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5/11/2012

Mejorar la captura de imágenes tridimensionales en tiempo real

Investigadores de la UPNA desarrollan una técnica para mejorar la captura de imágenes tridimensionales en tiempo real. El trabajo, publicado en una revista científica líder sobre Computación e Inteligencia Artificial, tiene aplicaciones en aeronáutica, automoción y quirófanos.

Un grupo de investigadores de la Universidad Pública de Navarra ha desarrollado una técnica que permite mejorar el procesado de imágenes tridimensionales en tiempo real. El trabajo, que tiene aplicaciones como el vídeo en 3D, la aeronáutica, la automoción o los sistemas inteligentes para quirófanos, ha sido publicado en la revista norteamericana “IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence”, publicación líder, por su impacto, en el campo de las Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial.

Esta investigación se enmarca dentro de la tesis doctoral que Leonardo de Maeztu Reinares, ingeniero de Telecomunicación, desarrolla en la Universidad Pública de Navarra. Son también coautores del artículo los profesores del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica Rafael Cabeza Laguna y Arantxa Villanueva Larre.

El trabajo se basa en la visión estereoscópica, una técnica para poder obtener imágenes tridimensionales. “El principio básico de la estereoscopía es el uso de dos o más cámaras que adquieren simultáneamente la misma escena desde diferentes posiciones, a semejanza de los ojos humanos –explican los autores-. De esta manera, para cada instante de tiempo, se captan dos o más imágenes, que son comparadas entre sí para deducir la distancia de los objetos a las cámaras y captar así la profundidad de la que carece la fotografía clásica, que es bidimensional”.

Esta comparación entre dos imágenes estereoscópicas requiere, para poder producir resultados precisos, “una fuerte carga computacional y una gran complejidad algorítmica”, según los autores. Y precisamente el trabajo publicado propone tres modificaciones de los algoritmos (entendidos como operaciones o instrucciones) que permiten reutilizar una técnica, ya conocida previamente y llamada difusión anisotrópica, con el objeto de comparar pares de imágenes estereoscópicas.

“El algoritmo propuesto –señala Leonardo de Maeztu- obtiene unos resultados mejores que otros previos de su misma clase y, además, presenta una ventaja competitiva muy interesante: ser implementado en tiempo real en una tarjeta gráfica estándar. Aunque son algoritmos que requieren una gran capacidad de cálculo, si se utiliza toda la potencia de los actuales procesadores gráficos, se pueden llegar a ejecutar en tiempo real, es decir, a procesar tantas imágenes por segundo como las que captura la correspondiente cámara”.

Aplicaciones de la visión estereoscópica

Estas investigaciones sobre la visión estereoscópica tienen aplicaciones en campos como la grabación de vídeo en 3D, la monitorización del entorno en vehículos (aviones y helicópteros no tripulados, automóviles, etc.) o sistemas inteligentes para quirófanos.

Según la clasificación del Journal Citation Reports (JCR), que evalúa las revistas científicas mundiales, la publicación “IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence”, que recoge el artículo de los investigadores de la Universidad Pública de Navarra, encabeza el ranking mundial dentro de las dedicadas a las Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial por su factor de impacto. Está editada por el IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers), una organización profesional de ámbito mundial, con sede en Estados Unidos y que agrupa a casi 400.000 profesionales de las nuevas tecnologías.

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