Desarrollo de una aplicación software para la fusión robusta de mapas de profundidad y reconstrucción 3D densa

Ibáñez Sanahuja, Sergio
Piniés Rodríguez, Pedro (dir.)

Universidad de Zaragoza, EINA, 2013
Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas, Área de Ingeniería de Sistemas y Automática

Ingeniero en Informática

Resumen: El objetivo principal de este proyecto es mejorar la calidad de los mapas de profundidad que se han obtenido a partir de un conjunto de imágenes en niveles gris capturadas por una cámara monocular. Un mapa de profundidad es simplemente una imagen en la que los píxeles, en vez de almacenar colores, almacenan la profundidad a la que se encuentran los objetos en la escena. El ámbito de aplicación de estos mapas de profundidad es muy variado, reconstrucción 3D, detección de obstáculos (útil por ejemplo para vehículos), algoritmos de tracking de cámara, segmentación de una escena (identificación de distintos objetos que la componen), etc. La mejora propuesta en este proyecto consiste en en la aplicación de un algoritmo de fusión de mapas de profundidad llamado TGV-fusion, para ello se van a utilizar técnicas variacionales de optimización densas, es decir, tienen en cuenta información en toda la imagen. La principal ventaja de esta técnica es que son idóneas para su programación sobre hardware paralelo, en particular en este trabajo se utiliza la arquitectura CUDA (Compute Unified Device Architecture) desarrollada por NVIDIA que extiende el lenguaje de programación C para codificar algoritmos paralelos en GPUs según el paradigma SIMT (Single Instruction Multiple Thread), es decir, una misma instrucción ejecutada en múltiples threads simultáneamente. Debido a la complejidad matemática de los algoritmos involucrados y a las dificultades iniciales propias de la falta de experiencia programando en CUDA, se tomó la decisión en los inicios del proyecto, de resolver primero el problema de image denoising (eliminación de ruido en imágenes) debido a que el algoritmo de esta solución está muy relacionado con el de la fusión de mapas pero es más sencillo de resolver e interpretar de forma intuitiva. En cuanto a los resultados generados en este proyecto son, en primer lugar la explicación intuitiva de los métodos matemáticos necesarios, definición del algoritmo de denoising para distintas normas, implementación de una aplicación para el estudio del efecto de los parámetros en este algoritmo, aplicación en tiempo real y aplicación final del TGV-fusión.

Palabra(s) clave (del autor): denoising ; fusión ; mapas de profundidad ; reconstrucción 3d densa ; tgv

Tipo de Trabajo Académico: Proyecto Fin de Carrera