Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema de reconstrucción de objeto 3D, a partir de una colección de vistas.El sistema se compone de dos módulos principales. El primero realiza el procesamiento de imagen, cuyo objetivo es determinar el mapa de profundidad en un par de vistas, donde cada par de vistas sucesivas sigue una secuencia de fases:detección de puntos de interés, correspondencia de puntos y reconstrucción de puntos; en el proceso de reconstrucción se determinan los parámetros que describen el movimiento (matriz de rotación R y el vector de traslación T) entre las dos vistas. Esta secuencia de pasos se repite para todos los pares de vistas sucesivas del conjunto. El segundo módulo tiene como objetivo crear el modelo 3D del objeto, para lo cual debe determinar el mapa total de todos los puntos 3D generados;en cada iteración del módulo anterior, una vez obtenido el mapa de profundidad total, genera la malla 3D, aplicando el método de triangulación de Delaunay [28]. Los resultados obtenidos del proceso de reconstrucción son modelados en un ambiente virtual VRML para obtener una visualización más realista del objeto.
INTRODUCCIÓN
La reconstrucción 3D es el proceso mediante el cual objetos reales son reproducidos en la memoria de un computador, manteniendo sus características físicas (dimensiones, volumen y forma). Existen diversas técnicas de reconstrucción y métodos de malla 3D, cuyo objetivo principal es obtener un algoritmo que sea capaz de realizar la conexión del conjunto de puntos representativos del objeto en forma de elementos de superficie, ya sean triángulos, cuadrados o cualquier otra forma geométrica.
La eficiencia de las técnicas utilizadas define la calidad final de la reconstrucción. Si suponemos un conjunto de puntos mal representado, existirán puntos definidos que no cumplan las condiciones óptimas para la malla que representa la superficie del objeto.
Existen distintas propuestas en la literatura del proceso de reconstrucción de objetos 3D [5-13], en las cuales se define un conjunto de etapas basadas en técnicas de visión computacional.
El sistema de análisis de escenas estereoscópicas presentado por Koch [13] utiliza técnicas de correspondencia de imágenes, segmentación de objeto, interpolación y triangulación para obtener el mapa densidad de puntos 3D. Este sistema tiene como entrada secuencia de pares de imágenes estereoscópica y salida modelo de superficie 3D. El sistema se divide en tres módulos: sensor de procesamiento, procesamiento de par de imagen, procesamiento de secuencia basada en modelo.
[11] presenta un proceso de reconstrucción 3D, que consiste en etapas bien definidas. La entrada es una secuencia de imágenes y la salida del proceso es un modelo de la superficie 3D. Las etapas son las siguientes: relación de imágenes, estructura y recuperación de movimiento, correspondencia densa y construcción de modelo.
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