Este documento describe la investigación sobre visión estereoscópica y producción de contenido 3D. Introduce conceptos clave como correspondencia estereoscópica, taxonomías de algoritmos, formación de imágenes 2D y 3D, y geometría estereo. También describe el equipo y metodología utilizados, incluyendo preprocesamiento, procesamiento y postprocesamiento de pares estereoscópicos para generar mapas de disparidad.
MSc thesis by Aida Rubiano defended at the ETSETB school from UPC on February 2011. Advised by Xavier Giró-i-Nieto.
Full text and more details at:
https://imatge.upc.edu/web/publications/busqueda-visual-con-retroaccion-de-relevancia-basada-en-actualizacion-de-pesos
Abstract:
This project presents the design and implementation of different techniques of Relevance Feedback for image searches. These techniques use the user interaction with the search results to estimate the importance of various search criteria in the request submitted by the user. The results have been performed through the linear combination of similarity measures of different MPEG-7 visual descriptors. The results of this project have been compared with those previously obtained in the Final Degree Project by Carles Ventura. For this reason the system has been evaluated with the reference database, MPEG-7 Common Color Dataset (CCD)
Estimación de la escala en ORB-SLAM2 monocular mediante redes convolucionales...Víctor Martínez Batlle
Diapositivas utilizadas durante la defensa del Trabajo Fin de Grado en Ingeniería Informática. Universidad de Zaragoza. Promoción 2016-2020.
Título original: Estimación de la escala en ORB-SLAM2 monocular mediante redes convolucionales profundas.
Título en inglés: Scale estimation in monocular ORB-SLAM2 using deep convolutional networks.
CIRC DIG CI PN02 Boole y Karnaugh Eval_por_estudiante.pdfAVINADAD MENDEZ
CIRCUITOS DIGITALES-Unidad II Simplificación por Algebra de Boole y Mapas de Karnaugh .
Prueba escrita desarrollada por Estudiante de Semestres anteriores
MSc thesis by Aida Rubiano defended at the ETSETB school from UPC on February 2011. Advised by Xavier Giró-i-Nieto.
Full text and more details at:
https://imatge.upc.edu/web/publications/busqueda-visual-con-retroaccion-de-relevancia-basada-en-actualizacion-de-pesos
Abstract:
This project presents the design and implementation of different techniques of Relevance Feedback for image searches. These techniques use the user interaction with the search results to estimate the importance of various search criteria in the request submitted by the user. The results have been performed through the linear combination of similarity measures of different MPEG-7 visual descriptors. The results of this project have been compared with those previously obtained in the Final Degree Project by Carles Ventura. For this reason the system has been evaluated with the reference database, MPEG-7 Common Color Dataset (CCD)
Estimación de la escala en ORB-SLAM2 monocular mediante redes convolucionales...Víctor Martínez Batlle
Diapositivas utilizadas durante la defensa del Trabajo Fin de Grado en Ingeniería Informática. Universidad de Zaragoza. Promoción 2016-2020.
Título original: Estimación de la escala en ORB-SLAM2 monocular mediante redes convolucionales profundas.
Título en inglés: Scale estimation in monocular ORB-SLAM2 using deep convolutional networks.
CIRC DIG CI PN02 Boole y Karnaugh Eval_por_estudiante.pdfAVINADAD MENDEZ
CIRCUITOS DIGITALES-Unidad II Simplificación por Algebra de Boole y Mapas de Karnaugh .
Prueba escrita desarrollada por Estudiante de Semestres anteriores
1. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Visi´on Est´ereo Din´amica para la Producci´on
On-line de Contenido 3D.
V.E.D.P.O.C.3D
Ingenier´ıa T´ecnica de Inform´atica de Gesti´on.
Diego Izquierdo Fern´andez
Tutor: Francisco Javier Finat Codes
Julio 2011
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
4. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Introducci´on
Ver el mundo en est´ereo:
Estereopsis Humana y Artificial.
