Componente de software para Realidad Aumentada, basado en la detección de características naturales en imágenes.

Abstract

La presente investigación surge de la necesidad de desarrollar aplicaciones de Realidad Aumentada (RA) basadas en marcadores, que muestren una representación de la información que se va a aumentar mediante imágenes tradicionales y no al estilo de los marcadores blanco y negro utilizados hasta el momento. La idea es mostrar al usuario una relación semántica más descriptiva entre la información que se va a aumentar y su respectivo marcador. Por tal motivo se decide utilizar la técnica de detección y extracción de características naturales en imágenes, invariantes a escala y rotación para calcular las transformaciones geométricas necesarias para introducir los gráficos aumentados en la escena real. El objetivo es desarrollar un componente de software para RA que produzcan resultados robustos, mediante la utilización de dicha técnica. En el documento se describen los conceptos referentes a la visión por computadoras (VC) relacionados con esta investigación, especialmente los algoritmos detectores y descriptores de características en imágenes. El autor realiza un estudio para conocer la evolución de los trabajos e investigaciones referentes al objeto de la investigación. Se propone una solución basada en la detección y descripción de características naturales en imágenes que hace uso alternativo de los algoritmos SURF, SIFT, FREAK y ORB, implementados en la biblioteca OpenCV. A partir de los resultados de tales algoritmos es que se calculan las transformaciones geométricas de los marcadores. La solución propuesta aparece descrita en el documento, así como su implementación para demostrar su validez y cumplir con el objetivo de la investigación.