Estimación de movimiento no rígido mediante modelos deformables

  1. MORALES SÁNCHEZ, JUAN
unter der Leitung von:
  1. Luis Weruaga Prieto Doktorvater

Universität der Verteidigung: Universidad Politécnica de Cartagena

Fecha de defensa: 08 von Juli von 2005

Gericht:
  1. Antonio José Albiol Colomer Präsident/in
  2. José Carlos Fernández Andrés Sekretär
  3. Ramón Miralles Ricós Vocal
  4. Juan Zapata Pérez Vocal
  5. Jesús Cid Sueiro Vocal

Art: Dissertation

Teseo: 129319 DIALNET

Zusammenfassung

RESUMEN: La estimación de movimiento entre imágenes es una necesidad cada vez más importante en el procesado digital de imagen. Este problema, también denominado registro de imagen, consiste en encontrar la mejor correspondencia espacial entre dos imágenes. El registro de imagen se emplea en campos muy variados de ciencia e ingeniería, como en sistemas de telemetría y teledetección, medicina, cartografía o visión artificial. La aparíción de nuevas tecnologías en adquisición de imágenes, en particular en el ámbito médico, demanda técnicas más avanzadas de registro de imagen para automatizar tareas de diagnóstico y tratamiento médico, en concreto, técnicas de estimación de movimiento no rígido y fusión de imágenes procedentes de diferentes fuentes. En esta Tesis Doctoral se aborda el problema de la estimación de movimiento no rígido entre imágenes, con la propuesta de un método novel de registro de imagen que consta de dos etapas bien definidas: en la primera etapa se establece una correspondencia espacial difusa entre ambas imágenes, y en la segunda se obtiene a partir del resultado anterior la correspondencia espacial explícita mediante un método de regularízación Tikhonov. Ambos aspectos tanto en su combinación como individualmente representan una contribución al estado de la técnica. En la primera fase de procesado, se extraen las posibles correspondencias espaciales, las cuales se caracterizan a través de modelos paramétricos convexos. Dichos modelos definen la región espacial de correspondencia de mayor verosimilitud, pudiendo representar diferentes geometrías, como puntos y curvas. A diferencia de los métodos basados en características, el método desarrollado no extrae características de las imágenes ni se hace uso de técnicas de segmentación, sino que se emplea una estrategia más cercana a la de los métodos basados en áreas (aunque utilizada en sentido amplio)