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   <dc:title>Un método para determinar la zona de recubrimiento de un estereopar</dc:title>
   <dc:creator>Naharro Campos, Mª Angeles</dc:creator>
   <dc:contributor>Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria del Terreny, Cartogràfica i Geofísica</dc:contributor>
   <dc:contributor>Prades Valls, Albert</dc:contributor>
   <dc:subject>Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria civil::Geomàtica::Fotogrametria</dc:subject>
   <dc:subject>Photogrammetry</dc:subject>
   <dc:subject>C++ (Computer program language)</dc:subject>
   <dc:subject>Fotogrametria</dc:subject>
   <dc:subject>C++ (Llenguatge de programació)</dc:subject>
   <dc:description>La identificación de puntos homólogos de un estereopar es un proceso usado con mucha&#xd;
frecuencia en distintas etapas del levantamiento fotogramétrico, que va desde la búsqueda&#xd;
de puntos homólogos para las fases previas de la orientación externa hasta su uso masivo&#xd;
en la creación de modelos de altura. En el presente trabajo se utiliza este procedimiento&#xd;
para un uso poco habitual: calcular de forma automática la zona de recubrimiento de un par&#xd;
estereoscópico. En un vuelo fotogramétrico convencional, para generar cartografía, los&#xd;
fotogramas cumplen con bastante exactitud la zona de recubrimiento que establece el pliego&#xd;
de condiciones del vuelo en concreto. En cambio, en vuelos fotogramétricos no&#xd;
convencionales realizados con vehículos no pilotados y teledirigidos, o bien, en el caso de&#xd;
fotogrametría arquitectónica, el porcentaje de recubrimiento suele ser desconocido y&#xd;
además para un mismo bloque puede que varíe de un par a otro.&#xd;
El objetivo de este trabajo es, pues, implementar una colección de funciones en lenguaje&#xd;
C++ que permitan determinar la zona de recubrimiento de un par fotogramétrico de forma&#xd;
autónoma. Para realizarlo se ha seguido los siguientes pasos:&#xd;
· En primer lugar, se parte de un estereopar con una zona de recubrimiento longitudinal,&#xd;
que se evalúa, entre el 55% y 80%, y se realiza una reducción considerable del tamaño&#xd;
de las imágenes mediante un método jerárquico piramidal (6 o 7 niveles según el&#xd;
tamaño original). El trabajo se concentra en los primeros niveles de la pirámide (los más&#xd;
pequeños).&#xd;
· En segundo lugar, se pasa un filtro de suavizado a ambas imágenes para conseguir&#xd;
minimizar la diferencia entre máximos y mínimos locales, esto es eliminar las altas&#xd;
frecuencias.&#xd;
· Posteriormente, se utiliza el método de búsqueda de correspondencias por ajuste&#xd;
mínimo cuadrático sobre un modelo de radiancia. En este trabajo se ha utilizado la&#xd;
matriz de pesos de una manera particular que se detalla a lo largo de la memoria.&#xd;
Básicamente, consiste en asignar el peso unidad a las parejas de píxeles que se&#xd;
encuentran en la zona de recubrimiento y un peso nulo en las que no se encuentran&#xd;
dentro de esa zona.&#xd;
Al final del proceso se obtienen dos fotogramas: uno de ellos (en este caso, el de la&#xd;
izquierda) como estaba inicialmente y el segundo (el de la derecha) desplazado de modo&#xd;
que coincide en la zona de recubrimiento con el primero.</dc:description>
   <dc:date>2013-04-15</dc:date>
   <dc:type>Master thesis (pre-Bologna period)</dc:type>
   <dc:identifier>https://hdl.handle.net/2099.1/19449</dc:identifier>
   <dc:language>spa</dc:language>
   <dc:rights>Restricted access - author's decision</dc:rights>
   <dc:format>application/pdf</dc:format>
   <dc:format>application/pdf</dc:format>
   <dc:format>application/x-7z-compressed</dc:format>
   <dc:format>application/x-7z-compressed</dc:format>
   <dc:publisher>Universitat Politècnica de Catalunya</dc:publisher>
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