Objectivos
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Introducir al estudiante en la obtención de información tridimensional
de una escena mediante visión por computador. El abanico de
aplicaciones es muy amplio: desde posibles controles de calidad en procesos
de fabricación como podría ser: la reconstrucción
completa de unos determinados objetos mientras estos circulan encima de
una cinta transportadora, hasta aplicaciones en robótica móvil:
como podría ser el reconocimiento del entorno por el cual
se mueve un robot y así poder obtener un mapa del mismo entorno
o incluso localizar y evitar los obstáculos que se pueda encontrar
en su trayectoria.
Resum de teoria
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Inicialmente se introducirá al alumno en el modelado y calibración
de cámaras, estudiando el modelo geométrico y matemático
que nos permitirá estimar la posición 3D de un determinado
objeto a partir de la información contenida en las imágenes
capturadas del mismo. También se explicará el problema de
la correspondencia, que es uno de los principales retos de la visión
por computador en los últimos años. A continuación
se explicarán los métodos utilizados para recuperar informació
tridimensional, como son la visión por proyección de patrones
regulares, visión estereoscópica y trinocular, y finalmente
la visión mediante luz estructurada codificada.
Temario
1.Introdución.
2. La cámara como un sensor bidimensional.
3. El modelo geométrico de una cámara.
3.1Modelo lineal.
3.2 Modelo no lineal.
4. Calibración de cámaras.
5. Recuperación de información tridimensional.
6. Visión estereoscópica.
7. El problema de la correspondencia y posibles soluciones.
8. La luz estrucutrada.
8.1 Proyección de patrones regulares.
8.2 Proyección de patrones codificados.
9. La visión trinocular.
10. Aplicaciones.
Prácticas
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Práctica 1. Calibración de una cámara matricial. Análisis
de su precisión en función del modelo geométrico utilizado.
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Práctica 2. Recuperación de información tridimensional
a partir de la proyección de un único plano de luz láser
visible.
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Práctica 3. El alumno podrá escoger entre :
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Pràctica 3.1. Implementación de un sistema estereoscópico
basado en dos cámaras.
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Pràctica 3.2. Implementación de un sistema basado en luz
estructurada codificada.
Bibliografía
[1] Toscani. Systèmes de Calibration et Perception du
Mouvement en Vision Artificielle. Thèse Université Paris
Sud, 1987.
[2] Ayache. Artificial Vision for Mobile Robots : Stereo Vision
and Multisensory Perception. The MIT Press, 1991.
[3] Faugeras. Three-Dimensional Computer Vision : A Geometric
Viewpoint. The MIT Press, 1993.
[4] Haralick and L.G. Shapiro. Computer and Robot Vision, Vol
I and II. Addison-Wesley Publishing Company, 1993.
[5] Articles de recerca obtinguts en congresos i revistes especialitzades.
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