Local feature description in cross-spectral imagery
En los últimos años, el número de aplicaciones de consumo basadas en visión por computadora han incrementado drásticamente. Actualmente, soluciones basadas en visión por computadora pueden ser encontradas en video juegos, aplicaciones móviles y en automóviles, por nombrar algunas. Idealmente, el des...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | España |
| Recursos: | Universitat Autònoma de Barcelona |
| Repositorio: | Dipòsit Digital de Documents de la UAB |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:ddd.uab.cat:187359 |
| Acesso em linha: | https://ddd.uab.cat/record/187359 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Imatges Fotografia multiespectral Espectre infraroig |
| Resumo: | En los últimos años, el número de aplicaciones de consumo basadas en visión por computadora han incrementado drásticamente. Actualmente, soluciones basadas en visión por computadora pueden ser encontradas en video juegos, aplicaciones móviles y en automóviles, por nombrar algunas. Idealmente, el desempeño de estas aplicaciones debiera ser igual ante cualquier factor externo, como cambios en la iluminación o del clima. Sin embargo, esto no es siempre posible utilizando sólo información del espectro visible, debido a las limitaciones inherentes de las imágenes de esta banda espectral. Razón por la cual, el uso de imágenes de diferentes bandas espectrales se está volviendo más común. Las posibilidades que ofrece el uso de imágenes de diferentes espectros, hacen que su estudio sea un tema relevante de investigación y desarrollo. Al igual que, en el caso monocular, el procesamiento de imágenes multiespectrales necesita de algoritmos que puedan manejar su información. Herramientas tradicionales como descriptores locales de características, que son la base de varias técnicas de visión por computadora, deben ser ajustadas para operar en estas nuevas condiciones. Métodos tradicionales de detección, descripción y correspondencia, suelen tener un desempeño limitado en entornos multispectrales, al compararlos con su desempeño en el caso monocular visible. Esto se debe, principalmente a las diferencias naturales que existen entre las diferentes bandas espectrales, no consideradas en su diseño. En esta tesis, nos enfocamos en el problema de la descripción de características locales de imágenes provenientes de diferentes bandas espectrales. En este contexto, el trabajo que se presenta contiene tres grandes contribuciones. En una primera instancia, propone el uso combinado de información frecuencial y espacial para la descripción de imágenes. Luego, realiza un estudio de diferentes técnicas basadas en redes convolucionales para describir imágenes provenientes de diferentes bandas espectrales. Los resultados muestran que este tipo de técnicas sobrepasan los resultados obtenidos por descriptores clásicos. En esta línea, presentamos una nueva red llamada Q-Net, que mejora el estado del arte en descriptores multiespectrales basados en redes convolucionales. La tercera contribución es una propuesta para el uso de estos nuevos descriptores en una aplicación de visión por computadora. En concreto, enfrentamos el problema de odometria visual, utilizando imágenes de diferentes espectros. Finalmente, dos conjuntos de datos fueron generados y compartidos con la comunidad científica en el desarrollo de esta tesis, que esperamos sean utilizados en estudios por otros investigadores. |
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