Fusión de información de geometría e intensidad para segmentación de imágenes TOF

Las cámaras de tiempo de vuelo (TOF) generan dos imágenes simultáneas, una de intensidad y una de rango. Esto permite abordar problemas de segmentación donde la información de intensidad o de rango separadamente es insuficiente para extraer los objetos de interés de la escena 3D. A su vez, la inform...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Lorenti, Luciano, Giacomantone, Javier, Bria, Oscar N., De Giusti, Armando Eduardo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Ciencias Informáticas
Segmentation
imágenes de rango
cámaras de tiempo de vuelo
agrupamiento espectral
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/63668
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
id I19-R120-10915-63668
record_format dspace
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Español
topic Ciencias Informáticas
Segmentation
imágenes de rango
cámaras de tiempo de vuelo
agrupamiento espectral
spellingShingle Ciencias Informáticas
Segmentation
imágenes de rango
cámaras de tiempo de vuelo
agrupamiento espectral
Lorenti, Luciano
Giacomantone, Javier
Bria, Oscar N.
De Giusti, Armando Eduardo
Fusión de información de geometría e intensidad para segmentación de imágenes TOF
topic_facet Ciencias Informáticas
Segmentation
imágenes de rango
cámaras de tiempo de vuelo
agrupamiento espectral
description Las cámaras de tiempo de vuelo (TOF) generan dos imágenes simultáneas, una de intensidad y una de rango. Esto permite abordar problemas de segmentación donde la información de intensidad o de rango separadamente es insuficiente para extraer los objetos de interés de la escena 3D. A su vez, la información de rango permite obtener una aproximación del vector normal de cada punto de las superficies capturadas. En este artículo se presenta un método de segmentación espectral, que combina la información de intensidad, de rango y las orientaciones de los vectores normales para mejorar los resultados de la segmentación. Los agrupamientos obtenidos suponen una estructura subyacente común entre todas las fuentes de información, llamadas vistas. Se utilizan técnicas de clustering espectral co-regularizado para obtener agrupamientos que sean consistentes de acuerdo a todas las vistas. La evaluación del método propuesto fue realizado sobre imágenes reales. El rendimiento obtenido al combinar las tres fuentes de información presenta mejoras en los agrupamientos resultantes.
format Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
author Lorenti, Luciano
Giacomantone, Javier
Bria, Oscar N.
De Giusti, Armando Eduardo
author_facet Lorenti, Luciano
Giacomantone, Javier
Bria, Oscar N.
De Giusti, Armando Eduardo
author_sort Lorenti, Luciano
title Fusión de información de geometría e intensidad para segmentación de imágenes TOF
title_short Fusión de información de geometría e intensidad para segmentación de imágenes TOF
title_full Fusión de información de geometría e intensidad para segmentación de imágenes TOF
title_fullStr Fusión de información de geometría e intensidad para segmentación de imágenes TOF
title_full_unstemmed Fusión de información de geometría e intensidad para segmentación de imágenes TOF
title_sort fusión de información de geometría e intensidad para segmentación de imágenes tof
publishDate 2017
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/63668
work_keys_str_mv AT lorentiluciano fusiondeinformaciondegeometriaeintensidadparasegmentaciondeimagenestof
AT giacomantonejavier fusiondeinformaciondegeometriaeintensidadparasegmentaciondeimagenestof
AT briaoscarn fusiondeinformaciondegeometriaeintensidadparasegmentaciondeimagenestof
AT degiustiarmandoeduardo fusiondeinformaciondegeometriaeintensidadparasegmentaciondeimagenestof
bdutipo_str Repositorios
_version_ 1764820479130992640

Ejemplares similares