Cálculo de mapas de elevación de zonas urbanas

Abstract

El tema de este proyecto de grado es el cálculo de mapas de elevación de alta precisión de zonas urbanas, a partir de dos imágenes aéreas o satelitales tomadas de distintos puntos de vista. El principio estereoscópico permite calcular las alturas de los objetos de una escena (usando dos imágenes de distinta perspectiva), debido a que relaciona la profundidad de los mismos con su desplazamiento (disparidad) relativo a los dos puntos de vistas. La precisión en las alturas estimadas depende directamente de la precisión en las disparidades calculadas y del cociente B/H (baseline1/ altura de las cámaras). Los algoritmos estereoscópicos clásicos calculan disparidades enteras, pero usando una configuración de cámaras con un baseline grande permiten obtener buenas estimaciones. Aunque esto tiene el inconveniente de que el aumento de la distancia entre las cámaras incrementa zonas que son vistas solo en una imagen y no en ambas (oclusiones). En estas zonas no se puede estimar las alturas debido a que no existen correspondencias entre el par de imágenes. Lo anterior se ve agravado en las imágenes aéreas o satelitales de zonas urbanas a causa de que las construcciones (edificios, casas, etc.) más altas taparían a las más bajas. Recientemente, se ha empezado a diseñar nuevos algoritmos para tratar pares estéreo con un baseline pequeño. De esta forma, se pueden obtener mapas de elevación densos (evitando las oclusiones), pero teniendo que innovar en técnicas para obtener disparidades subpixelares, amén de compensar la pérdida de precisión por la configuración de cámaras usada (un H/B grande). La primera parte del trabajo realizado consiste en el desarrollo de una aplicación para trabajar con algoritmos estereoscópicos en el cálculo de mapas de elevación. La misma está enfocada en el uso de pares estéreo con un baseline pequeño y permite calcular mapas de disparidad subpixel con los algoritmos presentados e implementados en [3]. Otra caracter ística importante es que genera a partir de un par estéreo y un mapa de disparidad, nuevos pares estéreo que simulan una variación en el cociente B/H (baseline / altura). Esto tiene como propósito poder comparar algoritmos estereoscópicos usando distintas configuraciones de cámaras para la misma escena. Como segunda parte se continua con el desarrollo y evaluación de un nuevo algoritmo estereosc ópico iniciado como tarea final del curso \201CTeoría Computacional de la Gestalt\201D. El algoritmo propuesto calcula disparidades subpixelares basándose en la búsqueda de correspondencias entre las líneas de nivel de las imágenes.