Stereo vision is related to the estimation of the depth of a scene captured, simultaneously, from different points of view. A fundamental problem in stereo vision is the search of corresponding points. A pair of corresponding points is formed by the projections of a same point in space. Find pairs of corresponding points allows to estimate the depth through of triangulation. Dynamic Programming is a efficient method for the search of pairs of corresponding points. In this paper are used different aspects of approaches which used Dynamic Programming for the search of pairs of corresponding points
Se presenta un método para la identificación automática de células epiteliales en tejidos de histología. Trabajo presentado en el marco del VIII Congreso Colombiano de Morfología -2012
A comparison of stereo correspondence algorithms can be conducted by a quantitative evaluation of disparity maps. Among the existing evaluation methodologies, the Middlebury’s methodology is commonly used. However, the Middlebury’s methodology has shortcomings in the evaluation model and the error measure. These shortcomings may bias the evaluation results, and make a fair judgment about algorithms accuracy difficult. An alternative, the methodology is based on a multiobjective optimisation model that only provides a subset of algorithms with comparable accuracy. In this paper, a quantitative evaluation of disparity maps is proposed. It performs an exhaustive assessment of the entire set of algorithms. As innovative aspect, evaluation results are shown and analysed as disjoint groups of stereo correspondence algorithms with comparable accuracy. This innovation is obtained by a partitioning and grouping algorithm. On the other hand, the used error measure offers advantages over the error measure used in the Middlebury’s methodology. The experimental validation is based on the Middlebury’s test-bed and algorithms repository. The obtained results show seven groups with different accuracies. Moreover, the top-ranked stereo correspondence algorithms by the Middlebury’s methodology are not necessarily the most accurate in the proposed methodology
A quantitative evaluation methodology for disparity maps includes the selection of an error measure. Among existing measures, the percentage of bad matched pixels is commonly used. Nevertheless, it requires an error threshold. Thus, a score of zero bad matched pixels does not necessarily imply that a disparity map is free of errors. On the other hand, we have not found publications on the evaluation process where different error measures are applied. In this paper, error measures are characterised in order to provide the bases to select a measure during the evaluation process. An analysis of the impact on results of selecting different error measures on the evaluation of disparity maps is conducted based on the presented characterisation. The evaluation results showed that there is a lack of consistency on the results achieved by considering different error measures. It has an impact on interpreting the accuracy of stereo correspondence algorithms.
Electronic microscopes are tools for capturing multimedia information that provide an alternative solution to several problems. Char coal classification is carried out manually by observing its morphological characteristics. In this process is necessary to analyse at least five hundred particles. As an alternative, the automation requires the use of image processing techniques. The char images acquisition is carried out automatically using an electronic microscope with motorized stage. In this process blur, empty and fragment particles images are captured. Including all these images in the classification process imply an additional effort during the process. In particular, the blur images may produce quantification errors in the quantification of the morphological characteristics. In this article a method, based on gradient magnitude and saturation for automatic identification of blur images and images with little content, is presented as a first step towards automatic classification process. Experimental results shown that the proposed method detects 70% of blur images and 95% of images with little content
La clasificación de carbonizados se realiza, generalmente, de forma manual mediante el análisis de las características morfológicas de al menos 500 partículas. Existen varias propuestas de clasificación semiautomática y automática usando técnicas de procesamiento de imágenes, sin embargo es poca la atención prestada al preprocesamiento de las imágenes. Las imágenes de carbonizados, normalmente empleadas para la clasificación automática, son de alta resolución (1300x1030 píxeles). Adicionalmente, analizar 500 partículas implica procesar al menos 290 imágenes para clasificar una muestra. En este artículo, se analiza el uso del sub-muestreo para reducir la resolución de las imágenes y su impacto sobre la clasificación de los carbonizados. Los resultados experimentales muestran que una reducción en el tamaño de las imágenes, a la mitad reduce hasta en un 69.19% el tiempo de procesamiento y no afecta la clasificación final de la muestra
