Comparación de métodos de calibración de cámaras empleados por MATLAB y Agisoft Metashape

Pérez Murcia, Andrea Marcela

Comparación de métodos de calibración de cámaras empleados por MATLAB y Agisoft Metashape

dc.contributor.advisor	Barragán Zaque, William Benigno
dc.contributor.author	Pérez Murcia, Andrea Marcela
dc.date.accessioned	2025-04-01T17:08:23Z
dc.date.available	2025-04-01T17:08:23Z
dc.date.created	2024-12-11
dc.description	La calibración de cámaras es un proceso esencial en el desarrollo de la fotogrametría para determinar con precisión los parámetros geométricos y físicos inherentes a la captura fotográfica. Este procedimiento además de garantizar calidad en las imágenes también avala la fiabilidad de los datos métricos obtenidos. En vista del incremento significativo en el empleo de cámaras no métricas en diversas aplicaciones, la importancia de la calibración se ha consolidado aún más en la literatura especializada, reflejando la necesidad imperante de abordar este aspecto crucial para la exactitud y confiabilidad de los resultados fotogramétricos. Este trabajo investigativo hace una revisión bibliográfica para sintetizar antecedentes y avances en esta materia, identificando, describiendo diversos métodos y evaluando la calidad de los resultados obtenidos. Este estudio se enfoca en la calibración de cámaras no métricas para usarlas en fotogrametría de alta precisión, realizando un estudio detallado de los factores a corregir y analizando los procedimientos ejecutados por el programa Agisoft Metashape y el aplicativo de Camera Calibration del programa MATLAB. De esta manera poder realizar un análisis exhaustivo en cuanto a métodos empleados, operaciones desarrolladas, capacidad de corrección, eficiencia y enfoque de ambas herramientas.
dc.description.abstract	Camera calibration is an essential process in the development of photogrammetry to determine with accuracy the geometric and physical parameters inherent to photographic capture. This procedure not only ensures image quality but also guarantees reliability on the metric data obtained. Given the significant increase in the use of non-metric cameras in various applications, the importance of cali-bration has become more prominent in specialized literature, reflecting the compelling need to ad-dress this crucial aspect for the accuracy and reliability of photogrammetric results. This investigation conducts a literature review to synthesize backgrounds and progress on this sub-ject, finding, describing various methods, and evaluating the quality of the results obtained. The study focuses on the calibration of non-metric cameras for high-precision photogrammetry by conducting a detailed examination of the factors to be corrected and analyzing the procedures per-formed by Agisoft Metashape software and the Camera Calibration application in MATLAB. Through this, an exhaustive analysis of the methods employed, operations developed, correction capability, efficiency, and the focus of both tools can be conducted.
dc.format.mimetype	pdf
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11349/94444
dc.relation.references	@Deep, u. d. (2019). introduction to SURF (Speeded-Up Robust Features). (Medium.com, Editor) https://medium.com/@deepanshut041/introduction-to-surf-speeded-up-robust-features-c7396d6e7c4e
dc.relation.references	Abdel Aziz, Y., & Karara, H. (2015). Direct linear transformation from comparator coordinates into object space coordinates in closerange photogrammetry. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 81(2), 103-107(5). https://doi.org/10.14358/PERS.81.2.103
dc.relation.references	Agisoft. (2017). https://www.agisoft.com/. https://www.agisoft.com/forum/index.php?topic=6437.0
dc.relation.references	Agisoft. (2024). Agisoft Metashape User Manual: Professional Edition, Version 2.1. Agisoft LLC.
dc.relation.references	Agisoft Metashape. (2024). Agisoft Freshdesk. Lens calibration (using chessboard pattern) in Metashape: https://agisoft.freshdesk.com/support/solutions/articles/31000160059-lens-calibration-using-chessboard-pattern-in-metashape
dc.relation.references	Aguirre de Mata, J. (2016). Calibración geométrica de cámaras no métricas. Estudio de metodologías y modelos matemáticos de distorsión. (Tesis doctoral en Ingeniería Geográfica). Universidad Politécnica de Madrid, Madrid. https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.39454
dc.relation.references	Alcalde Sanz , J. J. (2014). Diseño de un Protocolo de Calibración de Cámaras Estéreo 2014. (Tésis de pregrado "Ingeniería Industrial"). Universidad Carlos III de Madrid - Escuela politécnica superior, Madrid.
