LEVEL-BASED CORRESPONDENCE APPROACH TO COMPUTATIONAL STEREO

One fundamental problem in computational stereo reconstruction is correspondence. Correspondence is the method of detecting the real world object reflections in two camera views. This research focuses on correspondence, proposing an algorithm to improve such detection for low quality cameras (webcams) while trying to achieve real-time image processing. Correspondence plays an important role in computational stereo reconstruction and it has a vast spectrum of applicability. This method is useful in other areas such as structure from motion reconstruction, object detection, tracking in robot vision and virtual reality. Due to its importance, a correspondence method needs to be accurate enough to meet the requirement of such fields but it should be less costly and easy to use and configure, to be accessible by everyone. By comparing current local correspondence method and discussing their weakness and strength, this research tries to enhance an algorithm to improve previous works to achieve fast detection, less costly and acceptable accuracy to meet the requirement of reconstruction. In this research, the correspondence is divided into four stages. Two stages of preprocessing which are noise reduction and edge detection have been compared with respect to different methods available. In the next stage, the feature detection process is introduced and discussed focusing on possible solutions to reduce errors created by system or problem occurring in the scene such as occlusion. Lastly, in the final stage it elaborates different methods of displaying reconstructed result. Different sets of data are processed based on the steps involved in correspondence and the results are discussed and compared in detail. The finding shows how this system can achieve high speed and acceptable outcome despite of poor quality input. As a conclusion, some possible improvements are proposed based on ultimate outcome

LEVEL-BASED CORRESPONDENCE APPROACH TO COMPUTATIONAL STEREO

One fundamental problem in computational stereo reconstruction is correspondence. Correspondence is the method of detecting the real world object reflections in two camera views. This research focuses on correspondence, proposing an algorithm to improve such detection for low quality cameras (webcams) while trying to achieve real-time image processing. Correspondence plays an important role in computational stereo reconstruction and it has a vast spectrum of applicability. This method is useful in other areas such as structure from motion reconstruction, object detection, tracking in robot vision and virtual reality. Due to its importance, a correspondence method needs to be accurate enough to meet the requirement of such fields but it should be less costly and easy to use and configure, to be accessible by everyone. By comparing current local correspondence method and discussing their weakness and strength, this research tries to enhance an algorithm to improve previous works to achieve fast detection, less costly and acceptable accuracy to meet the requirement of reconstruction. In this research, the correspondence is divided into four stages. Two stages of preprocessing which are noise reduction and edge detection have been compared with respect to different methods available. In the next stage, the feature detection process is introduced and discussed focusing on possible solutions to reduce errors created by system or problem occurring in the scene such as occlusion. Lastly, in the final stage it elaborates different methods of displaying reconstructed result. Different sets of data are processed based on the steps involved in correspondence and the results are discussed and compared in detail. The finding shows how this system can achieve high speed and acceptable outcome despite of poor quality input. As a conclusion, some possible improvements are proposed based on ultimate outcome

