Reconstrucción de objetos en 3-D por método de cambio de fase utilizando franjas RGB

Manuel Alejandro López Cristerna

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Jesús Carlos Pedraza Ortega	es_ES
dc.creator	Manuel Alejandro López Cristerna	es_ES
dc.date	2019-12-09	-
dc.date.accessioned	2019-11-20T21:55:46Z	-
dc.date.available	2019-11-20T21:55:46Z	-
dc.date.issued	2019-12-09	-
dc.identifier.uri	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1782	-
dc.description	Uno de los problemas clásicos del área de Visión por Computadora es la reconstrucción tridimensional a partir de imágenes adquiridas por una cámara. Este problema involucra, específicamente, los siguientes pasos: (1) la triangulación, (2) la calibración de la cámara y (3) la estimación de los parámetros de orientación y posición de la cámara conforme a las dimensiones del objeto. El paso (1), la triangulación, tiene por objetivo encontrar la posición de un punto en el espacio a partir de la intersección de dos líneas que parten de la correspondencia de puntos entre el objeto, el proyector y la cámara. Los pasos (2) y (3) consisten en encontrar los parámetros de la cámara (parámetros de calibración, orientación y posición) a partir de un conjunto de correspondencias de puntos extraídos en este caso de la imagen de franjas proyectadas en RGB. Sin embargo, existen superficies y configuraciones de la cámara conocidas como críticas donde se ha demostrado que es imposible extraer los parámetros de la cámara al usar, solamente, correspondencias de franjas. En esta tesis se describe cada una de las etapas necesarias para la reconstrucción de objetos en tercera dimensión utilizando el método de cambio de fase a través de franjas “RGB”, abarcando de igual manera los pasos antes mencionados, resaltando las técnicas utilizadas de posicionamiento del sistema de proyección y captura, ya que sin él, dicho trabajo sería imposible de realizar. Se mejora el algoritmo utilizado para la investigación el cual consiste en extraer la forma de la superficie 3-D basada en la información de la distorsión del patrón de luz proyectado sobre el objeto (imagen fase), esta información puede ser calculada a través del uso de varios principios de luz estructurada y la implementación de un algoritmo para su desarrollo. En esta técnica la información de la topografía de un objeto se reconstruye a partir de la deformación de un sistema periódico de franjas que se proyectan en él, en este caso, la máscara experimental que se utiliza para la implementación del algoritmo es de tipo ""RGB"", la cual ha sido utilizada en anteriores investigaciones. A diferencia de los estudios anteriores, lo que se logra en esta investigación es la optimización del algoritmo, de tal manera que se reduce el número de pasos a seguir con las que se logra el resultado final del proceso. Por lo tanto, los algoritmos utilizados son optimizados para obtener una calidad superior de coloración y nitidez, en este caso modificando alfa y beta respectivamente. El tiempo de procesamiento se reduce, dando como resultado una mejor obtención de información para un mejor análisis del objeto a reconstruir, consiguiendo una disminución significativa de los errores en la reconstrucción del objeto.	es_ES
dc.format	Adobe PDF	es_ES
dc.language.iso	Español	es_ES
dc.relation.requires	Si	es_ES
dc.rights	En Embargo	es_ES
dc.subject	optimización	es_ES
dc.subject	desdoblamiento de fase	es_ES
dc.subject	reconstrucción en tercera dimensión	es_ES
dc.subject.classification	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA	es_ES
dc.title	Reconstrucción de objetos en 3-D por método de cambio de fase utilizando franjas RGB	es_ES
dc.type	Tesis de maestría	es_ES
dc.creator.tid	curp	es_ES
dc.contributor.tid	curp	es_ES
dc.creator.identificador	LOCM910305HSLPRN02	es_ES
dc.contributor.identificador	PEOJ691222HSPDRS07	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.degree.name	Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.degree.level	Maestría	es_ES
Aparece en:	Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial

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