Computer vision has recently been the focus of much research and development teams. Image registration, which is the procedure to overlay a two or more images, is studied by computer vision. This paper reviews, evaluates and compares various techniques developed to solve the 2D-3D registration problem. This investigation’s motivation was a plan to put together a fully automatic system to obtain the position and orientation in a three-dimensional space of a set of 2D photographies and a known set of 3D points. A brief introduction to both computer vision and registration as a whole is given. A weak perspective projection was chosen due to the fact that it can closely approximate full perspective, given that the distance from the camera to the object is much larger than the object’s size. SoftPOSIT, the first reviewed methodology, attempts to solve both pose and correspondences simultaneously by minimization of an energy function in a simulated annealing procedure. An adaptation to the well proven RANSAC algorithm was analyzed as a second proposal, the main difference is that random sampling is no longer carried on, instead a probability ordered election is carried on to ensure rapid convergence. A recognition/ registration algorithm using a robust data fusion scheme was lastly reviewed, this methodology reduces the data pool by several probabilistic criteria. With the reduced dataset a RANSAC-like search is performed in order to compute both real extrinsic camera parameters and final correspondence. Results from the set of tests made show that the RANSAC based algorithm behaves in a robust and stable manner, more so than the other algorithms evaluated.
La visión por computadora es un campo de las ciencias computacionales que en años recientes ha visto gran interés y desarrollo. Dentro de esta especialidad se encuentra el problema de registro de imágenes, el cual consiste en encontrar la transformación geométrica para alinear las imágenes de forma que se superpongan. El presente trabajo revisa, evalúa y compara distintas técnicas para el registro de imágenes en dos dimensiones a un modelo tridimensional. Lo anterior es debido a que se pretende tener un sistema automático para conocer la posición y orientación en tres dimensiones de un conjunto de fotografías bidimensionales respecto a un conjunto de puntos tridimensionales. Se brinda una introducción al campo de registro de imágenes en su forma general y después se adentra en el mundo del registro 2D/3D. Se utiliza proyección en perspectiva débil pues esta se aproxima a la perspectiva completa cuando el objeto está a gran distancia de la cámara comparado con su tamaño. El primer método revisado, SoftPOSIT, plantea resolver tanto las correspondencias como la transformación proyectiva simultáneamente utilizando un algoritmo basado en recocido simulado. El segundo algoritmo es una adaptación del ya probado RANSAC, la novedad se encuentra en que la aleatoriedad del muestreo se ve reemplazada por elecciones ordenadas de acuerdo a la probabilidad de apareamiento. Finalmente se revisa un procedimiento basado en fusión robusta de datos, el cual reduce a cada paso la cantidad de hipótesis a revisar dependiendo de criterios probabilísticos; al terminar el acotamiento de datos se realiza una búsqueda/comprobación mediante RANSAC. A partir de las pruebas realizadas se observó que el algoritmo basado en RANSAC se comporta de manera más estable y robusta. El algoritmo que utiliza fusión robusta de información presenta la relación entre la incertidumbre de proyección y la incertidumbre de la ubicación de la cámara.
