Descripción:
La
visión artificial constituye uno de los temas de investigación que
posee en la actualidad un espectro más amplio de posibles aplicaciones
industriales, y que en un futuro adquirirá todavía una mayor
relevancia. Muestra de ello son tanto los esfuerzos que dedican al tema
los principales centros de investigación del mundo entero como el interés
que demanda la industria en estas aplicaciones.
La mayor parte de las realizaciones prácticas existentes,
trabajan sobre imágenes bidimensionales, bien por manejar objetos
planos, o bien por considerar que la información del objeto a analizar
está suficientemente condensada en una o varias proyecciones. Esto
supone una fuerte restricción en la gama de productos a analizar y en
sus resultados. En la actualidad, el desarrollo de nuevas técnicas de
procesamiento de imágenes, así como la espectacular evolución de los
equipos informáticos, permite incluir la tercera dimensión como un
objetivo adicional, permitiendo una adecuada adquisición y un correcto
tratamiento de la información tridimensional de los objetos.
Partiendo de un conocimiento previo de los Sistemas
de Visión Artificial, la presente asignatura de Doctorado presenta una
amplia panorámica de las técnicas específicas de Visión
Tridimensional. En ella se recoge tanto las estrategias de adquisición
de la información tridimensional, las técnicas clásicas de
procesamiento tridimensional, las aplicaciones industriales existentes
así como las novedosas líneas de investigación sobre el tema en las
que trabajan las principales universidades del mundo. Un aspecto
especialmente importante dentro del programa de Doctorado es la relación
de la presente asignatura con el campo de la Robótica Industrial, pues
para dotar a un robot de un adecuado sistema sensorial es imprescindible
que dicho sistema posea la posibilidad de tratar información visual
tridimensional.
Objetivos:
El
alumno habrá de ser capaz de:
1.- Conocer las diferentes técnicas, activas y pasivas, que existen
para reconstruir la información tridimensional de una escena
2.- Distinguir los parámetros que intervienen en el modelado del
proceso de captación de imágenes y que son obtenidos en el proceso de
calibración, mediante diferentes técnicas.
3.- Conocer las diferentes técnicas que existen para resolver el
problema de la correspondencia de imágenes captadas mediante un par
estereoscópico.
4.- Determinar la relación existente entre los movimientos un sistema
motorizado (cámara en el extremo de un robot, cabezal estéreo) y las
proyecciones captadas.
5.- Conocer las principales estrategias existentes para el modelado y
reconocimiento de objetos en escenas tridimensionales.
6.- Integrar la información visual en un sistema robotizado.
7- Asimilar y exponer un trabajo de investigación presentado en una
revista o congreso.
Programa:
1.
Introducción
a la Visión 3D
2.
Modelo
geométrico proyectivo del sistema de formación de imagen (Cámara-Capturadora)
3.
Calibración
de una cámara
4. Geometría Proyectiva.
5.
Visión
estereoscópia. Modelo
Pin-Hole de una par estereoscópico
6. Geometría
Epipolar. Matriz Fundamental
7.
Calibración de un par estereoscópico
8.
Problema de correspondencia esterescópica.
9. Reconstrucción 3D Proyectiva
10. Autocalibración
11.
Reconocimiento 3D en espacios proyectivos
12. Información 3D a partir del movimiento
Nota:
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