Informaci´on de Profundidad =
Disparidad → diferencias entre
puntos hom´ologos.
Fig: Modelo Visi´on Est´ereo
can´onico
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
5. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
La Taxonom´ıa de la Visi´on Est´ereo
A Taxonomy and Evaluation of Dense Two-Frame Stereo
Correspondence Algorithms. D. Scharstein y R. Szeliski
(2002).
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
6. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
La Taxonom´ıa de la Visi´on Est´ereo
A Taxonomy and Evaluation of Dense Two-Frame Stereo
Correspondence Algorithms. D. Scharstein y R. Szeliski
(2002).
Objetivo: Evaluaci´on del rendimiento de los algoritmos de
Correspondencia Estereosc´opica.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
7. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
La Taxonom´ıa de la Visi´on Est´ereo
A Taxonomy and Evaluation of Dense Two-Frame Stereo
Correspondence Algorithms. D. Scharstein y R. Szeliski
(2002).
Objetivo: Evaluaci´on del rendimiento de los algoritmos de
Correspondencia Estereosc´opica.
Soporte: Plataforma software com´un y data set.
Fig: Pares del datasetGrupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
8. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Metodolog´ıa por componentes
No existe una solo forma de abordar el problema: Conjuntos de
bloques para la puesta en correspondencia y la localizaci´on de
datos hom´ologos.
C´alculo del coste de
emparejamiento → medida de
similitud.
Fig: Ejemplos de costes
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
9. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Metodolog´ıa por componentes
No existe una solo forma de abordar el problema: Conjuntos de
bloques para la puesta en correspondencia y la localizaci´on de
datos hom´ologos.
C´alculo del coste de
emparejamiento → medida de
similitud.
Agregado/soporte para el coste →
ventana de b´usqueda.
Fig: Ejemplo de Agregado
para el coste
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
10. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Metodolog´ıa por componentes
No existe una solo forma de abordar el problema: Conjuntos de
bloques para la puesta en correspondencia y la localizaci´on de
datos hom´ologos.
C´alculo del coste de
emparejamiento → medida de
similitud.
Agregado/soporte para el coste →
ventana de b´usqueda.
Fig: Ventana de b´usqueda
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
11. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Metodolog´ıa por componentes
No existe una solo forma de abordar el problema: Conjuntos de
bloques para la puesta en correspondencia y la localizaci´on de
datos hom´ologos.
C´alculo del coste de
emparejamiento → medida de
similitud.
Agregado/soporte para el coste →
ventana de b´usqueda.
C´alculo del mapa de disparidad
(nivel local o global) →
optimizaci´on.
Fig: Mapa de disparidad
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
12. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Metodolog´ıa por componentes
No existe una solo forma de abordar el problema: Conjuntos de
bloques para la puesta en correspondencia y la localizaci´on de
datos hom´ologos.
C´alculo del coste de
emparejamiento → medida de
similitud.
Agregado/soporte para el coste →
ventana de b´usqueda.
C´alculo del mapa de disparidad
(nivel local o global) →
optimizaci´on.
Postprocesamiento → refinamiento
del mapa.
Fig: MD postprocesado
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
14. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Diversidad en los m´etodos de Stereo Matching
1 Reconstrucci´on Densa o Dispersa.
2 M´etodos Directos e Indirectos.
Fig: Divisi´on 2.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
15. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Diversidad en los m´etodos de Stereo Matching
1 Reconstrucci´on Densa o Dispersa.
2 M´etodos Directos e Indirectos.
3 M´etodos Locales y Globales.
Fig: Divisi´on 3.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
17. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Formaci´on de la imagen 2D y 3D
1 El Modelo pinhole.
2 Relaci´on entre los sistema de
coordenadas.
Fig: Sistemas de
coordenadas
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
18. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Formaci´on de la imagen 2D y 3D
1 El Modelo pinhole.
2 Relaci´on entre los sistema de
coordenadas.
