Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10553/9540
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dc.contributor.advisorÁlvarez León, Luis Miguel-
dc.contributor.advisorLorenzo Navarro, José Javier-
dc.contributor.authorSantana Cedres, Daniel Elias-
dc.date.accessioned2013-02-08T10:33:31Z-
dc.date.accessioned2018-05-15T10:57:03Z-
dc.date.available2013-02-08T10:33:31Z-
dc.date.available2018-05-15T10:57:03Z-
dc.date.issued2012en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/9540-
dc.description.abstractEl estudio de los modelos de distorsión de lentes es un tema de gran actualidad e interés científico y práctico, con importantes aplicaciones en el campo de la visión por ordenador, procesado de imágenes y realidad aumentada. Este fenómeno se presenta en menor o mayor medida en prácticamente todas las lentes que se utilizan en las cámaras de fotografía y vídeo actuales. De ahí el interés existente en el análisis, detección y posterior corrección. En este trabajo se propone el uso de métodos que, partiendo de los puntos de interés existentes en una imagen, permiten la proyección en ella de líneas rectas en la escena real. De esta manera se facilita y automatiza el proceso de localización de regiones rectas presentes en una imagen con algún grado de distorsión, evitando la interacción directa con la misma.A partir de este conjunto de líneas se realiza una estimación del modelo de distorsión presente, que posteriormente será usado para realizar la corrección de la imagen de entrada. Se probará la robustez del método propuesto tanto en imágenes sintéticas como en reales, que posean un grado de distorsión significativo (barril o cojín). En este trabajo se propone el uso de métodos que, partiendo de los puntos de interés existentes en una imagen, permiten la proyección en ella de líneas rectas en la escena real. De esta manera se facilita y automatiza el proceso de localización de regiones rectas presentes en una imagen con algún grado de distorsión, evitando la interacción directa con la misma. A partir de este conjunto de líneas se realiza una estimación del modelo de distorsión presente, que posteriormente será usado para realizar la corrección de la imagen de entrada. Se probará la robustez del método propuesto tanto en imágenes sintéticas como en reales, que posean un grado de distorsión significativo (barril o cojín).es
dc.languagespaen_US
dc.subject33 Ciencias tecnológicases
dc.subject.otherLens distortion modeles
dc.subject.otherLine detectiones
dc.subject.otherHough transformes
dc.titleDetección de líneas para la estimación y corrección de la distorsión de lentes en imágenesen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen_US
dc.typeMasterThesisen_US
dc.compliance.driver1es
dc.contributor.centroIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricasen_US
dc.contributor.departamentoIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricasen_US
dc.identifier.absysnet675931-
dc.identifier.crisid19836-
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaes
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.type2Trabajo final de másteren_US
dc.identifier.matricula26156es
dc.identifier.ulpgces
dc.contributor.titulacionMáster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingenieríaes
item.fulltextCon texto completo-
item.grantfulltextopen-
crisitem.advisor.deptGIR Modelos Matemáticos-
crisitem.advisor.deptDepartamento de Informática y Sistemas-
crisitem.advisor.deptGIR SIANI: Inteligencia Artificial, Robótica y Oceanografía Computacional-
crisitem.advisor.deptIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas-
crisitem.advisor.deptDepartamento de Informática y Sistemas-
crisitem.author.orcid0000-0003-2032-5649-
crisitem.author.fullNameSantana Cedrés, Daniel Elías-
Appears in Collections:Trabajo final de máster
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Memoria de trabajo fin de máster
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