Algoritmos nuevos para aumentar la resolución de la imagen 3D
Las cámaras TOF son relativamente nuevas. Captan una escena al completo en tres dimensiones gracias a contar con un sensor visual específico, el cual evita la necesidad de que cuente con piezas móviles. En el proyecto POCS-DSR (POCS based depth super resolution), los investigadores desarrollaron algoritmos innovadores con el fin de incrementar la resolución en profundidad y, a la vez, reducir el error en profundidad en una cámara de captación de imágenes y distancias. Empleando la técnica de proyección sobre conjuntos convexos (projection-onto-convex-sets, POCS), los investigadores realizaron una correlación de datos en múltiples fotogramas para obtener un mapa de profundidad con superresolución. Surge así una técnica basada en la calibración con la que generar conjuntos de restricciones que pueden compensar los errores en profundidad variables en el espacio dentro del volumen de trabajo. Una técnica de alineación novedosa permitió registrar imágenes en tiempo real en una plataforma con procesador digital de señales (DSP). El equipo creó un algoritmo de mejora de la profundidad mediante múltiples exposiciones con el fin de capturar y fusionar información valiosa sobre profundidad en la escena utilizando duraciones de exposición alternas. Además, desarrolló algoritmos de reconstrucción de imágenes en paralelo para POCS. Puesto que las cámaras TOF proporcionan imágenes a distancia en tiempo real, resulta sencillo rastrear movimientos. Así, se crearon algoritmos para seguir objetos móviles desde una plataforma aérea. Empleando la técnica de subsecuencias crecientes más largas, también se crearon algoritmos de autoenfoque. Asimismo, se mejoraron algoritmos de videocontraste para procesadores de baja potencia muestreando el histograma original, con la ayuda de un coprocesador masivamente paralelo. Se remitió a una revista científica un artículo dedicado al tema de la selección de puntos de interés con restricciones. La tecnología de percepción de la profundidad plantea diversas aplicaciones, por ejemplo los automóviles de gama alta, las cadenas de producción y la imagen biomédica. Con este último caso en mente, los investigadores aplicaron los algoritmos de resolución superior para mejorar la imagen con tensor de difusión. Mediante algoritmos innovadores y eficientes, los investigadores lograron cumplir con los requisitos de procesamiento de las imágenes para distintas aplicaciones de la organización de acogida. Las actividades del proyecto se publicaron en varios artículos presentados en congresos de ámbito local e internacional.