3 Par´ametros Intr´ınsecos e
Extr´ınsecos.
Fig: Matrices de
intr´ınsecos/extr´ınsecos.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
19. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Formaci´on de la imagen 2D y 3D
1 El Modelo pinhole.
2 Relaci´on entre los sistema de
coordenadas.
3 Par´ametros Intr´ınsecos e
Extr´ınsecos.
4 Transformaci´on Proyectiva: Puntos
en la escena → Par Est´ereo. Fig: Matrices de
intr´ınsecos/extr´ınsecos.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
20. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Geometr´ıa Est´ereo
1 Correspondencia geom´etrica: Dado un punto en la primera
imagen Aleft, ¿cu´al es la posici´on del punto Aright en la
segunda vista?.
Fig: Par Est´ereo
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
21. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Geometr´ıa Est´ereo
1 Correspondencia geom´etrica: Dado un punto en la primera
imagen Aleft, ¿cu´al es la posici´on del punto Aright en la
segunda vista?.
2 Geometr´ıa de las c´amaras: Dado un conjunto de pares de
puntos correspondientes Al ↔ Ar, i = 1, ..., n, ¿cu´ales son las
matrices M, M para el par de vistas?.
Fig: Par Est´ereo
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
22. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Geometr´ıa Est´ereo
1 Correspondencia geom´etrica: Dado un punto en la primera
imagen Aleft, ¿cu´al es la posici´on del punto Aright en la
segunda vista?.
2 Geometr´ıa de las c´amaras: Dado un conjunto de pares de
puntos correspondientes Al ↔ Ar, i = 1, ..., n, ¿cu´ales son las
matrices M, M para el par de vistas?.
3 Geometr´ıa de la escena: Dados los pares de puntos
Aleft ↔ Aright y las c´amaras M, M , ¿cu´al es la posici´on de
A en el espacio 3D?.
Fig: Par Est´ereo
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
23. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Geometr´ıa Est´ereo
La geometr´ıa est´ereo → Geometr´ıa Epipolar:
Matriz Fundamental: describe la geometr´ıa epipolar en
t´erminos de las coordenadas p´ıxel ¯pT
r F ¯pl = 0.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
24. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Geometr´ıa Est´ereo
La geometr´ıa est´ereo → Geometr´ıa Epipolar:
Matriz Fundamental: describe la geometr´ıa epipolar en
t´erminos de las coordenadas p´ıxel ¯pT
r F ¯pl = 0.
