Resumen de Técnicas de procesamiento de imágenes estereoscópicas

José Miguel Guerrero Hernández, Gonzalo Pajares , María Guijarro Mata-García

• español

  En los últimos años ha crecido sustancialmente el desarrollo de aplicaciones enfocadas a la tecnología de Visión por Computador, cuyo objetivo principal es proporcionar al sistema de las sensaciones realistas del mundo. Uno de los conceptos que caracteriza la Visión por Computador es la sensación tridimensional que se consigue mediante la obtención de imágenes estereoscópicas generadas por dos cámaras, las cuales adquieren dos imágenes distintas de la misma escena.

  En este artículo se presenta una revisión de métodos para correspondencia estereoscópica con el fin de tratar de encontrar el mejor de los posibles además de mejorarlo. Se aprovechan las bondades de los algoritmos estudiados para la realización del nuevo método buscado. Se utiliza técnicas de suavizado comunes tales como la media o la mediana junto con un método de enfriamiento simulado y otro de propagación que se ha creado expresamente para este fin. Los resultados de estas dos técnicas se comparan con los métodos clásicos previamente seleccionados.

• English

  In recent years developing applications focused on computer vision technology are appearing, and the main objective is supply realistic sensations of the world to the system. One of the concepts that characterize the Computer Vision is the three-dimensional sense obtained by capturing images generated by two stereoscopic cameras, which acquire two images of the same scene.

  This paper presents a revision of classical methods in stereovision matching. This is intended for selecting the best approach and to improve its performance. It 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.