Multitud de aplicaciones de la visión artificial necesitan comparar o integrar imágenes de un mismo objeto pero obtenidas en instantes de tiempo diferentes, con distintos dispositivos (cámaras), desde distintas posiciones, bajo distintas condiciones, etc. Estas diferencias en la captura dan lugar a imágenes con importantes diferencias geométricas relativas que impiden que éstas “encajen” con precisión unas sobre otras. El registro elimina estas diferencias geométricas de forma que píxeles situados en las mismas coordenadas se correspondan con el mismo punto del objeto y, por tanto, ambas imágenes se puedan comparar o integrar fácilmente. El registro de imágenes es esencial en disciplinas como la teledetección, radiología, visión robótica, etc.; campos, todos ellos, que superponen imágenes para estudiar fenómenos medio-ambientales, monitorizar tumores cancerígenos o para reconstruir la escena observada. En esta tesis se aborda la problemática asociada a este proceso, se analizan experimentalmente las técnicas de registro no-rígido más representativas. También se estudian diferentes medidas de similitud utilizadas para medir su consistencia y se propone un novedoso procedimiento para mejorar la precisión del registro lineal por trozos y generar reconstrucciones 3D de la escena observada.
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