Título :	Reducción de ruido periódico en imágenes obtenidas por perfilometría usando técnicas de aprendizaje profundo para reconstrucción de objetos 3D
Autor(es):	Osmar Antonio Espinosa Bernal
Palabras clave:	Ingeniería y Tecnología Ciencias Tecnológicas Ciencia de los ordenadores
Fecha de publicación :	20-abr-2023
Editorial :	Ingeniería
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial
Resumen:	Una de las tareas más importantes en el área de la visión artificial es la adquisición de objetos 3D a partir de imágenes 2D. Entre los métodos utilizados para este fin se encuentra la llamada perfilometría de franjas que permite, mediante la proyección de un patrón de franjas sobre un objeto, obtener la forma del objeto, que, aplicada con técnicas de correspondencia de píxeles, reconstruye el objeto 3D. Dada la rapidez y sencillez de un sistema de obtención de imágenes con el método de pefilometría de franjas aplicando un patrón de desplazamiento de 3 pasos, que captura 3 imágenes para su reconstrucción 3D, esta técnica ha dado lugar a investigaciones para mejorar dicho sistema o un pre-procesado adicional de imágenes para obtener objetos 3D de forma rápida y lo más parecida al objeto original. Usando técnicas de pre-procesamiento de imágenes es posible mejorar la reconstrucción de objetos 3D generando objetos más suaves con superficies cercanas al objeto real. El uso de redes neuronales convolucionales con un conjunto de imágenes pre-procesadas para mejorar la generación de objetos 3D nos permite obtener objetos 3D de forma más rápida y automática, aumentando la precisión de los sistemas generadores de objetos 3D. Con el pre-procesado aplicado a imágenes que contienen información 2D de objetos 3D reales, es posible mejorar la reconstrucción 3D utilizando el sistema para obtener objetos de cualquier forma y tamaño.
URI:	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/7948
Aparece en:	Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial

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