Reconstrucción de modelos digitales tridimensionales de objetos a partir de múltiples imágenes adquiridos automáticamente por una sola cámara

Abstract

En los últimos años, Structure from Motion (SFM) ha sido un tema de inmensa investigación en la comunidad de visión por computadora. En términos generales, SFM es una técnica de imagen de rango para estimar estructuras tridimensionales a partir de secuencias de imágenes bidimensionales. Más específicamente, dada una serie de imágenes superpuestas, SFM hace posible reconstruir las posturas de la cámara (posición y orientación), así como las coordenadas 3D de puntos en la (s) superficie (s) de objeto (s) en las imágenes [1]. SFM tiene muchas aplicaciones fuera del campo de la visión por computadora, incluidas las ciencias biológicas, las geociencias y la preservación del patrimonio cultural. En este trabajo, aplicamos SFM a la reconstrucción 3D a partir de una serie de imágenes 2D superpuestas de huesos de animales ovinos y porcinos por su potencial en aplicaciones veterinarias. La estructura de esta tesis es la siguiente. En el capítulo 2, se proporcionará algunos fundamentos teóricos para cada uno de los algoritmos del pipeline de reconstrucción de SFM y la descripción del sistema diagrama de bloques de un SFM típico. En el capítulo 3, corresponde a la etapa de adquisición de imágenes es decir al desarrollo e implementación de la plataforma giratoria para dicho propósito. El capítulo 4 se describirá la metodología empleada para obtener el modelo 3D junto con la descripción de la interfaz desarrollada para su visualización. El Capítulo 5 detalla los resultados de alimentar la aplicación SFM desarrollada, con diferentes conjuntos de imágenes de huesos de animales y objetos geométricos. Posteriormente, se presenta las conclusiones y recomendaciones del proyecto.