La visión estereoscópica artificial es un campo muy amplio que forma parte de lo que se conoce como visión por computador. Técnicamente consiste en el procesamiento de dos imágenes obtenidas mediante sendas cámaras, a partir de una escena tridimensional 3D. Este procesamiento está orientado a reconstruir la escena en 3D a partir de las dos imágenes, izquierda y derecha. Un aspecto que cabe destacar es que las cámaras están desplazadas una cierta distancia, tal y como ocurre con nuestros ojos. El trabajo del computador consiste en identificar en ambas imágenes aquellos píxeles en las dos imágenes que se corresponden con la misma entidad física en la escena 3D, usando para ello algoritmos especializados. La distancia que separa estos píxeles se conoce como disparidad. La medidaudde la disparidad sirve para obtener la distancia a la que se sitúa físicamente ese objeto en la escena con respecto a las dos cámaras.udLa visión estereoscópica es un campo que tiene numerosas aplicaciones y en el que a día de hoy se están invirtiendo numerosos recursos en investigación. Concretamente, una de esas aplicaciones es la detección de obstáculos por parte de robots. Nuestro proyecto está orientado hacia esa aplicación práctica, si bien se centra exclusivamente en los aspectos relacionados con la correspondencia de losudelementos homólogos en las imágenes. Para ello hemos implementado diversas técnicas y algoritmos de visión estereoscópica usando el lenguaje de programación C#.ud[ABSTRACT]udStereo vision is a broad eld that is part of computer vision. Technically, it consists of the processing of two images adquired by two cameras, from a given scenario. This processing is aimed to reconstruct the 3D scene from both images, namely left and right images. One thing that is worth mentioning is that the two cameras are shifted a certain distance, as it happens with our eyes. Theudcomputer basically identies in both images those pixels that match, using specialized algorithms. The distance that separates those pixels is known as disparity. Disparity is next used in the calculation of the distance between the object in the scene and the cameras.udStereo vision (also known as stereopsis) is a eld with multiple applications and in which it is invested many resources in research. One of those applications is the detection of obstacles by robots. Our project is oriented towards this practical application; although this work is focused only on the computation of the disparities, i.e. the correspondence between pixels in the images. We haveudimplemented several stereo vision techniques and algorithms using the C# programming language.
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机译：立体人工视觉是一个非常广阔的领域，属于所谓的计算机视觉。从技术上讲，它包括通过两个摄像头从3D三维场景中获取的两个图像的处理。该处理的目的是从左右两个图像重建3D场景。应该强调的一个方面是，就像我们的眼睛所看到的那样，摄像机被移动了一定距离。计算机的工作包括使用专用算法为此在两个图像中识别与3D场景中的同一物理实体相对应的两个图像中的那些像素。分隔这些像素的距离称为视差。视差的度量 ud用于获得物体相对于两台摄像机物理放置在场景上的距离。 UStereoscopic视觉是一个具有许多应用程序的领域，目前正在使用在研究上投入大量资源。特别地，这些应用之一是机器人检测障碍物。我们的项目面向此实际应用，尽管它只专注于与图像中同源元素的对应关系有关的方面。为此，我们使用编程语言C＃实现了各种立体视觉技术和算法。 Ud [ABSTRACT] udStereo视觉是计算机视觉的一部分，是一个广阔的领域。从技术上讲，它包括处理两个摄像机从给定场景中获取的两个图像。该处理旨在从两个图像即左图像和右图像重建3D场景。值得一提的是，这两个摄像头发生了一定的距离，就像我们眼睛所看到的那样。计算机会使用专用算法在两个图像中基本识别出匹配的像素。分隔这些像素的距离称为视差。接下来，将视差用于计算场景中的对象与摄像机之间的距离 UdStereo视觉（也称为立体视）是一种具有多种应用程序的领域，并且在其中投入了大量资源进行研究。这些应用之一是机器人检测障碍物。我们的项目就是针对这种实际应用的。尽管这项工作仅专注于视差的计算，即图像中像素之间的对应关系。我们已经使用C＃编程语言实现了几种立体视觉技术和算法。
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