Evaluación de mapas de disparidad
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Un mapa de disparidad es la salida de un algoritmo de estimación de puntos correspondientes, el cual es estimadoen una etapa intermedia del proceso de reconstrucción de la profundidad a partir de dos o más imágenes. Lacomparación del desempeño de un grupo de algoritmos de estimación de correspondencia puede hacerse medianteuna evaluación cuantitativa de mapas de disparidad contra mapas de referencia. Está evaluación requiere de unametodología, la cual involucra diversos elementos y métodos. Algunos de estos elementos y métodos han recibidomás atención que otros en la literatura. La cantidad de imágenes utilizadas, y la relación entre el contenido de lasmismas y los diferentes dominios de aplicación han sido temas de amplia discusión en la literatura. Por otra parte,existen pocas publicaciones que aborden los temas relacionados con las medidas y los criterios de evaluación. Enla práctica, el uso de diferentes medidas podría conllevar a la obtención de resultados contradictorios, empleandoinclusive un mismo conjunto de pruebas. Adicionalmente, las particularidades de diferentes dominios de aplicaciónpueden implicar requerimientos variables durante el proceso de evaluación. En este artículo se presenta unametodología de evaluación para algoritmos de estimación de correspondencia en imágenes estéreo. La metodologíase considera como aumentada en la medida que, a diferencia de las metodologías convencionales, permite unaselección interactiva de diferentes elementos y métodos de evaluación, con diferentes propiedades. En la presentemetodología, se formaliza el concepto de criterios de error, mediante la teoría de conjuntos. La experimentaciónrealizada mostró que el uso de la metodología propuesta provee resultados innovadores, realzando la relevancia deuna discusión en los diferentes elementos y métodos involucrados en el proceso de evaluación.
Descargas
- María Trujillo, Una visión general del estándar de transmisión de televisión digital terrestre , Ingeniería y Competitividad: Vol. 15 Núm. 1 (2013): Ingeniería y Competitividad
- Marta Millán, Maria Trujillo, Daniel Valencia, Una arquitectura de integración semántica de datos e imágenes médicas , Ingeniería y Competitividad: Vol. 16 Núm. 2 (2014)
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