Matrices Esencial: describe la geometr´ıa epipolar en t´erminos
de las coordenadas homog´eneas pT
r Epl = 0.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
32. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Metodolog´ıa
1 Preprocesamiento: [Input]→ Par Est´ereo
1 Rectificaci´on.
2 Correcci´on de distorsiones.
3 Extracci´on de caracter´ısticas.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
33. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Metodolog´ıa
1 Preprocesamiento: [Input]→ Par Est´ereo
1 Rectificaci´on.
2 Correcci´on de distorsiones.
3 Extracci´on de caracter´ısticas.
2 Procesamiento: [Input]→ Par Est´ereo acondicionado.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
34. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Metodolog´ıa
1 Preprocesamiento: [Input]→ Par Est´ereo
1 Rectificaci´on.
2 Correcci´on de distorsiones.
3 Extracci´on de caracter´ısticas.
2 Procesamiento: [Input]→ Par Est´ereo acondicionado.
3 Postprocesamietno: [Input]→ Mapa de disparidad.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
35. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Metodolog´ıa
1 Preprocesamiento: [Input]→ Par Est´ereo
1 Rectificaci´on.
2 Correcci´on de distorsiones.
3 Extracci´on de caracter´ısticas.
2 Procesamiento: [Input]→ Par Est´ereo acondicionado.
3 Postprocesamietno: [Input]→ Mapa de disparidad.
1 Refinamiento.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
36. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Metodolog´ıa
1 Preprocesamiento: [Input]→ Par Est´ereo
1 Rectificaci´on.
2 Correcci´on de distorsiones.
3 Extracci´on de caracter´ısticas.
2 Procesamiento: [Input]→ Par Est´ereo acondicionado.
3 Postprocesamietno: [Input]→ Mapa de disparidad.
1 Refinamiento.
2 Tratamiento de regiones a diferentes profundidades.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
37. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Metodolog´ıa
1 Preprocesamiento: [Input]→ Par Est´ereo
1 Rectificaci´on.
2 Correcci´on de distorsiones.
3 Extracci´on de caracter´ısticas.
2 Procesamiento: [Input]→ Par Est´ereo acondicionado.
3 Postprocesamietno: [Input]→ Mapa de disparidad.
1 Refinamiento.
2 Tratamiento de regiones a diferentes profundidades.
3 Triangulaci´on.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
38. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Rectificaci´on y correcci´on de distorsiones
Rectificaci´on: transformaci´on definida mediante un par de
homograf´ıas.
Fig: Par Input
A trav´es de los par´ametros del
modelo.
Fig: Modelo Corregido y
calibrado.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
39. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Extracci´on de caracter´ısticas.
Extracci´on de ”hechos” significativos medibles:
Geom´etricos: aristas y junturas.
radiom´etricos: valores extremos en
funci´on de la intensidad.
Transformaci´on: paliar efectos como
reflejos, ruido o buscar invariantes
geom´etricos.
Filtros implementados:
Extracci´on: Roberts, Sobel, Canny,
Laplaciana de Gaussiana (LoG)
Transformaci´on: Respuesta Normalizada
→ insensibilidad a reflejos.
Fig: Ejemplos de
extracciones
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
40. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Procesamiento.
Aplicaci´on del algoritmo de puesta en correspondencia al par.
1 Correlaci´on basada en el ´area (Block Matching).
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
41. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Procesamiento.
Aplicaci´on del algoritmo de puesta en correspondencia al par.
1 Correlaci´on basada en el ´area (Block Matching).
2 Correlaci´on por Programaci´on din´amica:
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
42. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Procesamiento.
Aplicaci´on del algoritmo de puesta en correspondencia al par.
1 Correlaci´on basada en el ´area (Block Matching).
2 Correlaci´on por Programaci´on din´amica:
M´etodo Semiglobal Block Matching.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
43. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Procesamiento.
Aplicaci´on del algoritmo de puesta en correspondencia al par.
1 Correlaci´on basada en el ´area (Block Matching).
2 Correlaci´on por Programaci´on din´amica:
M´etodo Semiglobal Block Matching.
M´etodo Detecci´on de discontinuidades BT.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
44. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Procesamiento.
Aplicaci´on del algoritmo de puesta en correspondencia al par.
1 Correlaci´on basada en el ´area (Block Matching).
2 Correlaci´on por Programaci´on din´amica:
M´etodo Semiglobal Block Matching.
M´etodo Detecci´on de discontinuidades BT.
3 Corte de Grafos.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
45. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Correlaci´on basada en el ´area.
Componentes:
1 Preprocesado: LoG o
Respuesta Normalizada.
Fig: LoG y Respuesta Normalizada
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
46. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Correlaci´on basada en el ´area.
Componentes:
1 Preprocesado: LoG o
Respuesta Normalizada.
2 Coste y Soporte: Ventana
SAD.
Fig: LoG y Respuesta Normalizada
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
47. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Correlaci´on basada en el ´area.
Componentes:
1 Preprocesado: LoG o
Respuesta Normalizada.
2 Coste y Soporte: Ventana
SAD.
3 Optimizaci´on: WTA. Fig: LoG y Respuesta Normalizada
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
48. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
M´etodos de Programaci´on Din´amica (1).