Char classification process is based on morphological characteristics, such as: number of pores, distribution of pores and all thickness. Approximately, five hundred images have to be analysing in order to classify a char sample. Frequently, these images have high spatial resolution, 1300 x 1030 pixels, and intensity levels are represented using 8 bits. Thus, char image applications require large storage and processing capacity. In this paper, we compare different subsampling and quantisation strategies in order to reduce the spatial resolution and the number of bits used. Compared strategies showed excellent results in reducing spatial resolution and intensity levels, with minimal loss of information or details in processed images
Images are retrieved from a repository using MPEG-7 visual descriptors. The MPEG-7 standard uses XML documents for
storing descriptors of multimedia content. The MPEG-7 standard does not define a model for mapping XML documents into a
database. However, XML documents can be considered as a database. An XML document is self-describing and portable data
collection that has a data structure of a tree or a graph. An XML document collection can be semi-structured and this quality
allows grouping XML documents without a schema that relate them. There are two possible database models: the Native XML
and the Relational. A database model for XML documents is selected based on the purpose of information use and database
requirements. In this paper, both models are described and analysed. A relational database schema is designed for mapping
MPEG-7 visual descriptors into a database
Resource-Oriented Architecture offers advantages over other web-service architectures. It is based on a simple, scalable and highly standardised application-level protocol. Multimedia content is commonly managed using the MPEG-7. The MPEG-7 is a standard for representing audiovisual information that satisfies specific requirements based on syntax, semantic and decoding. Content descriptions under MPEG-7 can be organised and characterized without ambiguity. The MPEG-7 eXperimental Model (XM) includes the best performing tools for MPEG-7 normative and non-normative elements. In this paper, multimedia content is managed using the MPEG-7 eXperimental Model functionalities and provided using web-services technology. RESTful principles are the guidelines for achieving multimedia content storage and retrieval. Quantitative evaluation of the proposed web services has shown that this approach has better performance, in term of retrieval speed and storage space
Multimedia content is extracted automatically using MPEG-7 visual descriptors. The MPEG-7 uses an extended XML standard for defining structural relation between descriptors allowing creation and modification of description schemes. MPEG-7 visual descriptors are numerical representations of features - such as: texture, shape and color - extracted from an image. In this paper, the MPEG-7 is conceived as a set of services for extracting and storing visual descriptors. The MPEg-7 text-annotation tool is used for semantic descriptions. Semantic descriptions are linked to images content and conceived as a service for annotating and storing. A framework using service oriented architecture for mapping semantic descriptions and MPEG-7 visual descriptors into a pure-relational model is proposed.
The camera calibration problem consists in estimating the intrinsic and the extrinsic parameters. This problem can be solved by computing the fundamental matrix. The fundamental matrix can be obtained from a set of corresponding points. However in practice, corresponding points may be inaccurately estimated, falsely matched or badly located, due to occlusion and ambiguity, among others. On the other hand, if the set of corresponding points does not include information on different depth planes, the estimated fundamental matrix may not be able to correctly recover the epipolar geometry. In this paper a method for estimating the fundamental matrix is introduced. The estimation problem is posed as finding a set of corresponding points. Fundamental matrices are estimated using subsets of corresponding points and an optimisation criterion is used to select the best estimated fundamental matrix. The experimental evaluation shows that the least range of residuals is a tolerant criterion to large baselines.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
Ponencia en I SEMINARIO SOBRE LA APLICABILIDAD DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSITARIA. 3 de junio de 2024. Facultad de Estudios Sociales y Trabajo, Universidad de Málaga.
Documento sobre las diferentes fuentes que han servido para transmitir la cultura griega, y que supone la primera parte del tema 4 de "Descubriendo nuestras raíces clásicas", optativa de bachillerato en la Comunitat Valenciana.
Búsqueda de Puntos Correspondientes Mediante Técnicas Globales by Gonzalez
1. Búsqueda de Puntos
Correspondientes Mediante
Técnicas Globales
Victor Hugo Gonzalez
Ivan M. Cabezas, Ing.
