Determinación automática de puntos de fuga en imágenes monoscópicas: aplicación al patrimonio histórico

Abstract

Imagen monoscópica es una proyección de una escena tridimensional en un plano, que se realiza a través de un punto de vista y puede expresarse como una perspectiva. Sin embargo, aunque la tercera dimensión, aparentemente se pierde durante esta proyección, puede recuperarse si la información almacenada en la imagen se trata de la forma adecuada empleando técnicas fotogramétricas o de análisis dimensional perspectivo. Históricamente, la perspectiva ha sido estudiada por artistas buscando representar mejor las escenas tridimensionales en materiales planos (cuadros o láminas, entre otros), pero en la actualidad, el estudio se centra en la representación tridimensional de objetos a partir de su imagen bidimensional. El efecto perspectivo más conocido es que en el espacio las líneas paralelas se cortan en un único punto común llamado punto de fuga. Su conocimiento condiciona ciertos elementos de una imagen, permitiendo así realizar un análisis cualitativo y/o cuantitativo de la misma. Cualitativamente, los puntos de fuga pueden utilizarse para agrupar líneas comunes en imágenes contiguas con el objetivo de fusionarlas, y cuantitativamente, se emplean para la autocalibración de la cámara, el análisis dimensional del objeto o la reconstrucción tridimensional. En esta tesis doctoral se desarrolla una metodología para la detección automática de los puntos de fuga en imágenes monoscópicas. Para ello, se cubren las siguientes fases: 1. Detección de los bordes de la imagen utilizando operadores basados la primera derivada de la función imagen, tanto direccionales como no direccionales. 2. Extracción de las rectas definidas por los agrupamientos de píxeles que definen los bordes de la imagen, utilizando la dirección del gradiente en el píxel de borde. 3. Determinación del tipo de perspectiva que define la imagen fotográfica. Para ello se clasifican las rectas extraídas utilizando la ecuación general de la recta en cinco particiones: horizontal, vertical, centro, derecha e izquierda. 4. Cálculo de la posición de los puntos de fuga según el tipo de perspectiva seleccionado: central, casi central o de dos puntos de fuga. Una vez completadas todas estas fases, se extraen conclusiones metodológicas a partir de unas imágenes tipo que sirven de campo de pruebas, así como de imágenes relativas a ejemplos del patrimonio histórico.

A monoscopic image is a projection in a plane of a three-dimensional scene, which is performed through a viewpoint and can be expressed as a perspective. However, while the third dimension is apparently lost during this projection, it can be retrieved if the stored information is treated appropriately using photogrammetric techniques or dimensional perspective analysis. Historically, perspective has been studied by artists seeking to represent more faithfully threedimensional scenes on flat materials (paintings or prints, among others), but nowadays studies are focuses on the three-dimensional representation of objects from a bi-dimensional image. The most well-known perspective effect is that in the space parallel lines converge at a common point known as a vanishing point. Knowledge of these points gives information about elements of an image, which means that a qualitative and/or quantitative analysis of the image can be carried out. Qualitatively, vanishing points can be used to group common lines in adjacent images which need to be merging, and quantitatively, vanishing points are used for automatic calibration or a camera, dimensional analysis of an object or three-dimensional reconstruction. This thesis develops a methodology for the automatic vanishing points detection in monoscopic images. To this end, it covers the following stages: 1. Edges detection based in first-derivative operators, both directional and non-directional. 2. Extracting the straight-lines defined by groupings pixels that define the edges of the image, using the gradient direction at the edge pixel. 3. Determining the type of perspective that defines the photographic image. To do this, the straight-lines are classified using the general equation in five partitions: horizontal, vertical, center, right and left. 4. Calculation of the position of the vanishing points depending on the type of perspective selected: central, nearly central or two vanishing points. Once all these stages are completed, methodological conclusions from test and historical heritage images are drawn