Reconstrucción 3D precisa de objetos utilizando un solo sensor Kinect
La reconstrucción 3D es un problema en procesamiento de imágenes con múltiples aplicaciones en áreas como medicina, robótica, seguridad, entretenimiento, entre otras. Consiste en generar un modelo 3D de un objeto de interés capturado por un o múltiples sensores, en diferentes tiempos o puntos de vis...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | México |
| Institución: | Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada |
| Repositorio: | Repositorio Institucional CICESE |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:cicese.repositorioinstitucional.mx:1007/3005 |
| Acceso en línea: | http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/3005 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | info:eu-repo/classification/Autor/Reconstrucción 3D, registro, ICP, objetos deformables, cámara RGB-D, Kinect info:eu-repo/classification/Autor/3D reconstruction, register, ICP, non-rigid objects, RGB-D camera, Kinect info:eu-repo/classification/cti/7 info:eu-repo/classification/cti/33 info:eu-repo/classification/cti/3304 info:eu-repo/classification/cti/120317 |
| Sumario: | La reconstrucción 3D es un problema en procesamiento de imágenes con múltiples aplicaciones en áreas como medicina, robótica, seguridad, entretenimiento, entre otras. Consiste en generar un modelo 3D de un objeto de interés capturado por un o múltiples sensores, en diferentes tiempos o puntos de vista. Existe un tipo de sensor llamado cámara RGB-D que provee dos tipos de imagen, la información de color y la información de profundidad. La reconstrucción 3D se convierte en un problema complejo en el momento en que el objeto se deforma en el proceso de captura. El presente trabajo de tesis propone un sistema para la reconstrucción 3D utilizando la información geométrica del objeto, adquirida a partir de la información de profundidad, y la información visual del objeto, adquirida a partir de la imagen de color. El sistema se basa en el algoritmo del punto iterativo más cercano (ICP) el cual se encarga de minimizar la distancia euclidiana entre dos pares de nubes de puntos. El problema del algoritmo ICP es que necesita una estimación inicial cercana. Este problema se solucionó utilizando detectores y descriptores, tanto de nubes de puntos como de imágenes. Finalmente el sistema realiza correcciones no rígidas para depurar el proceso de registro. |
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