Método de selección automática de algoritmos de correspondencia estéreo en ausencia de ground truth
La correspondencia estéreo es un campo ampliamente estudiado que ha recibido una atención notable en las últimas tres décadas. Es posible encontrar en la literatura un número considerable de propuestas para resolver el problema de correspondencia estéreo. En contraste, las propuestas para evaluar cu...
- Autores:
-
Vargas Cortés, Camilo José
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/58976
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/58976
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- Palabra clave:
- 0 Generalidades / Computer science, information and general works
Algoritmos de correspondencia estereo
Visión estereo
Estimación de mapas de disparidad
Selección de parámetros
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La correspondencia estéreo es un campo ampliamente estudiado que ha recibido una atención notable en las últimas tres décadas. Es posible encontrar en la literatura un número considerable de propuestas para resolver el problema de correspondencia estéreo. En contraste, las propuestas para evaluar cuantitativamente la calidad de los mapas de disparidad obtenidos a partir de los algoritmos de correspondencia estéreo son relativamente escasas. La selección de un algoritmo de correspondencia estéreo y sus respectivos parámetros para un caso de aplicación particular es un problema no trivial dada la dependencia entre la calidad de la estimación de un mapa de disparidad y el contenido de la escena de interés. Este trabajo de investigación propone una estrategia de selección de algoritmos de correspondencia estéreo a partir de los mapas de disparidad estimados, por medio de un proceso de evaluación en ausencia de ground truth. El método propuesto permitiría a un sistema de visión estéreo adaptarse a posibles cambios en las escenas al ser aplicados a problemas en el mundo real. Esta investigación es de interés para investigadores o ingenieros aplicando visión estéreo en campos de aplicación como la industria. |
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