Anàlisi d'imatges estereoscòpiques utilitzant mètodes de baixa càrrega computacional

 Mitjançant imatges estereoscòpiques es poden detectar la posició respecte dela càmera dels objectes que apareixen en una escena. A partir de lesdiferències entre les imatges captades pels dos objectius es pot determinar laprofunditat dels objectes. Existeixen diversitat de tècniques de visió artificialque permeten calcular la localització dels objectes, habitualment amb l’objectiude reconstruir l’escena en 3D. Aquestes tècniques necessiten una gran càrregacomputacional, ja que utilitzen mètodes de comparació bidimensionals, i pertant, no es poden utilitzar per aplicacions en temps real.En aquest treball proposem un nou mètode d’anàlisi de les imatgesestereoscòpiques que ens permeti obtenir la profunditat dels objectes d’unaescena amb uns resultats acceptables. Aquest nou mètode es basa entransformar la informació bidimensional de la imatge en una informacióunidimensional per tal de poder fer la comparació de les imatges amb un baixcost computacional, i dels resultats de la comparació extreure’n la profunditatdels objectes dins l’escena. Això ha de permetre, per exemple, que aquestmètode es pugui implementar en un dispositiu autònom i li permeti realitzaroperacions de guiatge a través d’espais interiors i exteriors.

 Using stereoscopic images, the position with regard to the camera of theobjects appear in a scene, can be detected. From differences between thecaptured images by the two objectives we can determine the depth of objects.Diversity of computer vision techniques exists that allow you to calculate thelocation of the objects, usually with the aim to reconstruct the scene in 3D.These techniques require large computational burden, since they use twodimensional comparison methods, and therefore can not be used for real-timeapplications.In this project we propose a new method of analysis of stereoscopic imagesthat allows us to obtain the depth of objects of a scene with acceptable results.This new method is based on transforming the two-dimensional imageinformation into one-dimensional information in order to make a comparison ofthe images with a low computational cost, and use the comparison results toextract the depth of objects in the scene. This should allow, for example, thismethod can be implemented in a standalone device and allows doing guidanceoperations through indoor and outdoor spaces.