Motion estimation algorithms in log-polar and application to monocular active tracking

• Autores: V. Javier Traver
• Directores de la Tesis: Filiberto Pla Bañón (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Jaume I ( España ) en 2002
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 234
• Tribunal Calificador de la Tesis: Nicolás Pérez de la Blanca Capilla (presid.) , José M. Sanchiz Martí (secret.) , Giulio Sandini (voc.) , Santos-victor José (voc.) , Fernando Pardo Carpio (voc.)
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• Resumen

  • Frente al paradigma tradicional de la visión pasiva, la visión activa conlleva importantes ventajas, al permitir la interacción dinámica del observador con su entorno, Por otro lado, en los últimos años se ha defendido el uso de la visión foveal (y, en particular, de la visión log-polar) en el contexto de la visión activa.

    En este ámbito de la visión activa, la estimación de movimiento es un tema de gran interés, y resulta fundamental para tareas como el seguimiento activo de objetos móviles.

    Sin embargo, a pesar de los muchos métodos publicados sobre estimación de movimiento, éstos no siempre son directamente aplicables al problema aquí expuesto.

    Por un lado, su ineficiencia no les hace aptos para las restricciones temporales impuestas en problemas visión activa. Por otro lado, estas técnicas asumen imágenes cartesianas, muestreadas uniformemente, premisa inapropiada para imágenes foveales.

    Por ello, en esta tesis se proponen algoritmos de estimación de movimiento en imágenes con geometría log-polar. Las técnicas desarrolladas son eficientes, y explotan algunas características de este tipo de imágenes. La validación experimental de estos algoritmos se ha realizado no sólo con movimientos sintéticos, sino también con su aplicación al seguimiento activo de objetos reales.

    Los resultados obtenidos muestran que la estimación de movimiento juega un importante papel en el inseparable binomio formado por la visión activa y la visión foveal. Así, cada componente del nuevo trinomio (visión activa, imágenes log-polares, y estimación de movimiento) se beneficia mútuamente de los otros dos.