con Chat GPT Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesInteligencia Artificial Calificación: 4 de 5 estrellas4/5ChatGPT. Obtén el máximo rendimiento a la Inteligencía Artificial Generativa Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesMonetización de ChatGPT: aproveche el poder de AI: Spanish Calificación: 1 de 5 estrellas1/5Máquinas predictivas: La sencilla economía de la inteligencia artificial Calificación: 4 de 5 estrellas4/5GuíaBurros: Inteligencia Artificial: Su lado oscuro y el fin del principio Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesEl mito de la inteligencia artificial: Por qué las máquinas no pueden pensar como nosotros lo hacemos Calificación: 5 de 5 estrellas5/5El imperio de los algoritmos: IA inclusiva, ética y al servicio de la humanidad Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesChat GPT-4 para Principiantes: Chat GPT, #1 Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesKlara y el Sol Calificación: 5 de 5 estrellas5/5Inteligencia artificial: Guía para seres pensantes Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesCómo triunfar en Instagram usando ChatGPT: La guía definitiva para crear contenido impactante con ChatGPT Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesChatGPT ¿Una IA que revolucionará la abogacía? Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesDominar Chatbot GPT: Una guía completa para desbloquear el poder de las conversaciones de IA para su negocio Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesA la Imagen de Dios: Una respuesta Bíblica al futuro de la Humanidad Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesMáquinas filosóficas Calificación: 4 de 5 estrellas4/5DeepSeek. Explorando los límites de la Inteligencia Artificial Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesInteligencia artificial Calificación: 2 de 5 estrellas2/5GuíaBurros: Guía de escritura creativa con Inteligencia Artificial Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesMotor paso a paso: Control de precisión para aplicaciones robóticas Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesBiomecánica: La ciencia del movimiento y la fuerza en sistemas robóticos Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesIngeniería automotriz: Impulsando la movilidad mediante la robótica y los sistemas inteligentes Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesInteligencia artificial: Conversaciones ChatGPT Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesEl sueño de la Inteligencia Artificial: El proyecto de construir máquinas pensantes: una historia de la IA. Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificaciones
Comentarios para Mapa de altura
0 clasificaciones0 comentarios
Vista previa del libro
Mapa de altura - Fouad Sabry
Capítulo 1: Mapa de alturas
Un mapa de alturas o campo de altura es una imagen ráster que se utiliza principalmente como cuadrícula global discreta en el modelado de elevación secundaria en gráficos por ordenador. En los gráficos de computadora 3D, cada píxel contiene valores, como datos de elevación de superficie, para su visualización. Un mapa de altura se puede utilizar en el mapeo de relieve para determinar dónde los datos 3D proyectarían sombras en un material, en el mapeo de desplazamiento para mover la posición geométrica real de los puntos sobre una superficie texturizada o en el terreno donde el mapa de altura se transforma en una malla 3D.
Un mapa de altura tiene un canal que se lee como una distancia de desplazamiento o altura
desde el suelo
de una superficie y, a veces, se muestra como luminancia de una imagen en escala de grises, que representa la altura mínima en negro y la altura máxima en blanco.
Una vez renderizado el mapa, cada unidad del canal de altura puede tener su desplazamiento especificado por el diseñador, que corresponde al contraste
de la imagen.
Los mapas de altura se pueden registrar en formatos de imagen en escala de grises existentes por sí solos, independientemente de los metadatos especializados, o en ciertos formatos de archivo, incluidos los documentos Daylon Leveller, GenesisIV y Terrage.
Además, se puede utilizar el uso de distintos canales de color para mejorar los detalles.
Por ejemplo, una imagen RGB normal de 8 bits solo puede mostrar 256 valores de escala de grises y 256 alturas.
Al utilizar tonos, se pueden guardar más valores de altura (para una imagen de 24 bits), se pueden representar 2563 = 16.777.216 alturas (2564 = 4.294.967.296 si también se utiliza el canal alfa)).
Este método es particularmente beneficioso en áreas amplias con variaciones de altura modestas.
Solo usando valores de escala de grises, Debido a que las alturas deben asignarse a un máximo de 256 valores, la representación geográfica parece plana, con escalones
en ubicaciones específicas.
En los sistemas de información geográfica, los mapas de altura suelen denominarse modelos digitales de elevación.
Los mapas de altura se pueden hacer manualmente utilizando una aplicación de pintura estándar o un editor de terreno. Estos editores renderizan el terreno en tres dimensiones y permiten al usuario cambiar la superficie. Por lo general, existen herramientas para elevar, bajar, suavizar y erosionar el paisaje. También se puede generar un terreno mediante un algoritmo de generación de terreno. Algunos ejemplos son una función de ruido símplex 2D
Los mapas de altura se utilizan ampliamente en el software de renderizado del terreno y en los videojuegos contemporáneos. Los mapas de altura son el método óptimo para almacenar elevaciones digitales del terreno ya que, en comparación con una malla poligonal normal, requieren significativamente menos memoria para un nivel determinado de información. La mayoría de las aplicaciones contemporáneas de modelado por ordenador en 3D son capaces de utilizar datos de mapas de altura en forma de mapas de protuberancias, normales o de desplazamiento para generar terrenos complejos y otras superficies de forma rápida y precisa.
En los primeros juegos que utilizaban el renderizado de software, los elementos representaban con frecuencia las alturas de las columnas de vóxeles generados con la proyección de rayos. En la gran mayoría de los videojuegos modernos, los elementos indican la coordenada de altura de los polígonos en una malla.
El renderizador de terreno Terragen
Picogen es una aplicación de renderizador de terreno y generación de mapas de altura.
Herramienta gratuita de creación de PBR (Physically Based Rendering).
Aunque las frases heightmap y heightfield son a veces intercambiables, hay una ligera distinción entre ellas. Heightmap se deriva del término matemático map
, mientras que heightfield se deriva de campo vectorial
. Mapa de altura es la frase más precisa porque, matemáticamente hablando, la mayoría de los campos de altura no son campos (vectoriales), sino mapas (tanto en términos matemáticos como en la representación visual).
{Fin del capítulo 1}
Capítulo 2: Modelo digital de elevación
Un modelo digital de elevación (DEM) o modelo digital de superficie (DSM) es una representación gráfica por computadora en 3D de los datos de elevación que se utiliza para representar el terreno o los objetos superpuestos, generalmente de un planeta, una luna o un asteroide. El término DEM global
se refiere a una cuadrícula discreta global. Los DEM se emplean con frecuencia en los sistemas de información geográfica (SIG) y sirven como la base más popular para los mapas de relieve generados digitalmente. Un modelo digital del terreno (MDT) captura la superficie del suelo explícitamente, mientras que el DEM y el DSM pueden representar las copas de los árboles o los tejados de los edificios.
Un DSM puede ser útil para aplicaciones de modelado de paisajes, modelado de ciudades y visualización, pero un DTM suele ser necesario para el modelado de inundaciones o drenajes, la investigación del uso de la tierra y la ciencia planetaria.
En la literatura científica, no existe un uso consistente de las palabras modelo digital de elevación (DEM), modelo digital del terreno (DTM) y modelo digital de superficie (DSM). La mayoría de las veces, el término modelo digital de superficie se refiere a la superficie de la tierra y a todos los objetos que hay en ella. A diferencia de un modelo digital de superficie (DSM), un modelo digital del terreno (DTM) representa la superficie del suelo sin ningún tipo de
