# Fotografia (Imatge i Expressió)/Imatge única

La fotografia es la tècnica de grabació de imatges fitxes sobre una superfície sensible a la llum, basant-se en la càmera obscura.La càmera obscura té una lent que es lo que ajuda a fer la fotografia que volem.
Antes les càmeres fotogràfiques tenien uns carrets on es guardaven les fotografies ara hi ha no tant i les fotografies es guarden en ordinadors,mòbils, etc...També antes les fotografies eren de color blanc i negres ara estan mes modernes i es veuen en colors mes vius.
La fotografia és la tècnica de gravar imatges fixes sobre una superfície de material sensible a la llum besant-se en el principi de la càmera obscura. En la càmera obscura s'aconsegueix projectar una imatge nítida captada per una lent o un conjunt de lents sobre una superfície.Per emmagatzemar aquesta imatge les càmeres fotogràfiques utilitzaven fins fa uns anys exclusivament les pel·lícules sensibles; en canvi,ara s'empren també sensor digitals.
La fotografia es pot classificar sota la més àmplia denominació de tractament d'imatges i, per aquesta raó ha fascinat tant a científics com a artistes des dels seus inicis.

## IMATGE ÚNICA

A partir d'una única imatge es poden obtenir reconstruccions del seu camp de profunditat mitjançant l’anàlisi de característiques com variacions de textura, el color, etc. que aporten molta informació sobre la profunditat. Tot i això, actualment la majoria d'esforços s'estan posant en desenvolupar algorismes que treballen amb dues o més imatges i aquesta vessant de la reconstrucció de la profunditat està poc desenvolupada. Per fer l’estimació de la profunditat d’una imatge es divideix aquesta en regions quadrades sense superposició. Tenen tipus diferents com són: Model probabilístic:Degut a que les característiques locals de la imatge no són suficients per estimar la seva profunditat amb prou exactitud cal un análisi global de l’estructura espacial de l’escena. El model probabilístic estableix relacions entre la profunditat de diferents regions de la imatge mitjançant un Camp Aleatori de Markov. El model probabilístic es pot calcular de dues maneres diferents. Model gaussià:El model gaussià és un Camp Aleatori de Markov Gaussià que es defineix amb la següent equació:El vector di(s) conté les profunditats a les diferents escales s=1,2,3 per cada regió de la imatge. Ns(i) correspon a les quatre regions veïnes de i a l’escala s. M és el nombre total de regions de l’imatge; Z és la constant de normalització del model; xi és el vector de característiques de profunditat absoluta per la regió i; ϕ i σ són paràmetres del model. [modifica] Model laplacià:El model laplacià utilitza laplacians per modelar la distribució de profunditats. L’equació que el defineix és la següent:On ϕr, λ1r i λ2r són paràmetres propis del model. El model laplacià presenta certs avantatges davant el model gaussià.

## TAMBÉ TE DOS TIPUS DE PROFUNDITAT

La absoluta i la relativa. PROFUNDITAT ABSOLUTA: La profunditat absoluta d’una regió indica quina és la seva profunditat en el context global de la imatge.
PROFUNDITAT RELATIVA: La profunditat relativa d’una regió indica quina és la seva profunditat respecte les seves regions veïnes.

## Referències

* ↑ commons.wikimedia.org/wiki/
UNA IMATGE UNICA ES AQUELLA QUE TROBAM QUE QUE DARIA BE PER LO QUE FOS