dc.relation.references	Alegre, E., Pajares, G., & de la Escalera Hueso, A. (2016). Conceptos y métodos en Visión por Computador. Grupo de Visión del Comité Español de Automática (CEA). https://doi.org/978-84-608-8933-5
dc.relation.references	Aracena Pizarro, D., Campos, P., & Tozzi, C. L. (2005). Comparación de técnicas de calibración de cámaras digitales. Revista Facultad de Ingeniería, 13(1), 57-67. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=11413106
dc.relation.references	ASPRS . (2014). Positional Accuracy Standards Accuracy Standards for Digital Geospatial Data.
dc.relation.references	Avinash, K. (2022). Camera Calibration --- Zhang's Algorithm. ECE 661: Computer Vision. Purdue University, West Lafayette, Indiana, Estados Unidos. https://engineering.purdue.edu/kak/computervision/
dc.relation.references	Bañuls Ordóñez, A. (2020). Estimación de la pose de la mano en 3D a partir de imágenes 2D. (Tesis de grado en Ingeniería Informática). Universidad de Alicante, Alicante. https://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/107800/1/Estimacion_3D_de_la_pose_de_la_mano_a_partir_de_ima_Banuls_Ordonez_Alejandro.pdf
dc.relation.references	Barone, F., Marrazzo, M., & Oton, C. (2020). Camera Calibration with Weighted Direct Linear Transformation and Anisotropic Uncertainties of Image Control Points. , 20(4), 1175. doi:. Sensors, 20(4), 1175. https://doi.org/10.3390/s20041175
dc.relation.references	Bay, H., Tuytelaars, T., & Van Gool, L. (2006). SURF: Speeded Up Robust Features. (C. Vision, Ed.) Computer Vision – ECCV 2006, 3951(32), 404-417. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/1174
dc.relation.references	Bergou, E., Diouane, Y., & Kungurtsev, V. (2020). Convergence and Complexity Analysis of a Levenberg–Marquardt Algorithm for Inverse Problems. Journal of Optimization Theory and Applications. https://doi.org/10.1007/s10957-020-01666-1
dc.relation.references	Bhave, A., Jadhav, V., Bhandari, P., & Patil, V. (2023). Implementation of Computer Vision Applications using OpenCV in C++. (P. A. Najan, Ed.) International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), 10(6), 311-316. https://www.irjet.net/archives/V10/i6/IRJET-V10I647.pdf
dc.relation.references	Bouguet, J.-Y. (1999). Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker. (jean-yves.bouguet@intel.com, Ed.) Intel Corporation, 9. http://robots.stanford.edu/cs223b04/algo_tracking.pdf
dc.relation.references	Bouguet, J.-Y. (2003). http://robots.stanford.edu/. http://robots.stanford.edu/cs223b04/JeanYvesCalib/
dc.relation.references	Brown, D. C. (1966). Decentering Distortion of Lenses. Photogrammetric Engineering, 19.
dc.relation.references	Brown, D. C. (1971). Close-range camera calibration. Photogrammetric Engineering, 37, 855-866.
dc.relation.references	Calib. (2019). https://calib.io/blogs/knowledge-base/calibration-patterns-explained
dc.relation.references	CALIB. (2020). https://calib.io. (J. Wilm, & E. Eiriksson, Productores) https://calib.io/pages/camera-calibration-pattern-generator
dc.relation.references	Canon. (15 de Enero de 2019). www.canon.es. https://www.canon.es/for_home/product_finder/cameras/digital_slr/eos_60d/specifications/
dc.relation.references	Castro Campos, N. C. (2017). Real Time Stereo Cameras System Calibration Tool and Attitude and Pose Computation with Low Cost Cameras. (Tésis de Maestría). Instituto Superior de Engenharia do Porto, Oporto.
