El enfoque de las cámaras estéreo es un método para destilar una señal de video ruidosa en un conjunto de datos coherentes que una computadora puede comenzar a procesar en objetos simbólicos o abstracciones procesables. Las cámaras estéreo son uno de los muchos enfoques que se utilizan en los campos más amplios de la visión por computadora y la visión artificial .
Cálculo
En este enfoque, dos cámaras con una relación física conocida (es decir, un campo de visión común que las cámaras pueden ver y la distancia entre sus puntos focales en el espacio físico) se correlacionan mediante software. Al encontrar asignaciones de valores de píxeles comunes y calcular qué tan alejadas residen estas áreas comunes en el espacio de píxeles, se puede crear un mapa de profundidad aproximado . Esto es muy similar a cómo el cerebro humano usa información estereoscópica de los ojos para obtener información de pistas de profundidad, es decir, qué tan lejos está del espectador un objeto dado en la escena.
Se deben conocer los atributos de la cámara, la distancia focal y la distancia, etc., y se debe realizar una calibración. Una vez que esto se completa, los sistemas se pueden usar para detectar las distancias de los objetos mediante triangulación. Encontrar el mismo punto físico singular en las dos imágenes izquierda y derecha se conoce como problema de correspondencia . La ubicación correcta del punto le da a la computadora la capacidad de calcular la distancia entre el robot o la cámara y el objeto. En el BH2 Lunar Rover, las cámaras utilizan cinco pasos: un filtro de matriz bayer, un algoritmo de coincidencia densa de consistencia fotométrica, un algoritmo de detección de bordes de Laplace of Gaussian (LoG), un algoritmo de coincidencia estéreo y, finalmente, una restricción de unicidad. [1]
Usos
![](http://wikiimg.tojsiabtv.com/wikipedia/commons/thumb/d/d8/NASA_Mars_Rover.jpg/440px-NASA_Mars_Rover.jpg)
Este tipo de técnica de procesamiento de imágenes estereoscópicas se utiliza en aplicaciones tales como reconstrucción 3D , [2] control y detección robóticos, monitoreo de dinámica de multitudes y rovers terrestres fuera del planeta; por ejemplo, en navegación de robots móviles, rastreo , reconocimiento de gestos , orientación, visualización de superficies en 3D, juegos inmersivos e interactivos. [3] Aunque el sensor Xbox Kinect también puede crear un mapa de profundidad de una imagen, utiliza una cámara de infrarrojos para este propósito y no utiliza la técnica de doble cámara.
Otros enfoques para la detección estereoscópica incluyen sensores de tiempo de vuelo y ultrasonido .
Referencias
- ^ Ming Xie (2010). Ming Xie; et al. (eds.). Robótica inteligente y aplicaciones: segunda conferencia internacional, ICIRA 2009, Singapur, 16 al 18 de diciembre de 2009: actas (ed. En línea). Berlín: Springer. ISBN 978-3-642-10816-7. Consultado el 13 de marzo de 2011 .
- ^ Geiger, Andreas, Julius Ziegler y Christoph Stiller. " Stereoscan: reconstrucción 3D densa en tiempo real ". Simposio de vehículos inteligentes (IV), 2011 IEEE. Ieee, 2011.
- ^ "Beneficios de la tecnología" . Focus Robotics . Consultado el 13 de marzo de 2011 .
Ver también
- Cámara estéreo (sobre una cámara con dos vistas separadas)