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Restauración multiocular de imágenes degradadas por dispersión óptica (2017-2021)
Jose Enrique Hernandez Beltran, Doctorado en Ciencias en Sistemas Digitales, Instituto Politécnico Nacional.
Victor H. Diaz-Ramirez, and Rigoberto Juarez-Salazar (Asesores).

Palabras clave

Restauración de imágenes, visión multiocular, dispersión óptica,
correspondencia estéreo, filtros adaptativos de correlación.



Resumen

En este trabajo se presenta un algoritmo para la restauración de imágenes degradadas por dispersión óptica, utilizando un sistema de visión estéreo. Primero, dado un par de imágenes estéreo rectificadas de una escena degradada, se estima el mapa de disparidad de la escena utilizando un filtro de correlación adaptativo. El filtro de correlación permite detectar y estimar la localización de un objeto de interés en una escena observada, a partir de una imagen de referencia que contiene al objeto definido de forma implícita. Posteriormente, la disparidad estimada de la escena y los parámetros físicos del sistema de visión estéreo son usados para estimar la distribución de profundidad de los objetos de la escena en relación al sistema de visión.

La información de profundidad es utilizada para estimar los parámetros atmosféricos de degradación de la escena. Para esto, se proponen estimadores estadísticos de los parámetros atmosféricos del modelo de degradación, bajo suposiciones inherentes a la captura de imágenes estéreo. Finalmente, la profundidad de la escena y los parámetros atmosféricos estimados son usados en un modelo matemático de restauración basado en la formación de la imagen, para recuperar una imagen clara de la escena observada. El desempeño del algoritmo propuesto para la restauración de imágenes degradadas por dispersión óptica es evaluado en imágenes obtenidas en bases de datos académicas e imágenes capturadas mediante una plataforma experimental de laboratorio, en términos de medidas de desempeño objetivas.

Contribuciones