dc.relation.references	Chen, Y., Chen, Y., & Wang, G. (2019). Bundle Adjustment Revisited. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1912.03858
dc.relation.references	Chev. (2024). https://chev.me. Chev: https://chev.me/arucogen/
dc.relation.references	Clarke, T. A., & Fryer, J. G. (1997). The development of camera calibration. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 16. https://doi.org//10.1111/0031-868X.00113
dc.relation.references	Datum Ingeniería. (Abril de 2019). https://datuming.com/. https://datuming.com/producto/mavic-2-enterprise-advanced/#
dc.relation.references	DJI (Dà-Jiāng Innovations). (Abril de 2021). https://enterprise.dji.com. https://enterprise.dji.com/mavic-2-enterprise-advanced
dc.relation.references	Evagorou, E., Mettas, C., Agapiou, A., Themistocleous, K., Papavasileiou, S., & Hadjimitsis, D. (2021). Digital camera calibration for cultural heritage documentation: the case study of a mass digitization project of religious monuments in Cyprus. ISSN: (Print) (Online) Journal homepage, 54(1), 6-17. https://doi.org/10.1080/22797254.2020.1810131
dc.relation.references	Ferrer Gutiérrez, V. (2004). Calibración de una cámara por seguimiento de características en una secuencia de imágenes. (Tésis para Master en Ciencias aplicadas). Instituto Potosino de investigación científica y tecnológica, San Luis Potosí. https://repositorio.ipicyt.edu.mx/bitstream/handle/11627/127/FerrerGutierrez.pdf
dc.relation.references	Fiori, S. (2019). A Closed-Form Expression of the Instantaneous Rotational Lurch Index to Evaluate Its Numerical Approximation, 2019. Symmetry, 3.
dc.relation.references	Fischler , M., & Robert , R. (1981). Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Apphcatlons to Image Analysis and Automated Cartography. Communications of the ACM, 15. https://doi.org/10.1145/358669.358692
dc.relation.references	Gauss, C. (1841). Dioptrische Untersuchungen. Göttingen. (Monografía de investigación). Universidad de Göttingen, Göttingen, Alemania. https://doi.org/10.3931/e-rara-59435
dc.relation.references	GE, D.-y., & Yao , X. (2009). Camera Calibration and Precision Analysis Based on BP Neural Network. Proceedings of the IEEE International Conference on Intelligent Computing and Intelligent Systems, 6. https://doi.org/DOI: 10.1109/CISP.2009.5305383
dc.relation.references	Gómez Gutiérrez, V. (2020). Geometría proyectiva. Una introducción. (U. N. México, Ed.) Ciudad de México: Prensas de Ciencias. https://doi.org/ISBN: 978-607-30-3146-
dc.relation.references	González, A. L., Meneses, J., León Téllez, J., & Ballesteros Díaz, A. (2013). Método para la extracción de puntos de control en la calibración de un cámara basado en la estimación de la fase de un patrón de puntos codificado. ITECKNE Innovación e Investigación en Ingeniería, 10. https://doi.org/10.15332/iteckne.v10i1.175
dc.relation.references	Gracia, D. (2020). Revisión de Técnicas de Generación y visualización de imágenes 3D. Trabajo Fin de Grado en Óptica y Optometría. Universidad de Zaragoza, Zaragoza, España. https://zaguan.unizar.es/record/97672/files/TAZ-TFG-2020-5227.pdf
dc.relation.references	Hansard, M., Lee, S., Choi, O., & Hor, R. (2013). Chapter 1:Characterization of Time-of-Flight Data. En Time-of-Flight Cameras: Principles, Methods and Applications (pág. 45). Londres: Springer London. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-4658-2
dc.relation.references	Hartley, R., & Zisserman, A. (2004). Multiple View Geometry in Computer_Vision (2 ed.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511811685
dc.relation.references	Hecht, E. (2017). Optics (Quinta edición ed.). New York: Pearson Education Limited. https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/5054148/mod_resource/content/1/Hecht-optics-5ed.pdf
dc.relation.references	Heikkilä, J., & Silvén, O. (1997). A Four-step Camera Calibration Procedure with Implicit Image Correction. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 7. https://doi.org/10.1109/CVPR.1997.609468
dc.relation.references	International Organization for Standardizatio. (2013). Photography — Cameras — Automatic controls of exposure. International Organization for Standardization. Ginebra: ISO. https://cdn.standards.iteh.ai/samples/62742/8f9a6690dcad4c8d96c64b759697cbb3/ISO-2721-2013.pdf
dc.relation.references	Isern González, J. (2003). Estudio experimental de métodos de calibración y autocalibración de cámaras. (Tesis doctoral en Tecnología de visión por Computadora). Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, Las Palmas de Gran Canaria.
dc.relation.references	Jain, R., Kasturi, R., & Schunck, B. (1995). Machine Vision. Issinois: MIT and McGraw-Hill. https://archive.ph/1mZd1
dc.relation.references	Jiménez Camacho, E. (2009). Medición de distancias por medio de procesamiento de imágenes y triangulación, haciendo uso de cámaras de video. (Tesis profesional de Licenciatura en Ingeniería en Electrónica y Comunicaciones ). Universidad de las Américas Puebla - Escuela de Ingeniería, Puebla.