Patricia Trujillo, Ph.D
Universidad del Valle, Cali – Colombia
2. Contenido
Introducción
Problema
Propuesta
Experimentación y Análisis de Resultados
Conclusiones
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 2
3. Visión Estéreo
Visión Estéreo: recuperación de la tercera dimensión con base en
imágenes
Escena
Directo
Cámaras
Inverso
Imágenes
Izq Der
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 3
4. Correspondencia
Puntos Correspondientes: proyecciones de un punto particular de la escena,
sobre las imágenes
Disparidad: desplazamiento entre puntos correspondientes
Correspondencia
Puntos Correspondientes
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 4
5. Problema de Correspondencia Estéreo
P. C. E.: encontrar, de manera automática, parejas de puntos
correspondientes
Valor de Disparidad
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 5
6. Problemas Asociados a la Correspondencia
Oclusión
??
Ambigüedad
????
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 6
7. Proceso de Recuperación de Información 3D
Proceso de estimación de disparidades
Entrada
Correspondencia
Extracción de
de Puntos
Puntos Iniciales
Iniciales
Izq Der
Calibración y
Rectificación
Salida
Estimación
Mapas de Refinamiento Densa de
Disparidad
Disparidad
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 7
8. Restricciones para acotar el problema
Restricción Epipolar
Restricción de Continuidad
Restricción de Unicidad
Restricción Bidireccional
Información de la Escena
Restricción de Orden
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 8
9. Restricciones para acotar el problema (cont)
Restricción de Epipolar
Restricción de Continuidad
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 9
10. Restricciones para acotar el problema (cont)
Restricción de Unicidad
Restricción Bidireccional
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 10
11. Restricciones para acotar el problema (cont)
Información de la Escena
Restricción de Orden
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 11
12. Motivación
La solución del problema de correspondencia estéreo tiene
múltiples aplicaciones
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 12
13. Modelar el problema
Problema de encontrar la ruta de costo mínimo en un grafo
dirigido
187 106 98 91
98
[6]
91
187 106
102
...... ...........
117
Iizq(0) Iizq(1) Iizq(j) Iizq(m)
[6] Middlebury University stereo vision web site,
http://vision.middlebury.edu/stereo, 2010
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 13
14. Cálculo de Matriz de Costo
91
[6] Ider(1)
106
Iizq(1)
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 14
36. Representación de una Matriz de Costo
Línea de Búsqueda Izquierda
Imagen Izquierda
Línea de Búsqueda Derecha
[6]
Matriz de
costo M
Imagen Derecha
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 36
37. Contenido de la Matriz de Costos
Contenido de la
Matriz M
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 37
38. Objetivos del Trabajo de Grado
Objetivo General
Desarrollar un componente de Software que realice la búsqueda de puntos
correspondientes mediante programación dinámica
Objetivos Específicos
Seleccionar dos propuestas de estimación de puntos correspondientes
mediante programación dinámica
Definir criterios de comparación entre las propuestas seleccionadas
Desarrollar un componente de software que implementen las propuestas
seleccionadas
Evaluar y comparar los resultados arrojados por el componente de
software de acuerdo a los criterios seleccionados
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 38
39. Propuestas Implementadas
Estimación de Disparidades
DLS
Simplificación de Forstmann [3]
Búsqueda influenciada por líneas previas
Esquema de pesos fijos en influencia de líneas
