Metodología para la corrección de huecos en imágenes de rango basada en conocimiento del dominio (2012)
El proceso de reconstrucción de formas implica estimar una representación matemática de la geometría de un objeto a partir de un conjunto de medidas conocidas y adquiridas de dicho objeto. En relación con las muestras adquiridas, existen numerosas dificultades relacionadas con el proceso de adquisición; la topología del objeto, la estructura del sensor, las características físicas del material del objeto, las condiciones de iluminación, entre otras dificultades. Éstas constituyen la fuente principal de generación de anomalías dentro de los datos muestreados, que afectan la estimación de representaciones precisas de los objetos. En esta investigación, dichas anomalías se clasifican en tres grupos, los cuales son: Presencia de Ruido, Formación de Huecos y Redundancia de Información. Para tratar con estas dificultades, se aplica típicamente una etapa de corrección denominada Etapa de Integración. La importancia de esta etapa consiste en disminuir el efecto de estas anomalías en el nivel de precisión de la representación final. Cualquiera que sea el tipo de anomalía, corresponde a un área amplia de estudios, con diversas y numerosas técnicas propuestas. A pesar de esto, el tratamiento de estas anomalías, es un área de continuo mejoramiento y se considera aún un problema abierto para la comunidad científica. La dificultad radica fundamentalmente, en algunos casos en que la naturaleza exacta de la fuente de estas anomalías es desconocida, compleja de modelar, o sencillamente porque una solución a estos problemas necesariamente tendrá un nivel de incertidumbre. Lo anterior, ha generado la necesidad de desarrollar procedimientos de corrección asistidos por el usuario. Aunque diferentes enfoques geométricos y matemáticos han sido propuestos, sus debilidades radican principalmente en que sus aplicaciones son de dominio limitado debido a su poca flexibilidad de adaptación a objetos con diferentes topologías. En este documento, se propone una aproximación metodológica para la corrección de anomalías asociadas con la ausencia de información. Cada discontinuidad es clasificada como reparable o no, de acuerdo a una aproximación estimada de su irregularidad, y reparadas mediante el uso de un modelo de corrección bayesiano./Abstract. The representation of the geometry of an object from a set of measures from the object. The samples have numerous difficulties associated with the acquisition process, the topology of the object, the sensor structure, the physical characteristics of the material, illumination conditions, among other difficulties. These are the main sources of defect generation in the sampled data, which affect the estimate of accurate representations of the objects. In this research, these anomalies are classified into three groups, which are: Presence of Noise, Redundancy and Holes. To deal with these difficulties, is typically applied correction stage called stage of Integration. The importance of this stage is to reduce the effect of these anomalies in the precision of the final representation. Whatever the type of anomaly, it corresponds to a broad area of study with various and numerous proposed techniques. Despite this, treatment of these anomalies is an area of continuous improvement and is still considered an open problem for the scientific community. The difficulty lies mainly, that in some cases where the exact nature of the source of these anomalies is unknown, modeling complex, or simply, because one solution to these problems necessarily has a level of uncertainty. This has generated the need to develop procedures for user-assisted correction. Different approaches and mathematical geometry have been proposed. Their main weakness lies in their domain applications are limited due to little flexibility to adapt to objects with no restrictions on the topologies. In this paper, we propose a methodological approach for the correction of anomalies associated with the loss of information. Each discontinuity is classified as repairable or not, according to an estimate approximation of its irregularity, and repaired by using a Bayesian correction model.