dc.relation.references	Johnson Space Center, Runco, S., & Getteau, C. (2020). High Definition Earth Viewing (HDEV) Final Report. Houston, Texas.: NASA. https://eol.jsc.nasa.gov/ESRS/HDEV/files/HDEV-Final-Report_20200715.pdf
dc.relation.references	Juárez Salazar, R., & Díaz Ramírez, V. H. (2019). Coordenadas homogéneas: Definición mediante representación de puntos. Instituto Politécnico Nacional, (Centro de Investigación y Desarrollo de Tecnología Digital - CITEDI), Tijuana, México. https://doi.org/10.1117/1.OE.56.7.070801
dc.relation.references	Kannala, J., & Brandt, S. S. (2006). A Generic Camera Model and Calibration Method for Conventional. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 28(8), 1335-1340. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2006.153
dc.relation.references	Kingsland, K. (2020). Comparative Analysis of Digital Photogrammetry Software for Cultural Heritage. Digital Applications in Archaeology and Cultural Heritage, 18(e00146). https://doi.org/10.1016/j.daach.2020.e00146
dc.relation.references	Kudryavtsev, A., Guelpa, V., Rougeot, P., Lehmann, O., Dembélé, S., Sturm, P., & Le Fort-Piat, N. (2020). Autocalibration method for scanning electron microscope using affine. Springer Nature, 16. https://doi.org/10.1007/s00138-020-01109-x
dc.relation.references	Lastra Diaz, J. J. (1998). Matriz Fundamental de un Par Estereosc6pico: Teoria y Algoritmos. (Trabajo de grado para "Master en Sistemas y Redes de Comunicaciones, con especialidad en Tratamiento Digital de Señales"). Universidad Politecnica de Madrid, Madrid, Madrid.
dc.relation.references	Lazebnik, S. (2022). Computer Vision - Camera calibration Notes. University of Illinois at Urbana-Champaign.
dc.relation.references	Liebowitz, D. (2001). Camera Calibration and Reconstruction of Geometry from Images. (PhD thesis). University of Oxford, Oxford. https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/2001/Liebowitz01/liebowitz01.pdf
dc.relation.references	Longuet Higgins , H. C. (1981). A Computer Algorithm for Reconstructing a Scene from Two Projections. Nature, 293, 133–135. https://doi.org/10.1038/293133a0
dc.relation.references	Manelius, E. (2023). Improving Image Stabilization in Modern Surveillance Cameras. Lunds Universitet, Lund, Suecia. https://doi.org/1404-6342
dc.relation.references	Martínez Verdú, J. (2012). Apuntes Visión por computador: Calibración de cámaras integradas a un Sistema de Visión Artificial. Elche: Universidad de Miguel Hernández de Elche.
dc.relation.references	Mathworks. (2019). Evaluating the Accuracy of Single Camera Calibration. https://la.mathworks.com/help/vision/ug/evaluating-the-accuracy-of-single-camera-calibration.html
dc.relation.references	Mathworks. (30 de 08 de 2022). la.mathworks.com. https://la.mathworks.com/help/vision/ug/camera-calibration.html
dc.relation.references	Mathworks. (2024). Introducción a SLAM. https://la.mathworks.com/discovery/slam.html
dc.relation.references	Mendoza Garcia, R. F. (2014). Herramientas Matemáticas para la Localización Espacial - Matrices de Transformación Homogéneas. Escuela Universitaria de Ingeniería Mecánica. Arica, Chile: Universidad de Tarapacá. http://www.eudim.uta.cl/rmendozag/courses/fundamentos_robotica/lectures/matrices_homogeneas.pdf
dc.relation.references	Mujika Torronteg, U. (2010). Reconstrucción densa de modelos tridimensionales utilizando Visión Artificial. (Tesis de Máster en Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial). Universidad del País Vasco, Bilbao. https://www.ehu.eus/documents/1545039/1570316/10umujika.pdf
dc.relation.references	Olson, E. (2010). AprilTag: A robust and flexible visual fiducial system. (U. o. Michigan, Editor) https://april.eecs.umich.edu/software/apriltag
