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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Formato: | Artículo publisherVersion |
Lenguaje: | Español |
Publicado: |
2022
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Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12272/7144 |
Aporte de: |
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visión por computadora correspondencia de puntos característicos asift fotogrametría geometría epipolar computer vision keypoint matching photogrammetry epipolar geometry Verrastro, Ramiro Durante, Diego Patricio Gómez, Juan Carlos Verrastro, Claudio A. 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 |
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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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Verrastro, Ramiro Durante, Diego Patricio Gómez, Juan Carlos Verrastro, Claudio A. |
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