Sistema de vision basado en procesado guiado por cambios y logica reconfigurable para el analisis de movimiento de alta velocidad

Zusammenfassung

El movimiento es la principal fuente de información que nos ayuda a determinar la forma y estructura de los objetos percibidos en nuestro entorno. De esta manera, muchas técnicas para la estimación del campo de velocidad son componentes indispensables para aplicaciones de visión. El campo de velocidad puede ser utilizado para una gran cantidad de aplicaciones, tales como: reconstrucción 3D, reconstrucción de imágenes afectadas por ruido, video compresión, segmentación por movimiento, seguimiento, navegación autónoma y estimación del tiempo al impacto. Sin embargo, la estimación del movimiento es una aplicación que demanda una gran cantidad de recursos y este hecho viene a ser un cuello de botella cuando se requiere un procesamiento en tiempo real. El cálculo del flujo óptico consiste en la estimación del campo del movimiento aparente 2D dentro de una secuencia de imágenes. De esta manera, cada píxel tiene asociado comúnmente un vector velocidad. En la literatura, existe una gran cantidad de estrategias para calcular el flujo óptico. De todos los métodos el basado en el gradiente y el basado en la correlación son los más ampliamente utilizados. Sin embargo, la principal restricción para la implementación en tiempo real de dichos algoritmos es sin duda la gran cantidad de información a procesar y el elevado costo computacional que representan el cálculo de dichos algoritmos. Ambas restricciones han sido abordadas muchas veces, desde un punto de vista de una reducción selectiva de la información, combinando sensores especiales con arquitecturas embebidas desarrolladas sobre FPGA's. Algunos otros trabajos utilizan arquitecturas en pipeline implementadas sobre FPGA's, computadoras paralelas y otros trabajos utilizando estaciones de trabajo. El método clásico utilizado para el análisis de una secuencia de imágenes normalmente procesa todos los píxeles de la imagen y de todas las imágenes. Para el cálculo del flujo óptico las deriv