Rectificación geométrica de imágenes mediante el empleo de transformaciones proyectivas y un sistema de medición inercial

• Autor: Tupac Yupanqui Fernández, Roberto Heinz
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2014
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/163832
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/5406
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmos; Procesamiento de imágenes digitales; Agricultura; Aeronaves; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

Cuando se adquieren imágenes aéreas, estas están propensas a tener una distorsión, el cual puede deberse a motivos como a la inclinación de la cámara al momento de adquirir la imagen, el relieve del terreno, etc. Estas distorsiones son corregidas por la ortorectificación. Cuando el relieve del terreno es bastante acentuada, como el caso de ciudades, se necesitan modelos de elevación digital para poder realizar una correcta rectificación de la imagen. La presente tesis está orientada a la rectificación de imágenes obtenidas de campos agrícolas, los cuales presentan un relieve plano, por lo que los modelos de elevación digital no son necesarios para realizar una correcta rectificación. En la adquisición de imágenes la cámara estará alineada en sus 3 ejes de rotación con una unidad de medición inercial, un sistema electrónico que incorpora acelerómetros y giroscopios, los que permiten medir la posición y la orientación. De este sistema se obtendrán los ángulos de rotación de la cámara. El algoritmo a diseñarse consiste en obtener una relación entre la imagen adquirida y la posición de la cámara al adquirir la imagen, de esa relación se obtiene una matriz de transformación, a la imagen obtenida se le aplica una transformación de proyección, empleando la matriz obtenida y por último se obtiene la imagen rectificada. En la verificación de los resultados se hará uso del algoritmo SURF, con la cual se obtendrán puntos de interés de una imagen de referencia y de la imagen rectificada, luego se procederá a hacer una comparación entre la distancia euclidiana de los puntos característicos de cada imagen, para finalmente realizar una evaluación de la relación geométrica entre ambas comparaciones. La efectividad del algoritmo estará determinada por el grado de dispersión de las comparaciones realizadas.