ILS
Simplificación de Fielding [4]
Búsqueda independiente
Esquema de oclusión basado en un costo fijo
[3] Forstmann, S., Ohya, J., Kanou, Y., Schmitt, A., Thuering S.: Real-time stereo by using dynamic programming
[4] Fielding, G., Kam, M.: Weighted Matching for Dense Stereo Correspondence, Pattern Recognition
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 39
40. Dependent Line Search (DLS)
Sven Forstmann DLS
Se tiene una matriz Construye A CD CV
de costo A(i,j)
G[i,j] guarda el A[i,j]= Mínimo (CD, CV, CH)
camino actual + Matching (Iizq, Ider) – G[i,j] CH A[i,j]
Búsqueda del camino de costo
mínimo, iniciando en A[n,n] y F
retroceder hasta A[0,0] donde
i=j=n;
Construcción de mapa de Min (CD+peso1, CV+peso2,
Disparidad D(x,y) = d CH+peso3)
If Min = CD {i=i-1}
If Min = CV {j=j-1}
If Min = CH {i=i-1; j=j-1 }
La propuesta original usa pesos
adaptativos para influenciar la G[i,j] = constante I
búsqueda, esta propuesta se adapto
utilizando pesos fijos D (x,i) = |i-j| =d
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 40
41. DLS (cont)
Matching(i,j) = Metrica (AD
punto a punto)
CD= V(i-1,j-1) = 1
CV = V(i-1, j) = 25
CH= V(i, j-1) = 25
A[i,j] = Mínimo (CD, CV,
CH) + Matching(i,j)
Matriz de costo A[i,j]
Se tiene como restricción el rango de disparidad
La búsqueda se realiza por línea independiente y el camino tiende a ser influenciado
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 41
42. Independent Line Search (ILS)
Gabriel Fielding ILS
Crear Matriz V
Se tiene una matriz de costo
V(i,j)y Predecesores P(i,j) d Costo diagonal = CD= V(i-1,j-1) + c(i,j) CD CV
Costo vertical = CV = V(i-1, j) + Co
= disparidad Costo horizontal = CH = V(i, j-1) + Co
V(i,j) = Mínimo (CM, CV, CH)
CH V[i,j]
P(i,j) = 1 si CD es el min
2 si CV es el min
El valor de Co esta 3 si CH es el min
Definido por Fielding en
[3] pero en esta propuesta
es un valor fijo F
Construcción de mapa de Disparidad Se obtiene el camino
D(x,y), d= i-j, D(x,i)=d más corto siguiendo V,
Si hay pixeles ocluidos en el mapa Inicio en V[n,n] y
izquierdo d no se asigna retrocede hasta V[0,0]
I
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 42
43. ILS (cont)
Co=2
c(i,j)=Métrica (AD punto a
punto)
CD= V(i-1,j-1) + c(i,j) = 5+0 =5
Matriz de costo V(i,j)
CV = V(i-1, j) + Co =10+2 =12
CH= V(i, j-1) + Co =12+2 = 14
Se tiene como restricción el
rango de disparidad
La búsqueda se realiza por
línea independiente
Matriz predecesora
P(i,j) El camino tiende a ser
influenciado
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 43
44. Problema de Programación Dinámica
La inconsistencia entre líneas genera artefactos
[6]
DP [6] SO [6] DLS [11] ILS [11]
[11] González, V., Cabezas, I.: Estimación de puntos correspondientes mediante programación dinámica, Congreso Multimedia 2009
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 44
45. Consecuencias de la Falta de Consistencia
Reconstrucción de la imagen derecha a partir de la imagen
izquierda y del mapa de disparidad izquierdo
Imagen
Derecha
[6]
DP [6] SO [6] DLS [11] ILS [11]
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 45
46. Propuesta
Double Search (DouS)
Comprobación de consistencia
Propagación de Disparidades
Refinamiento de mapas de disparidad
Propagación de disparidades verticalmente
Remoción de valores con base en confiabilidad
Propagación con base en oclusión y en continuidad
Adaptado de I. Cabezas, V. Gonzalez [11], Birchfield [1] ,
I. Cabezas, M. Trujillo [2]
[1] Birchfield, S., Tomasi, C.: Depth Discontinuities by Pixel-to-Pixel Stereo, 1998
[2] Cabezas, I., Trujillo, M.: A Disparity Range Map in Stereo Vision, 2009
[11] Gonzalez, V.,Cabezas, I.: Estimación de puntos correspondientes mediante programación dinámica, Congreso Multimedia
2009.
