Mejora del Proceso de Correspondencia en Imágenes Estereoscópicas Mediante Filtrado Homomórfico y Agrupaciones de Disparidad

  1. R. Correal 1
  2. G. Pajares 1
  3. J.J. Ruz 1
  1. 1 Universidad Complutense de Madrid
    info

    Universidad Complutense de Madrid

    Madrid, España

    ROR 02p0gd045

Revista:
Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI )

ISSN: 1697-7920

Año de publicación: 2013

Volumen: 10

Número: 2

Páginas: 178-184

Tipo: Artículo

DOI: 10.1016/J.RIAI.2013.03.008 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

Otras publicaciones en: Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI )

Resumen

En este trabajo se aborda la problemática del proceso de correspondencia de imágenes estéreo procedentes de terrenos reales obtenidas con el sistema estereoscópico Videre STH-DCSG 9mm. Se utilizan una serie de algoritmos de correspondencia, que forman parte del proceso estereoscópico global, cuya finalidad es realizar una reconstrucción 3D para navegación de robots autónomos en entornos naturales y no estructurados. En primer lugar, se realiza un estudio acerca del efecto que tiene la aplicación del filtrado homomórfico sobre las imágenes de entrada como paso previo a la correspondencia. Mediante dicho filtrado se consigue mejorar considerablemente el mapa de disparidad, logrando un mayor número de correspondencias verdaderas en relación a los procesos de correspondencia sin filtrado. Después, se realiza un filtrado del mapa de disparidad dirigido por clusters y basado en el principio de continuidad espacial con el que se consigue la eliminación de falsos positivos o correspondencias erróneas. Ambos filtrados constituyen la principal aportación del trabajo.

Referencias bibliográficas

  • Abbeloos, W., 2010. Stereo Matching.
  • Alagoz, B., 2008. Obtaining Depth Maps from Color Images By Region Based Stereo Matching Algorithms. OncuBilim Algorithm and Systems Labs. Vol. 8, no. 4, pp. 1-13
  • Butterworth, S., 1930. On the Theory of Filter Amplifiers. In Wireless Engineer (also called Experimental Wireless and the Wireless Engineer). Vol. 7, pp. 536–541
  • Correal, R. Pajares, G., 2011a. Modeling, Simulation And Onboard Autonomy Software For Robotic Exploration On Planetary Environments. Intl. Conf. DAta Systems in Aerospace.
  • Correal R, Pajares G., 2011b. Onboard Autonomous Navigation Architecture for a Planetary Surface Exploration Rover and Functional Validation Using Open-Source Tools. ESA Intl. Conf. on Advanced Space Technologies in Robotics and Automation
  • Goldberg, S., Maimone, M., Matthies, L., 2002. Stereo Vision and Rover Navigation Software for Planetary Exploration. IEEE Aerospace Conf.
  • Hirschmüller, H., 2005. Accurate and Efficient Stereo Processing by SemiGlobal Matching and Mutual Information. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
  • Konolige, K., 1997. Small vision system: Hardware and Implementation. In Proc. of the Intl. Symposium on Robotics Research, pp. 111–116.
  • Lankton, S., 2007. 3D Vision with Stereo Disparity.
  • Ogale, A. S., Aloimonos, Y., 2005. Shape and the Stereo Correspondence Problem. Intl. Journal of Computer Vision, Vol. 65, no. 3, pp. 147-162
  • Ogale, A.S., Aloimonos, Y., 2007. A Roadmap to the Integration of Early Visual Modules, Intl. Journal. of Computer Vision. Vol. 72, no. 1, pp. 9-25
  • Pajares, G., de la Cruz, J. M., 2007. Visión Por Computador: Imágenes Digitales Y Aplicaciones. Editorial Ra-ma. Ch. 4, pp. 102–105
  • Scharstein, G. Szeliski, R. 2002. A taxonomy and evaluation of dense twoframe stereo correspondence algorithms. Intl. Journal of Computer Vision. Vol. 47, pp. 7–42.
  • Tombari, F., Gori, F., Di Stefano, L. 2011. Evaluation of Stereo Algorithms for 3D Object Recognition. IEEE Intl. Conf. of Computer Vision Workshops