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Correspondencia de caracterısticas utilizando esquemas clásicos en el espectro visible
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Correspondencia de caracterısticas utilizando esquemas clásicos en el espectro visible
Chilan Hidalgo, Carmen Isabel; Ricaurte Arias, Pablo Andres; Aguilera Carrasco, Cristhian; Sappa, Angel; Vintimilla Burgos, Boris
Fecha:
2014-06-04
Resumen:
This paper presents a comparative evaluation of classical feature point descriptors when they are used in
the long-wave infrared spectral band. Robustness to changes in rotation, scaling, blur, and additive noise are
evaluated using a state of the art framework. Statistical results using an outdoor image data set are presented
together with a discussion about the differences with respect to the results obtained when images from the
visible spectrum are considered.
Descripción:
En general, las aplicaciones de vision por computadora
se basan en el uso de camaras que trabajan en el
campo visible del espectro. Recientemente avances en
la captura de imagenes infrarrojas, ası como tambien
la reduccion en los costos de esas camaras, ha abierto
nuevas oportunidades para desarrollar soluciones excelentes
que trabajan en la banda infrarroja del espectro
o entre varios dominios del espectro entre el campo
infrarrojo y visible (ejm., (Barrera et al., 2013),
(Aguilera et al., 2012), (Barrera et al., 2012) and (Felicısimo and Cuartero, 2006)).
Las bandas espectrales de las imagenes infrarrojas
van desde 0.75 μm a 15 μm, del cual se divide
en las siguientes categorıas: Infrarrojo cercano (NIR:
0.751.4 μm), Infrarrojo de onda corta (SWIR: 1.43
μm), Infrarrojo de onda media (MWIR: 38 μm) o Infrarrojo
de onda larga (LWIR: 815 μm). Imagenes de
cada una de estas categorıas tienen ventajas particulares
para ciertas aplicaciones dadas; por ejemplo las
imagenes NIR son generalmente usadas para aplicaciones
que usan deteccion de la mirada y seguimiento
de los ojos (Coyle et al., 2004); la banda espectral
SWIR ha mostrado su uso en ambientes con mucha
neblina (Hansen and Malchow, 2008); MWIR es usado
generalmente para detectar temperaturas de alguna
forma superiores a la del cuerpo en aplicaciones militares;
finalmente, las imagenes LWIR han sido usadas
en video vigilancia y asistencia en el manejo
(Krotosky and Trivedi, 2007). El presente trabajo se
concentra en el campo LWIR, el cual corresponde a
la banda espectral m´as lejana con respecto al espectro
visible.
Siguiendo la evolucion del espectro visible basado
en vision por computadora, en las imagenes del dominio Infrarrojo han surgido temas tales como el
registrado de imagenes , reconocimiento de patrones
o vision estereo los cuales han sido enteramente abarcados.
Como primera instancia, herramientas clasicas
del espectro visible han sido solo usadas o poco adaptadas
en el nuevo dominio. Una de estas herramientas
es la descripcion de puntos caracterısticos, los cuales
han sido un tema de bastante investigacion en la pasada
decada en la comunidad de vision por computadora.
Dado la gran cantidad de contribuidores en este
topico han habido muchos trabajos en la literatura
sobre evaluar y comparar su rendimiento en el caso
del espectro visible (ejm., (Miksik and Mikolajczyk,
2012), (Mikolajczyk and Schmid, 2005), (Bauer et al.,
2007) y (Schmid et al., 2000)).
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