Título :	Segmentación de imágenes obtenidas a través de un sensor Kinect con criterios morfológicos y atributos visuales de profundidad
Sustentante:	Marco Antonio Garduño Ramon
Palabras clave :	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS
Fecha de publicación:	may-2014
metadata.dc.degree.department:	Facultad de Ingeniería
metadata.dc.degree.name:	Maestría en Ciencias (Mecatrónica)
Descripción :	El procesamiento digital de imágenes ha pasado de ser una herramienta auxiliar a una vital en múltiples procesos industriales. El desarrollo tecnológico ha permitido la creación de equipos de visión que permiten medir la temperatura de los sistemas, otros que pueden capturar imágenes a altas velocidades, y finalmente aquellos que pueden cuantificar la profundidad a la que se encuentran los diferentes objetos de una escena, entre otros. Estos últimos utilizan una tecnología basada en emisores y sensores de luz infrarroja, donde dicha luz reflejada en los objetos permite realizar una estimación de la profundidad en milímetros a la que se encuentran. Uno de los problemas inherentes a estos equipos es la alta susceptibilidad al ruido que tienen, lo que se traduce en perdida de información. El sensor Kinect es un ejemplo de este tipo de dispositivos y ha venido a significar una revolución por las características que posee y sobre todo por su bajo costo. En este trabajo de tesis se presenta una metodología para resolver el problema de ruido y huecos presente en la información de profundidad que entrega el Kinect mediante filtros morfológicos y estadísticos, al mismo tiempo se lleva a cabo segmentación de imágenes por distancias en imagen de profundidad y de color comparándolo contra procesamientos de segmentación tradicionales analizando sus ventajas y desventajas. Se utilizan atributos visuales para representar la información de profundidad que entrega el sensor y se aplica una técnica de geometría proyectiva para empatar la información de profundidad y de color que entrega el sensor, todo esto con el fin de acercar las funcionalidades de este dispositivo de bajo costo a aquellas que ofrecen los equipos de nivel industrial. Como caso particular de estudio se utilizó el sensor Kinect y su función de monitoreo de articulaciones de usuario como una herramienta auxiliar de la gente de fisioterapia de la Universidad en la realización de análisis posturales. The digital image processing has grown from an assistant to a vital tool in many industrial processes. Technological development has enabled the creation of vision equipment to measure the temperature of a system, others which can capture images at high speeds, and finally those who can quantify the depth at you will find different objects in a scene, among other. This latter uses a technology based in infrarred light emitters and sensors, where this reflected light in the objects allow to make an estimation of objects depth in milimeters at which they are. One of the problems inherent to these devices is the high susceptibility to noise with which results in loss of information. The Kinect sensor is an example of this type of devices and has come to mean a revolution for the features it has and especially for its low cost. This thesis presents a methodology to solve the problem of noise and holes present in depth information delivered by the Kinect using morphological and statistical filters, simultaneously we perform image segmentation by distances in depth and color images comparing it to traditional segmentation processing analyzing their advantages and disadvantages. Visual attributes are used to represent the depth information delivered by the sensor and a technique of projective geometry is applied to tie the depth and color information that sensor delivers, all this in order to bring the same functionality to this low cost device to those that offer industrial grade equipment. As a particular case of study, Kinect sensor and its articulation user detection function was used as auxiliary tool for physiotherapy people at the University to make postural analisys
URI :	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/327
Otros identificadores :	Filtrado morfológico Kinect Kinect Mathematical morphology Morfología matemática Morphological filtering
Aparece en las colecciones:	Maestría en Ciencias (Mecatrónica)

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