Resumen

Este artículo presenta un detector de aristas y esquinas, implementado en el dominio del proyecto GEIST (un Sistema de Información Turística Asistido por Computador) para extraer la información de aristas rectas y sus intersecciones (esquinas en la imagen) a partir de imágenes de cámara (del mundo real) contrastadas con imágenes generadas por computador (de la Base de Datos de Monumentos Históricos a partir de posición y orientación de un observador virtual). Las imágenes de la cámara y las generadas por computador son procesadas para reducir detalle, hallar el esqueleto de la imagen y detectar aristas y esquinas. Las esquinas sobrevivientes del proceso de detección y hallazgo del esqueleto de las imágenes son tratados como puntos referentes y alimentados a un algoritmo de puesta en correspondencia, el cual estima los errores de muestreo que usualmente contaminan los datos de GPS y orientación (alimentados al generador de imágenes por computador). De esta manera, un ciclo de control de lazo cerrado se implementa, por medio del cual el sistema converge a la determinación exacta de posición y orientación de un observador atravesando un escenario histórico (en este caso, la ciudad de Heidelberg). Con esta posición y orientación exactas, en el proyecto GEIST otros módulos son capaces de proyectar recreaciones históricas en el campo de visión del observador, las cuales tienen el escenario exacto (la imagen real vista por el observador). Así el turista “ve” las escenas desarrollándose en sitios históricos materiales y reales de la ciudad. Para ello, este artículo presenta la modificación y articulación de algoritmos tales como el Canny Edge Detector, “SUSAN Corner Detector”, filtros 1- y 2-dimensionales, etcétera.

1 Introducción

1.1 Objetivo de este trabajo

El objetivo de este trabajo es la extracción de bordes y esquinas de una imagen. En general, la identificación de esquinas sólo tiene éxito si se permite un alto nivel de detalle mediante etapas de filtrado. Sin embargo, este nivel de detalle no es deseable por consideraciones de tamaño de datos. Por otra parte, si se reduce el nivel de detalle, sólo sobreviven los puntos de referencia importantes (lo que naturalmente reduce el tamaño de los datos), pero se pierden las esquinas. En este trabajo, se adoptó la segunda estrategia, y se complementó con un pos-procesamiento que infiere las esquinas a partir de los puntos de referencia supervivientes (aristas).

1.2 Contexto

El proyecto GEIST1 [1] es un juego educativo que pretende transmitir hechos históricos tanto a jóvenes como a adultos mediante la Realidad Aumentada (RA). El objetivo del juego es que mediante la RA el jugador se sumerja en la antigüedad: los tiempos de la guerra de los treinta años en Heidelberg.

• Materias:Sistemas de imágenes Formación de las imágenes Imagen tridimensional en diseño Sistema de posicionamiento global (GPS)
• Subjects:Imaging systems Formation des images Design imaging Global positioning system (GPS)
• Palabras claves:Técnicas de síntesis de imágenes; Visión por computadora; Detección de bordes; Detección de características.
• Keywords:Image synthesis techniques; Computer vision; Edge detection; Feature detection.