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http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/2673| Un nuevo detector sub-pixel paramétrico de esquinas múltiples, empleando técnicas de optimización tradicionales y cómputo evolutivo A new parametric sub-pixel multi-corner detector, using classical optimization techniques and evolutionary computation | |
| Benjamín Hernández Valencia | |
| Gustavo Olague Caballero | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Programación evolutiva,Computación evolutiva,Visión por computadora,Detector de esquinas,Métodos de optimización,Modelo paramétrico | |
| La detección de esquinas y bordes es una fase importante en el análisis de bajo nivel de una imagen. La detección de esquinas es útil en el empatamiento de imágenes, reconocimiento de objetos, calibración de cámaras y reconstrucción tridimensional. La detección de la posición exacta de una esquina dentro de una imagen es un proceso complejo debido a diversos factores tales como: 1) la posición y orientación relativa de la cámara con respecto al objeto, 2) la orientación interior propia a la cámara, 3) fluctuaciones en la iluminación de la escena y 4) diversos factores ópticos. Este artículo propone un detector preciso de esquinas nuevo. Dicho detector se basa en una función paramétrica que caracteriza completamente las propiedades geométricas (ángulo y posición) y físicas (amplitud y difuminado) de cada uno de los bordes que conforman una esquina. Estas funciones de borde se combinan a través de operaciones sencillas (suma, resta, división y multiplicación) a fin de producir esquinas complejas o vértices (L, Y, K, T, flecha). El modelo paramétrico resultante que representa a la esquina compleja es ajustado a los valores de intensidad en tonos de grises de la imagen, a través de las estrategias de optimización global Nelder y Mead, Recocido _Simulado y Evolutiva cuya función de aptitud está dado por el método de mínimos cuadrados. La eficiencia y precisión del detector ha sido comprobada sobre imágenes reales y sintéticas. Corner and edge detection is a significant stage in low-level image analysis. Corner detection is useful in image matching process, object recognition, camera calibration and 3D object reconstruction. Accurate measurement and recognition of the corner position in a digital image is a complex process, due to several factors such as: 1) relative position and orientation of the camera with respect to the camera, 3) illumination fluctuation of the scene and 4) several optics factors. This work presents a new multi-corner detector based on a unit step edge function (USEF) that defines a straight line edge. USEFs are combined in order to produce complex corner structures, using simple arithmetic operators, such as additions and multiplications. With the correct combination of the USEFs, the new parametric model represents the gray level intensity variation of the sub-structure of the real digital image. The parameters of the model are fitted using classical optimization techniques such as Nelder & Mead, Simulated Annealing, and the new Evolutionary Computations approach. In order to discover the best fit parameters, in all cases, the coast function is the mean of a least square fit estimator. Examples and experimental results illustrate the quality and the efficacy of the detector. | |
| CICESE | |
| 2002 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Hernández Valencia, B.2002.Un nuevo detector sub-pixel paramétrico de esquinas múltiples, empleando técnicas de optimización tradicionales y cómputo evolutivo.Tesis de Maestría en Ciencias.Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California.254 pp. | |
| TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ciencias de la Computación |
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