Resumen de Hacia la Navegación Visual de un Vehículo Autónomo Submarino en Áreas con Posidonia Oceanica

Francisco Jesús Bonin Font, Carles Coll Gomila, Gabriel Oliver Codina

• español

  Este artículo presenta los resultados de un estudio experimental exhaustivo que determina el tipo de características visuales que presentan una mayor robustez, estabilidad y trazabilidad en imágenes submarinas tomadas en entornos colonizados con Posidonia Oceanica (P.O.), sean consecutivas o que cierran bucles (imágenes que muestran una misma área, parcial o totalmente, tomadas en tiempos distintos, desde puntos de vista distintos o incluso en condiciones de iluminación diferentes). El trabajo se ha centrado en dos puntos fundamentales: a) evaluar la capacidad que pueden tener varias técnicas de aumento de contraste en imágenes con P.O. a la hora de aumentar el número y calidad de las características visuales, y b) encontrar la combinación detector/descriptor invariante a rotación y traslación, que maximiza el número de correspondencias inliers usadas posteriormente para el cálculo de la odometria visual, o en el registro de imágenes que cierran bucles.

• English

  This paper presents an exhaustive, extensive and detailed experimental assessment of different types of visual key-points in terms of robustness, stability and traceability, in images taken in marine areas densely colonized with Posidonia Oceanica (P.O.). This work has been focused mainly in two issues: a) evaluating the  capacity of several image color and contrast enhancing preprocessing techniques to increase the image quality and the number of stable features, and b) finding the pair feature detector/descriptor, from a wide range of different combinations, that maximizes the number of inlier correspondences in consecutive frames or frames that close a loop (images that overlap, taken at distant time instants, from different viewpoints or even with different environmental conditions). Conclusions extracted from both evaluations will affect directly the quality of visual odometers and/or the image registration processes involved in visual SLAM approaches.