Tópicos Selectos en Visualización
Objetivo:
En este curso se aplicarán las nociones de visión por computadora (VC) en tres dimensiones. La meta de VC es deducir las propiedades y estructura de un mundo tridimensional a partir de una o más vistas bidimensionales. Primero se estudiarán algunas técnicas para procesamiento y análisis de imagen y también se tratarán temas de visualización 3D, animación y realidad virtual, para la creación de modelos tridimensionales y para tener la habilidad de "navegar" a través de ellos. La herramientas de trabajo serán la librería de procesamiento de imágenes scimagen, y Qt (
www.trolltech.com) para el desarrollo de las interfaces gráficas y Mesa (
www.mesa3d.org) para interactuar con objetos tri-dimensionales.
Contenido:
- Introducción al Procesamiento de Imagen
- Representación de una Imagen digital
- Modelo general para el procesamiento de imágenes
- Elementos de un sistema de procesamiento digital de imágenes: adquisición, almacenamiento, una computadora, comunicación, despliegue y software.
- Fundamentos de Imágenes Digitales
- Un modelo simple de imagen
- Muestreo y cuantización
- Relaciones entre pixels: vecinos, conectividad, distancia, operaciones aritméticas/lógicas.
- Geometría de imágenes: transformaciones y proyecciones.
- Filtrado espacial.
- Segmentación de Imagen
- Detección de discontinuidades
- Umbralización
- Representación de la forma y reconocimiento del objeto
- Esquemas de representación. El esqueleto de una región. Códigos de cadena.
- Descriptores de fronteras: momentos.
- Morfología.
- Elementos de análisis de imagen
- Métodos de decisión teórica: emparejamiento (matching), clasificadores óptimos estadísticos, redes neuronales.
- Algoritmos geométricos
- Algoritmo óptimo para encontrar el par de puntos más cercano.
- Algoritmos para encontrar la cubierta convexa (convex hull)
- La lista de aristas doblemente ligada
- Algoritmo óptimo para encontrar el diagrama de Voronoi.
- Reconstrucción del volumen a partir de líneas de contornos
- Extracción de las líneas de contorno
- Muestreo de las curvas extraídas
- Triangulación y visualización.
- Reconstrucción a partir de dos o más vistas
- Calibración de una cámara. Parámetros intrínsecos y extrínsecos
- Estimación de los parámetros de una cámara
- Detección de esquinas basado en la trasformada de Hough (5)
- Triangulación para recobrar la tercera dimensión
- Geometría equipolar. El tensor trifocal. Soluciones no-lineales
Bibliografía:
- F.P. Preparata and M.I. Shamos. Computational Geometry, Springer-Verlag. 1985.
- E. Trucco and A. Verri, Introductory Techniques for 3D Computer Vision 1998, Prentice Hall.
- R. Hartley and A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision 2nd edition, 2003, Cambridge
- R. Johnsonbaugh. Discrete Mathematics. 4th ed. Prentice Hall. 1997
- Corner detection based on modified Hough transform F. Shen and H. Wang, Pattern Recognition Letters 23 (2002) 1039-1049
- R.C. Gonzalez and R.E. Woods, Digital Image Processing 1992, Addison Wesley
- Abigail Martínez Rivas, Reconstrucción del volumen a partir de su mapa de contornos. Tesis de Maestría. 2005 Sección de Computación, Cinvestav.
