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En la agricultura de precisión, los sistemas de visión 3D son cada vez más importantes. Mediante la aplicación de diferentes técnicas ópticas de visión 3D, los datos 3D adquiridos pueden proporcionar información sobre las características fenotípicas más importantes en cada escenario agrícola. Sin embargo, la mayoría de estos sistemas de visión 3D son caros, excepto algunas de las técnicas de triangulación. En este estudio, nos centramos en la estimación de formas precisas utilizando shape from focus (SFF), que es una técnica de triangulación. Normalmente, el sistema SFF incurre en errores significativos de las imágenes, incluido el ruido. Como solución a este problema, en la mayoría de los estudios se ha utilizado un filtro simple de paso bajo, como el filtro gaussiano. Sin embargo, cuando se aplica un filtro de paso bajo, se deprime el ruido pero también se difuminan las señales, lo que provoca imprecisiones en el mapa de profundidad. En este estudio, el ruido se reduce de forma independiente sin perder las señales originales, y los componentes de borde, que desempeñan un papel importante en la localización de una superficie enfocada, se mejoran mediante el análisis de componentes independientes (ICA). Las señales de borde se amplifican con una simple corrección del vector base en el espacio vectorial ICA. Los experimentos se realizan con objetos simulados y reales. Los resultados experimentales demuestran que la precisión obtenida es comparable a la de los métodos existentes.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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