Reconstrucción 3D a partir de imágenes rayos x de frutos con semilla

Este trabajo plantea como objetivo la aplicación de 2 técnicas de Visión Estéreo para la reconstrucción 3d de 2 imágenes rayos x del fruto de la palta con semilla; esta investigación surge debido a que el tiempo de congelación resulta ser mucho más complejo según la variación de forma del producto, y a pesar que existen modelos matemáticos con el que podemos apoyarnos para determinar resultados de congelamiento estos aún siguen siendo aproximaciones, ya que la forma geométrica como esfera, elipses, cilindros no son formas precisas que se puedan comparar con otros tipos de frutos como la palta con semilla, ya que esta fruta es solo una aproximación a figuras geométricas, como sabemos tiene variación de forma lo que hace que el cálculo de enfriamiento no sea el adecuado; el propósito es entonces reconstruir la forma real del fruto de la palta en tres dimensiones permitiendo de esta manera que los cálculos de enfriamiento del fruto sea el adecuado en las industrias que practican este tipo de procesos. Para realizar esta investigación, se ha estudiado las bases teóricas y los trabajos previos relacionados a la reconstrucción 3d mediante visión estéreo usando el método 1: Técnica tradicional y método 2: Técnica de pistas. Se utilizaron 2 imágenes rayos x del fruto de la palta como muestra para la puesta a prueba de nuestros métodos implementados, los indicadores utilizados para la evaluación de cada método fueron el tiempo de procesamiento del mapa de disparidad, tiempo de reconstrucción del fruto de la palta con semilla, porcentaje de consumo de memoria en procesar el mapa de disparidad, porcentaje de precisión y error en la reconstrucción 3d del fruto de la palta con semilla. En esta investigación se desarrollan dos métodos para la reconstrucción 3d del fruto de la palta con semilla , y se determinó que el método que procesa de manera más rápida el mapa de disparidad mediante el ingreso de 2 imágenes rayos x cuya dimensión es (648x864 pixeles) es el Método 1 que permite preparar el mapa de disparidad para poder reconstruirlo basándose en la técnica tradicional, obteniendo un tiempo de 18.2825 segundos, en comparación con el método 2 que permite preparar el mapa de disparidad para poder reconstruirlo basándose en la técnica de pistas ,que tarda un tiempo de 19.451 segundos en procesar el mapa de disparidad, tardando 1.1685 segundos más que el método 1. El método que reconstruye de manera más rápida el fruto de la palta con semilla mediante el ingreso de 2 imágenes rayos x cuya dimensión es (648x864 pixeles) es el Método 1 que permite ver como el fruto está en su tercera dimensión basándose en la técnica tradicional, obteniendo un tiempo de 18.3825 segundos, en comparación con el método 2 que permite ver como el fruto está en su tercera dimensión basándose en la técnica de pistas, que tarda un tiempo de 19.551 segundos en reconstruir el fruto de la palta con semilla, tardando 1.1685 segundos más que el método 1. El método que consume menos memoria en procesar el mapa de disparidad mediante el ingreso de 2 imágenes rayos x cuya dimensión es (648x864 pixeles) es el Método 2 que permite preparar el mapa de disparidad para poder reconstruirlo basándose en la técnica de pistas, obteniendo un porcentaje de consumo de memoria de 11.37 %, en comparación con el método 1 que permite preparar el mapa de disparidad para poder reconstruirlo basándose en la técnica tradicional ,que consume 88.63 %, consumiendo 72.26% más de memoria que el método 2. Comparando ambos métodos mediante el ingreso de 2 imágenes rayos x cuya dimensión es (648x864 pixeles), según la fórmula del rango estándar, se puede notar que ambos métodos que permiten la reconstrucción 3d del fruto de la palta con semilla tienen una precisión de 〖±5.88cm〗^3 respecto al objeto real del fruto de la palta. Esto demuestra que según la percepción del usuario en ver el objeto reconstruido con un mejor panorama, lo sustenta con este indicador. La diferencia de estos métodos es el tiempo de procesamiento, reconstrucción así como la memoria consumida. Palabras clave: Reconstrucción 3D, Visión Estéreo, Mapa de disparidad, Costo de correspondencia, Agregación de pruebas, selección de disparidad.Tesi

Importance of embodiment towards co-operation in multi robot systems

The work presented in this thesis relates to one of the major ongoing problems in robotics: Developing control architectures for cooperation in Multi Robot Systems (MRS). It has been widely accepted that Embodiment is a prime requirement for Robotics. However, in the case of MRS research, two major shortfalls were identified. First, it was highlighted that no effort had been made into research platforms for Embodied MRS. Second, it was also observed that, generally, the more units in an MRS the lower their capabilities and as a result the poorer their degree of embodiment. These two issues were addressed separately. Firstly, a novel concept for MRS development platform named 'Re-embodiment' is presented. Re-embodiment aims to facilitate research on control systems for MRS by minimising the effort required to ensure that the robots remain embodied and situated. Using Re-embodiment, researchers can implement and test largely different control algorithms at virtually the same time on large fleets of robots. Secondly, an innovative mono vision distance measurement algorithm is presented. The intention is to provide a cheap, yet information rich, sensory input that can be realistically implemented on large fleet of robots. After a 'one off calibration of the image sensor, distances from the robot to objects in its environment can be estimated from single frames.EThOS - Electronic Theses Online ServiceGBUnited Kingdo