Sistema de Autocalibración de Cámaras y Reconstrucción 3D

Abstract

El presente proyecto está englobado dentro del campo de la visión artificial, la cual pretende emular el comportamiento de la visión humana utilizando una cámara como sensor y un ordenador como procesador. Suponemos que se dispone de un conjunto de imágenes digitales o una secuencia de vídeo que
re�fleja una escena estática. El objetivo del proyecto es fascinante: sólo con la información contenida en las
imágenes, obtener un modelo en tres dimensiones de la escena y las características de la cámara con que fueron adquiridas las imágenes. Suponemos que se desconoce la posición espacial de la cámara respecto de la escena (parámetros extrínsecos), así como los parámetros intrínsecos de la misma.

Los dos elementos principales del título del proyecto ya han sido presentados: el término autocalibración significa obtener los parámetros que definen la cámara (distancia focal, punto principal, posición del espacio, etc.) sin ningún conocimiento a priori de la escena adquirida, mientras que el término reconstrucción 3D significa obtener un modelo tridimensional de la escena bajo estudio: forma y localización de los objetos que están delante de la cámara.

Las herramientas necesarias para lograr el citado objetivo son: el tratamiento digital de imágenes, la geometría proyectiva y las técnicas de optimización. El tratamiento digital de imágenes permite extraer la información adecuada de las proyecciones de la escena, características tales como puntos y/o rectas. Esto reduce el problema a uno puramente geométrico. La geometría proyectiva permite crear modelos sencillos que describen el sistema de formación de la imagen en la cámara y plantear diversos algoritmos
para invertir dicha operación. Las técnicas de optimización consiguen que dichos algoritmos sean útiles desde el punto de vista numérico y práctico.

No es objeto del proyecto la extracción de características de las imágenes digitales de partida, ni su correspondencia entre imágenes, ni la representación tridimensional de la escena reconstruida mediante mallado y pegado de texturas. El proyecto se centra en abordar las etapas intermedias entre estos extremos.

Este proyecto es innovador en la teoría de autocalibración de cámaras y reconstrucción 3D. El ejemplo del capítulo 8 es muy ilustrativo y se recomienda su consulta en caso de que el lector se sienta abrumado por los capítulos intermedios. Así no se pierde de vista el objetivo final.