Muestreo de imágenes de rango en el espacio de variación de la orientación

La información proveniente de un conjunto de imágenes de rango puede utilizarse para producir modelos computacionales en 3D de la escena. Sin embargo, cada imagen esta referida a las coordenadas de la cámara en el momento de la adquisición. Encontrar un conjunto de transformaciones tales que, aplica...

Full description

Autores:
Gómez Mendoza, Juan Bernardo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2006
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/9007
Palabra clave:
Innovaciones tecnológicas
Ciencia de los computadores
Desarrollo de tecnología
Ingeniería de sistemas
Investigaciones
Tecnologías de la información y las comunicaciones
TIC´s
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Computer science
Technology development
Systems engineering
Investigations
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description La información proveniente de un conjunto de imágenes de rango puede utilizarse para producir modelos computacionales en 3D de la escena. Sin embargo, cada imagen esta referida a las coordenadas de la cámara en el momento de la adquisición. Encontrar un conjunto de transformaciones tales que, aplicadas a las imágenes, lleven el conjunto a un sistema coordenado común, es usualmente denominado registro de imágenes de rango. Uno de los grandes problemas en dicho proceso está relacionado con datos seleccionados de forma arbitraria y que no son relevantes en el registro. En éste artículo se propone un nuevo método de muestreo, basado en el uso de la información local de variación de la orientación (curvatura). Se muestra que, el rendimiento del algoritmo es adecuado en comparación con las técnicas habituales en la reconstrucción de modelos a partir de imágenes de rango.Palabras claves: Imágenes de rango, métodos de muestreo, registro.
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Uno de los grandes problemas en dicho proceso está relacionado con datos seleccionados de forma arbitraria y que no son relevantes en el registro. En éste artículo se propone un nuevo método de muestreo, basado en el uso de la información local de variación de la orientación (curvatura). Se muestra que, el rendimiento del algoritmo es adecuado en comparación con las técnicas habituales en la reconstrucción de modelos a partir de imágenes de rango.Palabras claves: Imágenes de rango, métodos de muestreo, registro.The information provided by a set of range images can be used in order to produce a computational 3D model of the scene. However, each image is refered to the camera coordinates at its acquisition. To fi nd a set of transformations that takes the whole set into a common coordinate system is what we usually call range images registration. One of the mayor problems of this process is produced by arbitrary data that is not relevant for the registration. In this paper I propose a new method of data sampling in which local variation in orientation (curvature) is used. I show that the proposed algorithm performs well against the ones typically used in model reconstruction from range images.application/pdfspaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABhttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1051/1024https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1051http://hdl.handle.net/20.500.12749/20387P. Besl and N. McKay. A method for registration of 3d shapes. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 14(2):239–256, february 1992.G. Blais and M. Levine. Registering multiview range data to create 3d computer objects. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1995.Y. Chen and G. Medioni. Object modeling by registration of multiple range images. In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, pages 2724– 2729, 1991.B. Curless and M. Levoy. Better optical triangulation through spacetime analysis. In Proceedings of ICCV, 1995.C. Dorai, G. Wang, A. Jain, and C. Mercer. Registration and integration of multiple object views for 3d model construction. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 20(1), 1998.C. Dorai, J. Weng, and A. Jain. Optimal registration of object views using range data. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(10), 1997N. Gelfand, L. Ikemoto, S. Rusinkiewicz, and M. Levoy. Geometrically stable sampling for the icp algorithm. In Proceedings of 3DIM, 2003.H. Hoppe. Surface Reconstruction from Unorganized Points. PhD thesis, 1994.B. Horn. Closed–form solution of absolute orientation using unit quaternions. Journal of the Optical Society of America, 1987.T. Masuda, K. Sakaue, and N. Yokoya. Registration and integration of multiple range images for 3–d model construction. In Proceedings of CVPR, 1996.K. Pulli. Multiview registration for large data sets. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1999.S. Rusinkiewicz and M. Levoy. Effi cient variants of the icp algorithm. In Proceedings of 3DIM, 2001.L. Silva, O. Bellon, and K. Boyer. Enhanced, robust genetic algorithms for multiview range image registration. In Proceedings of 3DIM, 2003.G. Turk and M. Levoy. Zippering polygon meshes from range images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1994.Derechos de autor 2006 Revista Colombiana de Computaciónhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Revista Colombiana de Computación; Vol. 7 Núm. 2 (2006): Revista Colombiana de Computación; 83-94Innovaciones tecnológicasCiencia de los computadoresDesarrollo de tecnologíaIngeniería de sistemasInvestigacionesTecnologías de la información y las comunicacionesTIC´sTechnological innovationsComputer scienceTechnology developmentSystems engineeringInvestigationsInformation and communication technologiesICT'sIngeniería de sistemasInvestigaciónCiencias de la computaciónTICImágenes de rangoMétodos de muestreoRegistroComputación en 3DMuestreo de imágenes de rango en el espacio de variación de la orientaciónRange Image Sampling in Orientation Variation Spaceinfo:eu-repo/semantics/articleArtículohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/redcol/resource_type/CJournalArticleORIGINAL1051-Texto del artículo-3080-1-10-20100726 (1).pdf1051-Texto del artículo-3080-1-10-20100726 (1).pdfArtículoapplication/pdf987837https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/9007/1/1051-Texto%20del%20art%c3%adculo-3080-1-10-20100726%20%281%29.pdf38dfc746272f2a9a46ff6270023c9546MD51open accessTHUMBNAIL1051-Texto del artículo-3080-1-10-20100726 (1).pdf.jpg1051-Texto del artículo-3080-1-10-20100726 (1).pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg12770https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/9007/2/1051-Texto%20del%20art%c3%adculo-3080-1-10-20100726%20%281%29.pdf.jpgf1393c0b404732fccde9aa52cc801d48MD52open access20.500.12749/9007oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/90072023-07-04 10:41:10.285open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.co

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