Programa del Curso
Visión Computacional II
M. Rivera  Ago-Dic 2000

CONTENIDO

I Formación de Imágenes

  1. Imágenes de Intensidad
  2. Adquisición de Imágenes
  3. Parámetros de la Cámara
II Regularización Robusta
  1. Regularización de Thikonov
  2. Regularización Robusta basada en M-Estimadores.
  3. Regularización Robusta basada en Potenciales con Condición de Reposo Adaptable.
  4. Algoritmos de Minimización.
III Rasgos y Características en Imágenes
  1. Detección de bordes
  2. Esquinas
  3. Forma local
IV Calibración de Cámaras
  1. Calibración directa
  2. Matriz de proyección
  3. Auto-calibración
V Visión Estéreo
  1. El problema de la correspondencia
  2. Geometría Epipolar
  3. Reconstrucción 3-D
VI Movimiento
  1. Campo de movimiento y flujo óptico (FO)
  2. Cálculo del FO
  3. Algoritmo robusto de FO
  4. Segmentación basada en movimiento
VII Forma a Partir de Sombreado
  1. Modelo de la Imagen
  2. Estimación de la forma
VIII Forma a partir de proyección de luz estructurada
  1. El patrón de franjas
  2. Algoritmos de pasos de fase
  3. Filtros de Cuadratura
  4. Algoritmo basado en regularización robusta
    5.

BiBLIOGRAFÍA

LIBROS

  1. E. Trucco and A. Verri, Introductory Techniques for 3-D Computer Vision, Prentice Hall Upper Saddle River, New Jersey 1998.
  2. R. Klette, K. Schlüns and A. Koschan, Computer Vision: Three-Dimensional data from Images, Springer-Verlag Singapure Pte. Ltd. 1998
  3. P.K. Horn, Robot Vision , MIT Press
  4. Jahne,  Fundaments of Image Processing, 2a. ed. Springer Verlag,  1998.
  5. M. Rivera, Notas del CursoVC, 2000

ARTICULOS

  1. Geman and Reynols PAMI 1992
  2. Charbonie IEEE Proc IP 1996
  3. Black and Rangarajan IJCV 1997
  4. Rivera and Marroquin ICIP 2000
    5.