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Visión
Objetivo:
Se revisará la teoría para la reconstrucción tridimensional de escenas a partir de una o varias imágenes bidimensionales, tomadas por una cámara convencional. Se hará énfasis en los métodos para obtener la reconstrucción a partir de las correspondencias de puntos entre las imágenes, lo que se conoce como autocalibración de la cámara.
Contenido:
- Geometría proyectiva
- Métodos numéricos
- Propiedades de la descomposición en valores singulares (SVD)
- El método de Gauss-Newton
- El método Levenberg-Marquardt
- Heurísticas para optimización nolineal
- Modelo para la cámara obscura. Parámetros intrínsecos y extrínsecos de la cámara
- Autocalibración de la cámara con homografías.
- Autocalibración de la cámara usando cuboides.
- La geometría epipolar
- El tensor trifocal
- Reconstrucción usando varias cámaras
- Visualización de la reconstrucción con mapeo de texturas
Bibliografía:
- R. Hartley and A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision 2nd edition, 2003, Cambridge
- E. Trucco and A. Verri, Introductory Techniques for 3D Computer Vision 1998, Prentice Hall.
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