Resumen:
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La medida automatizada de objetos físicos se ha venido convirtiendo, en las últimas décadas, en una de las herramientas más útiles (si no indispensable) en una diversidad de campos que abarcan desde el diseño o la arquitectura ...[+]
La medida automatizada de objetos físicos se ha venido convirtiendo, en las últimas décadas, en una de las herramientas más útiles (si no indispensable) en una diversidad de campos que abarcan desde el diseño o la arquitectura hasta la medicina. Sin embargo, la mayoría de técnicas utilizadas para realizar estas mediciones requieren medios de captura sofisticados, personal cualificado o ambos.
El presente TFG se centra en estudiar y analizar las alternativas existentes para los sistemas de tratamiento de imagen que determinan la estructura 3D de un objeto de una escena a partir de la adquisición de imágenes desde distintos puntos de vista. En concreto, fijaremos nuestra atención en el método denominado Structure from Motion (SfM). Con el fin de dotar de mayor versatilidad y empleabilidad al sistema, las imágenes
de entrada se tomarán con una simple cámara (fotográfica o de vídeo), es decir, con un sistema de captación que no requiere hardware dedicado.
Se implementarán los algoritmos necesarios empleando la librería de procesado de imagen estándar OpenCV ampliamente utilizada en la industria, e introduciremos y desarrollaremos conceptos clave –no sólo en el ámbito de SfM, sino de la visión artificial en general– como los de keypoint, descriptor o extracción de características. Asimismo, haremos una breve introducción a la geometría proyectiva y multivista, herramienta fundamental para el tratamiento numérico del problema bajo estudio.
A la luz de los resultados obtenidos, se describirán las principales limitaciones al método propuesto para posteriormente, como conclusión, ofrecer pautas para futuros desarrollos que permitan superar tales escollos.
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