Segmentación espectral de imágenes obtenidas con cámaras de tiempo de vuelo

Título:

Segmentación espectral de imágenes obtenidas con cámaras de tiempo de vuelo

Autor:

Lorenti, Luciano Rolando

Otros autores / Colaboradores:

 Giacomantone, Javier Oscar; [ Director/a] 

Temas:

SEGMENTACIÓN; IMÁGENES; 

URL:

,

Palabras clave:

cámaras de tiempo de vuelo, agrupamiento espectral, 

Nota de tesis:

Tesina (Licenciatura en Informática) - Universidad Nacional de La Plata, Facultad de Informática, 2014.

Extensión:

76 p.  : il. col.  + 1 CD-ROM

Resumen:

El propósito de un método de segmentación es descomponer una imagen en sus partes constitutivas. La segmentación es generalmente la primera etapa en un sistema de análisis de imágenes, y es una de las tareas más críticas debido a que su resultado afectará a las etapas siguientes. Algoritmos de segmentación, que han sido utilizados con éxito en ambientes con colores e iluminación controlada, no obtienen resultados similares en contextos diferentes. Una alternativa para abordar problemas en que las condiciones de contorno no permiten una segmentación adecuada es incorporar información de profundidad, es decir, la distancia a la que se encuentran los objetos que conforman la escena respecto al dispositivo de captura. En el marco de esta tesina presenta particular interés la posibilidad de utilizar métodos de agrupamiento espectral en imágenes de rango y de intensidad para abordar problemas de segmentación complejos, donde técnicas convencionales no obtienen los resultados esperados. Los métodos de agrupamiento espectral tienden a determinar la estructura subyacente en un conjunto de patrones, donde otros métodos convencionales por la disposición y características particulares de los agrupamientos, no obtienen los resultados esperados.

Puede solicitar más fácilmente el ejemplar con: TES 14/10

1. Introducción  

2. Adquisición de imágenes 3D 
2.1. Medición  óptica de imágenes de rango
2.2. Triangulación
2.3. Interferometría
2.4. Tiempo de Vuelo

3. Cámaras de tiempo de vuelo
3.1. Principio de medición de profundidad
3.2. Cámaras de tiempo de vuelo matriciales 
3.3. Control de las cámaras de tiempo de vuelo 
3.4. Errores en la medición
3.5. MESA SwissRanger SR4000
3.6. Simulación

4. Agrupamiento espectral
4.1. Grafo de Semejanza 
4.2. Notación 
4.3. Particionado de Grafos 
4.4. Cortes Normalizados
4.5. Expresión en forma matricial 
4.6. Aproximación de cortes normalizados 
4.7. Algoritmo de clustering espectral normalizado 
4.8. Agrupamiento espectral aplicado en imágenes 

5. Segmentación de imágenes ToF
5.1. Aplicación TOFCaptureGUI 
5.2. Segmentación de objetos parcialmente ocluidos 
5.3. Segmentación espectral de imágenes TOF
5.4. SpectralGUI

6. Conclusiones y trabajo futuro 

7. Bibliografía