Detección de Profundidad en Secuencias de Imágenes-Edición Única

La percepción visual del movimiento es fundamental para la comprensión de nuestra interacción con el mundo real. Es una gran fuente de información acerca de la profundidad y la estructura de los objetos, debido a que variaciones del punto desde el cual se ven los objetos permiten obtener estructuras tridimensionales de la escena, de la misma forma que la visión estéreo. La estimación del movimiento en tres dimensiones consiste en la obtención del desplazamiento actual de los objetos a partir de una secuencia de imágenes. Una tarea que está muy relacionada con la estimación del movimiento es la estimación de la estructura de los objetos en la escena. El método de flujo óptico consiste en la agrupación de los pixeles que corresponden a los diferentes objetos con el fin de separarlos en regiones, es decir, segmentar el flujo óptico, y calcular las coordenadas tridimensionales de los puntos en la escena correspondientes a cada pixel en la imagen. Aplicaciones de la estimación del movimiento en 3D y de la estructura incluyen: compresión de video basado en objetos en movimiento, navegación pasiva, seguridad por video, sistemas inteligentes en vehículos autónomos y control de tráfico. Este trabajo de tesis abarca el problema de la medición de la velocidad en 2D y la extracción de la estructura de la escena en 3D. El énfasis está en desarrollar una metodología computacional que proporcione una descripción de la estructura tridimensional de la escena a partir del campo de movimiento en secuencias de imágenes.