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Métodos variacionales para la estimación del flujo óptico y mapas de disparidad

  • Autores: Agustín Salgado de la Nuez Árbol académico
  • Directores de la Tesis: Javier Sánchez Pérez (dir. tes.) Árbol académico
  • Lectura: En la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria ( España ) en 2010
  • Idioma: español
  • ISBN: 978-84-694-4990-5
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Luis Miguel Álvarez León (presid.) Árbol académico, Luis Mazorra Manrique de Lara (secret.) Árbol académico, Andrés Bruhn (voc.) Árbol académico, Luis Baumela Molina (voc.) Árbol académico, Théo Papadopoulo (voc.) Árbol académico
  • Enlaces
    • Tesis en acceso abierto en: acceda
  • Resumen
    • La visión por ordenador es un amplio campo de investigación que trata de extraer propiedades del mundo real a partir de la información captada por una serie de sensores. Esta tesis se ha centrado en el estudio y desarrollo de métodos variacionales para el cálculo del flujo óptico en secuencias de imágenes y el cálculo de la carta de disparidad en pares estéreos. Los métodos propuestos utilizan información procedente de varias imágenes, ya sea del mismo o de varios canales.

      En la literatura se han propuesto distintos tipos de técnicas para resolver estos dos problemas. Entre todas estas técnicas los métodos variacionales destacan por la precisión de sus soluciones. Se trata de una técnica basada en la minimización de energías en la que la solución debe cumplir una serie de restricciones impuestas en el modelo. La minimización del modelo de energía genera un sistema de ecuaciones diferenciales en derivadas parciales en cuya resolución se suele recurrir a un método de descenso por gradiente.

      En el contexto de esta tesis se han desarrollado un total de cinco trabajos de investigación cuyas principales aportaciones son: (1) el diseño de un término de regularización exclusivamente temporal que permite desplazamientos largos en el dominio temporal sin afectar a la regularización espacial; (2) la modificación de un método variacional para la inclusión de información multicanal; (3) el desarrollo de un método variacional espaciotemporal que intercambia información complementaria entre el término de ligadura y el de suavizado. El proceso de difusión sólo se aplica en las direcciones ortogonales al flujo dominante; (4) la combinación en el modelo de energía de la información del flujo óptico y estéreo con el objetivo de aumentar la precisión y robustez de las estimaciones del mapa de disparidad; (5) la utilización de un método de graph-cuts, en vez de una técnica de correlación, para obtener la inicialización de un método variacional.


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