Componentes:
1 Preprocesado: LoG.
Fig: Mapa de disparidad SBM del
sof´a
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
49. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
M´etodos de Programaci´on Din´amica (1).
Componentes:
1 Preprocesado: LoG.
2 Coste y Soporte: Ventana
SAD.
Fig: Mapa de disparidad SBM del
sof´a
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
50. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
M´etodos de Programaci´on Din´amica (1).
Componentes:
1 Preprocesado: LoG.
2 Coste y Soporte: Ventana
SAD.
3 Optimizaci´on: Selecci´on de
caminos ´optimos por
bloques.
Fig: Mapa de disparidad SBM del
sof´a
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
51. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
M´etodos de Programaci´on Din´amica (2).
Componentes:
1 Coste y Soporte: Medida de
disimilitud.
Fig: Mapa de disparidad BT de
Tsukuba
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
52. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
M´etodos de Programaci´on Din´amica (2).
Componentes:
1 Coste y Soporte: Medida de
disimilitud.
2 Optimizaci´on: Por l´ıneas de
barrido o scanlines.
Fig: Mapa de disparidad BT de
Tsukuba
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
54. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
M´etodo de Corte de Grafos.
Componentes:
1 Coste: AD.
2 Optimizaci´on: corte de
gr´afos → min cut/max flow.
Fig: Mapa de disparidad CG de
Tsukuba
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
55. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Post-procesamiento del mapa de disparidad
El refinamiento del mapa de disparidad se lleva a cabo de dos
formas:
1 Filtrado de disparidades.
Fig: MD BM sin filtrado.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
56. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Post-procesamiento del mapa de disparidad
El refinamiento del mapa de disparidad se lleva a cabo de dos
formas:
1 Filtrado de disparidades.
1 Introduce un umbral para la
detecci´on de correspondencias
´unicas.
Fig: MD BM con filtrado.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
57. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Post-procesamiento del mapa de disparidad
El refinamiento del mapa de disparidad se lleva a cabo de dos
formas:
1 Filtrado de disparidades.
1 Introduce un umbral para la
detecci´on de correspondencias
´unicas.
2 Introduce un umbral para
eliminar regiones faltas de
textura.
Fig: MD BM con filtrado.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
58. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Post-procesamiento del mapa de disparidad
El refinamiento del mapa de disparidad se lleva a cabo de dos
formas:
1 Filtrado de disparidades.
1 Introduce un umbral para la
detecci´on de correspondencias
´unicas.
2 Introduce un umbral para
eliminar regiones faltas de
textura.
2 ”Speckle” (moteado de disparidad)
Fig: MD SBM sin filtrado.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
59. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Post-procesamiento del mapa de disparidad
El refinamiento del mapa de disparidad se lleva a cabo de dos
formas:
1 Filtrado de disparidades.
1 Introduce un umbral para la
detecci´on de correspondencias
´unicas.
2 Introduce un umbral para
eliminar regiones faltas de
textura.
2 ”Speckle” (moteado de disparidad)
1 Introduce un umbral en la
ventana de b´usqueda.
Fig: MD SBM con filtrado y
speckle.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
60. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Postprocesamiento (2).
Segmentaci´on por regiones de profundidad:
1 Filtrado por umbrales de
disparidad.
Fig: MD - CG
Fig: Hist. de disparidad
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
61. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Postprocesamiento (2).
Segmentaci´on por regiones de profundidad:
1 Filtrado por umbrales de
disparidad.
2 Permite la divisi´on de por
niveles de profundidad.
Fig: MD - CG
Fig: Segmentaci´on
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
62. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Postprocesamiento (2).
Segmentaci´on por regiones de profundidad:
1 Filtrado por umbrales de
disparidad.
2 Permite la divisi´on de por
niveles de profundidad.
1 Background.
Fig: MD - CG
Fig: Background
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
63. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Postprocesamiento (2).