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 46
47. Double Search (DouS)
Imagen de entrada, realizar la
búsqueda en los dos sentidos (a) Mid (b) Mdi (c)M’
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 47
48. DouS
Iizq Iizq
Ider Ider
Estimación de Derecha a Estimación de Izquierda a
Izquierda Mdi Derecha Mid
Los índices i, j de Mdi y Mid no cambian
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 48
49. Refinamiento de Mapas de Disparidad
(Refine)
Entrada
Remover Remover sección
discontinuidades de de estimaciones
una sola estimación no confiables
Propagación de
estimaciones
confiables
Salida
Propagación de
estimaciones en
los bordes
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 49
51. Refinamiento (Refine)
Remoción vertical de artefactos
Imagen de Entrada Imagen de Salida
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 51
52. Refinamiento II (Refine)
Remoción de secciones de estimaciones no confiables
Fragmento Fragmento
de Entrada de Salida
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 52
53. Refinamiento III (Refine)
Propagación de disparidades confiables en zonas de oclusión
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 53
54. Refinamiento IV (Refine)
Propagación en los bordes de la imagen
Imagen Imagen
de de
Entrada Salida
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 54
55. Evaluación Cuantitativa
TSUKUBA
CONES
TEDDY
VENUS
[6]
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 55
56. Método de Evaluación
Aproximación
Mapa de
verdad
Porcentajes
de error
[7][8]
nonocc all disc
[7] Scharstein, D., Szeliski, R.: A Taxonomy and Evaluation of Dense Two Frames Stereo Correspondence Algorithms, Int. J. Computer Vision,
vol. 47, No 1, pp. 7- 42, 2002
[8] Scharstein, D., Szeliski, R.: High-accuracy stereo depth maps using structured light, Proc. IEEE CVPR, vol. 1, pp. 195-202, 2003
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 56
57. Evaluación Cuantitativa Utilizando DLS
Resultados de DLS utilizando 7 métricas diferentes para la imagen
Venus con una ventana de 3x3
SAD SSD Pixel to SAD -
SAD SSD Normalizado Normalizado
RTGPU
Pixel RTGPU
nonocc 6,91 12,39 17,17 23,56 11,54 17,01 6,43
Venus
DLS
All 8,52 13,89 18,6 24,87 13,06 18,43 8,05
disc 31,21 33,73 36,62 38,69 31,53 34,29 30,11
Venus
DLS refine
SAD 4,76 0,37
Resultados de DLS con 7 métricas
SSD 7,21 0,40
diferentes con base al rendimiento,
SAD-Normalizado 6,56 0,33 los tiempos se tomaron en segundos
SSD-Normalizado 7,36 0,40
Pixel to pixel 15,80 0,39
RTGPU 8,99 0,43
SAD-RTGPU 28,01 0,37
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 57
58. Evaluación del Refinamiento
Evaluación de DLS e ILS, antes y después de aplicar la etapa de
refine
DLS DLS + refine ILS ILS + refine
Imagen nonocc all disc nonocc all disc nonocc all disc nonocc all disc
Venus 6,3 7,9 30,07 4,60 5,41 22,3 7,05 8,67 28,35 5,22 5,81 20,01
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 58
59. Comparación entre Estrategias de
Refinamiento
Evaluación de DLS e ILS, antes y después de aplicar la etapa de
refine comparado con otras propuestas de refinamiento
DLS DLS+ refine DLS + Filtro Mediana DLS + Filtro Promedio
Imagen nonocc all disc nonocc all disc nonocc all disc nonocc all disc
Venus 6,3 7,9 30,07 4,60 5,41 22,3 5,89 7,50 30,26 6,28 7,88 32,93
ILS ILS + refine ILS + Filtro Mediana ILS +Filtro Promedio
Imagen nonocc all disc nonocc all disc nonocc all disc nonocc all disc
Venus 7,05 8,67 28,35 5,22 5,81 20,01 6,05 7,67 25,99 9,92 11,3 33,52
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 59
60. Mapas Estimados y Procesados
Imagen DLS DLS + refine ILS ILS + refine
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 60
61. Compatibilidad del Refinamiento con otras
propuestas
Evaluación de DP[5], RealTimeGPU[10], TreeDP[9] y SO[7] antes
y después de aplicar la etapa de refinamiento
DP DP + refine SO SO + refine
Imagen nonocc all disc nonocc all disc nonocc all disc nonocc all disc
Venus 10,1 11,0 21,0 7,88 8,34 17,8 9,44 10,9 21,9 7,36 8,35 18,7
