Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/818| Estabilización digital de secuencias de imágenes con precisión subpixel en sistemas de visión catadióptricos | |
| FRANCISCO DANIEL SANCHEZ FERNANDEZ | |
| LEOPOLDO ALTAMIRANO ROBLES | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| Stability Cameras Image processing | |
| Nowadays, there is number of applications where the primary objective is to monitor or track any object or person in a particular environment. For an environment with favorable conditions in these types of systems in imaging, we need at least two conditions: coverage and a system without vibrations. Coverage involves covering the largest possible area with fewer cameras, because the higher the number of cameras the greater the number of technical difficulties such as camera calibration, longer processing time and other problems generated by a large number of cameras. The other condition relates to the elimination of vibrations that affect the monitoring system, these may be caused by the environment in which our system is, such as vibrations caused by vehicles, blasts of air or some other external movement.
To solve the problems discussed above, in this work we propose using a catadioptric imaging system, which consists of a conventional camera, one lens and one mirror, whose main characteristic is that the field of view of the camera is extended by the mirror system. The main disadvantage of these systems compared to conventional systems is the deformation suffered by the mirror image. However, this deformation can be reversed by a transformation representing the catadioptric system. Usually, these systems have fields of view between the range of 180 ° and 360 ° around one of its axes.
The main objective of our research is to eliminate the vibrations that affect catadioptric systems, because they affect the performance of the tasks of vision systems, such as tracking or search for an object or person in particular. In our work we use the SURF algorithm to track certain characteristic points along the image sequence, with the aim of obtaining a pattern of motion of images in order to perform the compensation of vibrations which has affected the vision system. Our experimental results show that our algorithm for image stabilization has good performance in various conditions of the videos, such as lighting changes, moving objects and so on. The performance of our algorithm is measured by the Peak Signal Noise to Ratio (PSNR) between consecutive images, this metric is a measure of similarity between images, whereby a stabilized sequence must have a higher index of PSNR than a sequence that is not stabilized. The increase in the PSNR from the sequences of stabilized images averaged 12% over the original sequences. En la actualidad existe un gran número de aplicaciones donde el objetivo primordial es vigilar o rastrear algún objeto o persona en un ambiente en particular. Para obtener un ambiente con condiciones favorables en estos tipos de sistemas en la captura de imágenes, necesitamos por lo menos dos condiciones: la cobertura y un sistema ajeno a vibraciones. La cobertura implica cubrir la mayor área posible con el menor número de cámaras, debido a que mientras mayor sea el número, nos tendremos que enfrentar a una mayor cantidad de dificultades técnicas como es la calibración de cámaras, mayor tiempo de procesamiento y otros problemas generados por un elevado número de cámaras. La otra condición se refiere a eliminar las vibraciones que afectan el sistema de vigilancia, estas pueden ser provocadas por el medio en el que se encuentra nuestro sistema como pueden ser vibraciones ocasionadas por vehículos, ráfagas de aire o algún otro movimiento ajeno al sistema. Para resolver los problemas expuestos anteriormente, en este trabajo proponemos el uso de un sistema catadióptrico de imágenes, el cual está formado por una cámara convencional, un lente y un espejo, cuya principal característica es que el campo de visión de la cámara es ampliado por el espejo del sistema. La principal desventaja que presentan estos sistemas comparado con los sistemas convencionales es la deformación que sufre la imagen por el espejo. Sin embargo, dicha deformación puede ser revertida mediante una transformación que represente al sistema catadióptrico. Por lo general, estos sistemas poseen campos de visión de entre el rango de 180° y 360° alrededor de uno de sus ejes. El objetivo principal de nuestro trabajo de investigación es eliminar las vibraciones que afectan a los sistemas catadióptricos, debido a que afectan el desempeño de las tareas de los sistemas de visión, como pueden ser el seguimiento o búsqueda de algún objeto o persona en particular. En nuestro trabajo utilizamos el algoritmo SURF para rastrear ciertos puntos característicos a lo largo de la secuencia de imágenes, con el objetivo de obtener un patrón del movimiento de las imágenes para realizar la compensación de las vibraciones con las que se ha afectado al sistema de visión. Nuestros resultados experimentales muestran que nuestro algoritmo para lograr la estabilización de imágenes tiene un buen desempeño en diversas condiciones de los videos, como pueden ser cambios de iluminación, objetos en movimiento, etc. | |
| Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| 2014-02 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Estudiantes Investigadores Público en general | |
| Sanchez-Fernandez F.D. | |
| CIENCIA DE LOS ORDENADORES | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Ciencias Computacionales |
Cargar archivos:
| Fichero | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|
| SanchezFFD.pdf | 2.04 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |