Técnicas de procesamiento de imágenes estereoscópicas
En este trabajo se presenta una revisión de métodos para correspondencia estereoscópica con el fin de tratar de encontrar la mejor de las posibles además de tratar de mejorarla. Existen diversos métodos en la literatura para llevar a cabo la correspondencia estereoscópica, siendo generalmente necesa...
| Author: | |
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| Format: | master thesis |
| Publication Date: | 2010 |
| Country: | España |
| Institution: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repository: | Docta Complutense |
| Language: | Spanish |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/46241 |
| Online Access: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/46241 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | 004.923(043.3) 004.932(043.3) visión estereoscópica Correspondencia Filtro de la media Filtro de la mediana Propagación Enfriamiento simulado Stereoscopic vision Average filtering Median filtering Propagation Simulated annealing Sistemas expertos |
| Summary: | En este trabajo se presenta una revisión de métodos para correspondencia estereoscópica con el fin de tratar de encontrar la mejor de las posibles además de tratar de mejorarla. Existen diversos métodos en la literatura para llevar a cabo la correspondencia estereoscópica, siendo generalmente necesario el diseño de nuevos métodos con el fin de mejorar los resultados cuando las técnicas se aplican a entornos reales de exterior. Este es el objetivo del presente trabajo con el fin de aplicar los métodos a entornos reales. Se aprovechan las bondades de los algoritmos estudiados para la realización del nuevo método buscado. Se utiliza técnicas de filtrado comunes tales como la media o la mediana junto con un método de enfriamiento simulado(simulated annealing) y otro de propagación que se ha creado como aporte de investigación. Los resultados de estas dos técnicas se comparan con los métodos clásicos previamente seleccionados. [ABSTRACT] This work presents a revision of classical methods in stereovision matching. This is intended for selecting the best approach and to improve its performance. There are several methods for conducting stereo vision matching in the literature, being usually necessary to design new methods to be applied in real outdoor environments. This is the main goal of this work. This is the objective of this work, which presents different techniques for stereo vision, which takes advantage of the benefits of the algorithms used to perform a new method to improve outcome. It uses common filtering techniques such as mean or median along a simulated annealing technique and a spread that has been created as a research contribution. The results of these two techniques are compared with classical methods which are previously selected. |
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