Método automático para el incremento de correspondencias entre imágenes con perspectivas no paralelas y ampliamente separadas para su utilización en reconstrucción 3D con modelos de aprendizaje profundo

En procesos que requieren realimentación visual en forma autónoma, tales como la reconstrucción trimensional o el corregistro de imágenes, se necesita encontrar la mayor cantidad posible de puntos homólogos. Para ello es necesario encontrar puntos característicos en las distintas imágenes y luego ha...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Verrastro, Ramiro, Durante, Diego Patricio, Gómez, Juan Carlos, Verrastro, Claudio A.
Formato: Artículo publisherVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12272/7144
Aporte de:
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description En procesos que requieren realimentación visual en forma autónoma, tales como la reconstrucción trimensional o el corregistro de imágenes, se necesita encontrar la mayor cantidad posible de puntos homólogos. Para ello es necesario encontrar puntos característicos en las distintas imágenes y luego hacerlos corresponder (matching). En el caso de que la asociación sea ideal, los puntos correspondientes son homólogos. El proceso de asociación de puntos característicos se puede dividir en 3 etapas: (1) Detección, (2) Descripción y (3) Correspondencia. En este trabajo se presenta un método que hace uso de la geometría epipolar para aumentar la cantidad de correspondencias válidas entre imágenes homólogas.
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