Determinación automática de puntos de fuga en imágenes monoscópicasaplicación al patrimonio histórico

Zusammenfassung

RESUMEN DE LA TESIS DOCTORAL DE D. ANTONIO ROMERO MANCHADO El resumen de la tesis para la base de datos Teseo debe ser una presentación de la tesis y tener la extensión suficiente para que quede explicado el argumento de la tesis doctoral. El formato debe facilitar la lectura y comprensión del texto a los usuarios que accedan a Teseo, debiendo diferenciarse las siguientes partes de la tesis: 1. Introducción o motivación de la tesis Una imagen monoscópica es una proyección de una escena tridimensional en un plano, que se realiza a través de un punto de vista y puede expresarse como una perspectiva. Sin embargo, aunque la tercera dimensión, aparentemente se pierde durante esta proyección, puede recuperarse si la información almacenada en la imagen se trata de la forma adecuada empleando técnicas fotogramétricas o de análisis dimensional perspectivo. 2. Contenido de la investigación Históricamente, la perspectiva ha sido estudiada por artistas buscando representar mejor las escenas tridimensionales en materiales planos (cuadros o láminas, entre otros), pero en la actualidad, el estudio se centra en la representación tridimensional de objetos a partir de su imagen bidimensional. El efecto perspectivo más conocido, es que en el espacio las líneas paralelas se cortan en un único punto común llamado punto de fuga, y si el conjunto de líneas es paralelo a uno de los tres ejes principales (X, Y, Z), dicho punto se conoce como punto de fuga principal. El conocimiento de estos puntos permite condicionar ciertos elementos de una imagen, permitiendo así realizar un análisis cualitativo y/o cuantitativo de la misma. Cualitativamente, los puntos de fuga pueden utilizarse para agrupar líneas comunes en imágenes contiguas con el objetivo de fusionarlas, y cuantitativamente, los puntos de fuga se emplean para la autocalibración de la cámara, el análisis dimensional del objeto o la reconstrucción tridimensional. En las últimas décadas, se han desarrollado gran cantidad de operadores para la detección de bordes, así como métodos para la obtención automática de los puntos de fuga de una imagen. Por tanto, es importante analizar el comportamiento combinado de ambas variables. En esta investigación se ha estudiado el comportamiento de los detectores de bordes basados en el gradiente con el fin de definir cuáles son los que se comportan mejor según el tipo de perspectiva estudiada: de uno, dos o tres puntos de fuga. Para ello se han diseñado procedimientos basados en distintos métodos de cálculo de puntos de fuga con el fin de valorar su validez, según los casos estudiados. 3. Conclusión Los detectores de borde que mejor se comportan, en general, son el de Prewitt y el de Robinson de 5 niveles, que utiliza 8 mascaras asociadas a los puntos cardinales. 4. Bibliografía Rojas Sola, J.I., Romero-Manchado, A. Use of discrete gradient operators for the automatic determination of vanishing points: Comparative analysis. Expert Systems with Applications, 39(12), 11183-11193, 2012.