Segmentaci´on por regiones de profundidad:
1 Filtrado por umbrales de
disparidad.
2 Permite la divisi´on de por
niveles de profundidad.
1 Background.
2 Foreground.
Fig: MD - CG
Fig: Foreground
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
64. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Postprocesamiento (2).
Segmentaci´on por regiones de profundidad:
1 Filtrado por umbrales de
disparidad.
2 Permite la divisi´on de por
niveles de profundidad.
1 Background.
2 Foreground.
3 otros.
Fig: MD - CG
Fig: Regiones intermedias
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
65. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Postprocesamiento (3)
Obtenci´on de la nube de punto para la Reproyecci´on 3D.
puts: Mapa de disparidad 16bits, informaci´on est´ereo.
1 Nube de puntos obtenida del
usuario (SBM).
Fig: Reproyecci´on XYZ
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
66. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Postprocesamiento (3)
Obtenci´on de la nube de punto para la Reproyecci´on 3D.
puts: Mapa de disparidad 16bits, informaci´on est´ereo.
1 Nube de puntos obtenida del
usuario (SBM).
2 Nube de puntos obtenida del
sof´a (BM).
Fig: Reproyecci´on XYZ
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
67. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Postprocesamiento (3)
Obtenci´on de la nube de punto para la Reproyecci´on 3D.
puts: Mapa de disparidad 16bits, informaci´on est´ereo.
1 Nube de puntos obtenida del
usuario (SBM).
2 Nube de puntos obtenida del
sof´a (BM).
3 Nube de puntos obtenida del
usuario SBM sin post.
Fig: Sin postprocesos
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
73. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Resultados Est´aticos.
Los resultados de la generaci´on de contenido din´amico a trav´es de
los pares est´ereo capturados por el Bumblebee se muestran en los
v´ıdeos adjuntos al PFC.
El Algoritmo de CG se ha omitido de esta secci´on por no obtener
resultados a una velocidad inferior a 1 sec.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
74. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Conclusiones.
Visi´on Est´ereo a nivel est´atico:
1 Nivel de densidad/eficiencia: CG, SBM, BM y BT.
Visi´on Est´ereo a nivel din´amico:
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
75. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Conclusiones.
Visi´on Est´ereo a nivel est´atico:
1 Nivel de densidad/eficiencia: CG, SBM, BM y BT.
2 Tiempo de respuesta: BM, BT, SBM y CG.
Visi´on Est´ereo a nivel din´amico:
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
76. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Conclusiones.
Visi´on Est´ereo a nivel est´atico:
1 Nivel de densidad/eficiencia: CG, SBM, BM y BT.
2 Tiempo de respuesta: BM, BT, SBM y CG.
3 Delimitaci´on de contornos: CG, SBM, BM y BT.
Visi´on Est´ereo a nivel din´amico:
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
77. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Conclusiones.
Visi´on Est´ereo a nivel est´atico:
1 Nivel de densidad/eficiencia: CG, SBM, BM y BT.
2 Tiempo de respuesta: BM, BT, SBM y CG.
3 Delimitaci´on de contornos: CG, SBM, BM y BT.
4 Regiones interiores: CG, SBM, BM y BT.
Visi´on Est´ereo a nivel din´amico:
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D
78. Introducci´on
Gesti´on Estereosc´opica
Resultados y conclusiones.
Conclusiones.
Visi´on Est´ereo a nivel est´atico:
1 Nivel de densidad/eficiencia: CG, SBM, BM y BT.
2 Tiempo de respuesta: BM, BT, SBM y CG.
3 Delimitaci´on de contornos: CG, SBM, BM y BT.
4 Regiones interiores: CG, SBM, BM y BT.
Visi´on Est´ereo a nivel din´amico:
1 Al igual que el caso est´atico, excepto CG, que se ha omitido.
Grupo MoBiVAP V.E.D.P.O.C.3D