TreeDP TreeDP + refine RealTimeGPU RealTGPU+refine
Imagen nonocc all disc nonocc all disc nonocc all disc nonocc all disc
Venus 1,41 2,10 7,74 0,47 0,85 4,06 1,92 2,98 20,3 1,23 2,07 13,7
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 61
62. Mapas Estimados Por Otras Propuestas y
Procesados
DP DP + refine SO SO + refine TreeDP TreeDP + RTGPU RTGPU+
refine refine
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 62
63. Evaluación DouS + refine
Evaluación de DLS e ILS, con y sin aplicar la estrategia DouS
junto con el refinamiento
DLS DLS + Dous + refine ILS ILS + Dous + refine
Imagen nonoc all disc nonocc all disc nonocc all disc nonocc all disc
c
Venus 6,91 8,52 31,21 2,29 3,16 15,55 6,92 8,56 29,12 5,26 6,1 21,14
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 63
64. Comparación de DouS + refine
Comparación de propuestas basadas en programación dinámica para
las imágenes de Tsukuba, Venus, Teddy y Cones
Tsukuba Venus Teddy Cones
nonocc all disc nonocc all disc nonocc all disc nonocc all disc
TreDP [24] 1,99 2,84 9,96 1,41 2,10 7,74 15,9 23,9 27,1 10,0 18,3 18,9
SO [20] 5,08 7,22 12,2 9,44 10,9 21,9 19,9 28,2 26,3 13,0 22,8 22,3
DP [20] 4.12 5.04 12.0 10.1 11.0 21.0 14,0 21,6 20,6 10,5 19,1 21,1
DLS+DouS+refine 2,85 4,27 13,18 2,29 3,16 15,55 8,75 14,95 20,34 8,01 14,67 19,46
ILS+ DouS+refine 3,27 4,4 12,26 5,26 6,1 21,14 9,87 15,89 19,00 5,97 12,16 15,35
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 64
65. Mapas Estimados utilizando DouS y
Refinados
Imagen DLS DLS + refine ILS ILS + refine
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 65
66. Mapas Estimados utilizando DouS y
Refinados (Imágenes Sin Ground Truth)
Imagen derecha Imagen derecha
Imagen DLS ILS
reconstruida DLS reconstruida ILS
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 66
67. Mapas Estimados utilizando DouS y
Refinados (Imágenes Sin Ground Truth)
Imagen derecha Imagen derecha
Imagen DLS ILS
reconstruida DLS reconstruida ILS
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 67
68. Observaciones Finales
El margen de error se reduce, al aplicar la etapa de refinamiento a los
mapas de disparidad
La estrategia DouS ofrece una mejor estimación en áreas de oclusión y
discontinuidad pero el tiempo empleado se duplica
Los resultados obtenidos utilizando la estrategia DouS junto con la
etapa de refinamiento superan a propuestas como DP [5], TreeDP [9] y
SO [7]
Se lograron dos publicaciones, la primera denominada Estimación de
puntos correspondientes mediante programación dinámica, González
V., Cabezas I. [11] publicada en el Congreso Multimedia 2009.
Estimación y Refinamiento de Mapas de Disparidad, González V.,
Cabezas I. [12] publicado en el Quinto Congreso Colombiano de
Computación 2010
BÚSQUEDA DE PUNTOS CORRESPONDIENTES MEDIANTE TÉCNICAS GLOBALES 68
71. Referencias
[1] Birchfield, S., Tomasi, C.: Depth Discontinuities by Pixel-to-Pixel Stereo, Proc. IEEE Int. Conf. Computer Vision, pp. 1073-1080,
1998
[2] Cabezas, I., Trujillo, M.: A Disparity Range Map in Stereo Vision, Proc. Latin American Conference on Networked and
Electronic Media, 2009
[3] Fielding, G., Kam, M.: Weighted Matching for Dense Stereo Correspondence, Pattern Recognition, Vol 33, pp. 1513- 1524, 2000
[4] Forstmann, S., Ohya, J., Kanou, Y., Schmitt, A., Thuering S.: Real-time stereo by using dynamic programming. CVPR 2004
Workshop on real-time 3D sensors and their use, 2004
[5] Intille S.S., Bobick A.F.: Incorporating Intensity Edges in the Recovery of Occlusion Regions, Proc. Int. Conf. Pattern
Recognition, vol. 1, pp. 674-677, 1994
[6] Middlebury University stereo vision web site, http://vision.middlebury.edu/stereo, 2010
[7] Scharstein, D., Szeliski, R.: A Taxonomy and Evaluation of Dense Two Frames Stereo Correspondence Algorithms, Int. J.
Computer Vision, vol. 47, No 1, pp. 7- 42, 2002
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[9] Veskler, O.: Stereo Correspondence by Dynamic Programing on a Tree, CVPR, pp. 384-390, 2005
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