Aproximación del Mapa de Disparidad Estéreo Mediante Técnicas de Aprendizaje Automático

Abstract

El objetivo de este trabajo es abordar el problema del cálculo del mapa de disparidad de un par de imágenes estereo. En lugar de considerar los metodos clasicos para calcular el mapa de disparidad a partir de dos imágenes, se va a tomar una aproximación basada en técnicas de aprendizaje automático. El Cálculo de la disparidad de considerará un mero problema de clasificación y se entrenará un clasificador cuyo objetivo sea alcanzar un rendimiento igual o superior al de los métodos clásicos. Para solucionar el problema de la falta de imagenes reales con los verdaderos mapas de disparidad conocidos, se va a presentar una técnica original de generación sintética de imágenes con disparidad conocida que puedan usarse para entrenar el clasificador y aplicarse a imágenes reales. Así mismo se introducirán las características utilizadas para entrenar el clasificador, el tipo de clasificador a utilizar, se compararán los resultados obtenidos con los de los métodos clásicos y se propondrán nuevas líneas de investigación en base a los resultados de este trabajo.