Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10662/9931
Títulos: Detección en tiempo real de características poligonales en imágenes mediante la Transformada de Hough 3D
Autores/as: Moreno Marcelo, José Miguel
Director/a: Bachiller Burgos, Pilar
Palabras clave: Detección;Sistemas de visión artificial;Transformada de Hough 3D;Características poligonales;Tiempo real;Detection;Artificial vision systems;Hough Transform 3D;Polygonal characteristics;Real time
Fecha de publicación: 2019-11-05
Resumen: La detección de características es un aspecto importante a considerar en cualquier sistema de visión artificial. Una de las técnicas más populares para este fin es la Transformada de Hough Estándar, de la cual han surgido muchas variantes, siendo su principal función la detección de líneas rectas. En este proyecto se ha utilizado una variante denominada Transformada de Hough 3D (HT3D), que se caracteriza por representar segmentos de línea en lugar de líneas infinitas. Haciendo uso de un espacio de características tridimensional, HT3D puede detectar cualquier característica que pueda definirse a partir de segmentos, como esquinas, puntos extremos de segmento o polígonos, además de los propios segmentos. El uso de un espacio tridimensional implica un coste computacional elevado, lo que hace que HT3D no pueda utilizarse para aplicaciones de tiempo real en su versión secuencial. El objetivo de este trabajo es desarrollar una implementación de HT3D que permita detectar las diferentes características en tiempo real. Para eliminar la dependencia del hardware, la implementación se ha desarrollado utilizando el framework OpenCL. Se presentan pruebas de rendimiento comparando la implementación paralela con la secuencial, así como con distintas unidades de procesamiento gráfico.
Feature detection is an important problem to consider in many artificial vision system. One of the techniques more popular for this end is the Standard Hough Transform, being its main fuction the detection of strainght lines. In this proyect it has been used a variant called Hough Transform 3D (HT3D), which is characterized by representing line segments instead of infinites lines. Making use of a theree-dimensional feature space, HT3D can detect any feature that can be defined from segments, like corners, segment enpoints or polygons, in addition to line segments. The use to a three-dimensional space implies a high computacional cost, which makes that HT3D cannot be used for real time applications in its sequential version. The objective of this work is to develop an implementation of HT3D that provides the detection of the different features in real time. To eliminate the hardware dependencies, the implementation has been developed using the OpenCL framework. Performance tests are presented, comparing the parallel implementation with the sequential one, as well as with diferent graphic processing units.
URI: http://hdl.handle.net/10662/9931
Colección:Grado en Ingeniería Informática en Ingeniería de Computadores

Archivos
Archivo Descripción TamañoFormato 
TFGUEX_2019_Moreno_Marcelo.pdf19,12 MBAdobe PDFDescargar


Este elemento está sujeto a una licencia Licencia Creative Commons Creative Commons