Utiliza este identificador para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/9540
Títulos: Detección de líneas para la estimación y corrección de la distorsión de lentes en imágenes
Autores/as: Santana Cedrés, Daniel Elías
Director/a de tesis doctoral: Álvarez León, Luis Miguel
Lorenzo Navarro, José Javier
Clasificación UNESCO: 33 Ciencias tecnológicas
Palabras clave: Lens distortion model
Line detection
Hough transform
Fecha de publicación: 2012
Resumen: [ES] El estudio de los modelos de distorsión de lentes es un tema de gran actualidad e interés científico y práctico, con importantes aplicaciones en el campo de la visión por ordenador, procesado de imágenes y realidad aumentada. Este fenómeno se presenta en menor o mayor medida en prácticamente todas las lentes que se utilizan en las cámaras de fotografía y vídeo actuales. De ahí el interés existente en el análisis, detección y posterior corrección. En este trabajo se propone el uso de métodos que, partiendo de los puntos de interés existentes en una imagen, permiten la proyección en ella de líneas rectas en la escena real. De esta manera se facilita y automatiza el proceso de localización de regiones rectas presentes en una imagen con algún grado de distorsión, evitando la interacción directa con la misma.A partir de este conjunto de líneas se realiza una estimación del modelo de distorsión presente, que posteriormente será usado para realizar la corrección de la imagen de entrada. Se probará la robustez del método propuesto tanto en imágenes sintéticas como en reales, que posean un grado de distorsión significativo (barril o cojín). En este trabajo se propone el uso de métodos que, partiendo de los puntos de interés existentes en una imagen, permiten la proyección en ella de líneas rectas en la escena real. De esta manera se facilita y automatiza el proceso de localización de regiones rectas presentes en una imagen con algún grado de distorsión, evitando la interacción directa con la misma. A partir de este conjunto de líneas se realiza una estimación del modelo de distorsión presente, que posteriormente será usado para realizar la corrección de la imagen de entrada. Se probará la robustez del método propuesto tanto en imágenes sintéticas como en reales, que posean un grado de distorsión significativo (barril o cojín).
Descripción: Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)
URI: http://hdl.handle.net/10553/9540
Aparece en la colección:Trabajo final de máster

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