dc.relation.references	OpenCV. (2021). https://docs.opencv.org/. https://docs.opencv.org/4.x/dc/dbb/tutorial_py_calibration.html
dc.relation.references	OpenCV. (2024). https://docs.opencv.org/. https://docs.opencv.org/3.4/df/d4a/tutorial_charuco_detection.html
dc.relation.references	Pacheco, E., Gaxiola, G., Gutiérrez, H., Suárez, J., Arévalo López, M., Sánchez, A., & Arenas, M. (2019). Manual para la calibración de cámaras fotográficas utilizando la herramienta Matlab. Manual, Universidad Nacional Autónoma de México, Unidad multidisciplinaria de docencia e investigación, Ciudad de México. https://cc.sisal.unam.mx/AnalisisMedicion/Descargas.php?tipo=M1
dc.relation.references	Padmanabhan, P., Zhang, C., & Charbon, E. (2019). Analysis of a modular SPAD-based direct time-of-flight depth sensor architecture for wide dynamic range scenes in a LiDAR system. Sensors, 19(24). https://doi.org/10.3390/s19245464
dc.relation.references	Pix4D. (2020). Yaw, Pitch, Roll and Omega, Phi, Kappa angles. https://support.pix4d.com/: https://support.pix4d.com/hc/en-us/articles/202558969-Yaw-Pitch-Roll-and-Omega-Phi-Kappa-angles
dc.relation.references	Quirós Rosado, E. M. (2014). Introducción a la Fotogrametría y Cartografía aplicadas a la ingeniería Civil. Cáceres: Universidad de Extremadura. https://doi.org/ 978-84-697-1317-4
dc.relation.references	Ramírez, R. O. (2006). Apuntes Fotogrametría básica. Universidad de Santiago de Chile. Santiago de Chile.
dc.relation.references	Sánchez Berruga, S. (2005). Algoritmos de interpolación de vistas. (Tesis de especialización en Sistemas de telecomunicaciones). Universidad Politécnica de Cataluña, Barcelona.
dc.relation.references	Sánchez Martín, N., Arias Pérez, B., González Aguilera, D., & Gómez Lahoz, J. (2004). Análisis aplicado de métodos de calibración de cámaras para usos fotogramétricos. Colegio Oficial de Ingenieros en Topografía. Madrid: TOPCART.
dc.relation.references	Santamaría Peña, J., & Sanz Méndez, T. (2011). Fundamentos de Fotogrametría. Logroño , La Rioja: Servicio de publicaciones Universidad de la Rioja. https://doi.org/ISBN: 978-84-95301-31-4
dc.relation.references	Seedahmed, G., & Schenk, A. (2003). Two new algorithms to retrieve the calibration matrix from the 3-d projective camera model. ISPRS, 33(B3/2), 846-853. https://www.isprs.org/proceedings/xxxiv/part3/papers/paper117.pdf
dc.relation.references	Shum, H.-Y., Ke, Q., & Zhang, Z. (1999). Efficient Bundle Adjustment with Virtual Key Frames: A Hierarchical Approach to Multi-frame Structure from Motion. Proceedings of the 1999 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (Cat. No PR00149), 2, 538-543. https://doi.org/10.1109/CVPR.1999.784733
dc.relation.references	Shih, S.-W., Hung, Y.-P., & Lin, W.-S. (1986). An efficient and accurate camera calibration technique for 3D computer vision. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers, 364-374. https://www.iis.sinica.edu.tw/file/entry/10254/FULLTEXT/zh/tr91018.
dc.relation.references	Terán Carazo, M. (2018). Implementación de métodos de calibración para sistemas multicámara. (Trabajo fin de máster en ingeniería de telecomunicación). Universidad politécnica de Madrid, Madrid. https://oa.upm.es/52022/1/TESIS_MASTER_MARCOS_TERAN_CARAZO_2018.pdf
dc.relation.references	Triggs, B., McLauchlan, P., Hartley, R., & Fitzgibbon, A. (2000). Bundle Adjustment – A Modern Synthesis. (Springer, Ed.) Vision Algorithms: Theory and Practice, 298–372. https://doi.org/10.1007/3-540-44480-7_21
dc.relation.references	Tsai, R. Y. (Agosto de 1987). A versatile camera calibration technique for high-accuracy 3d machine vision metrology using off-the-shelf tv cameras and lenses. IEEE Journal of Robotics and Automation, RA-3(4), 323-344. https://doi.org/10.1109/JRA.1987.1087109
dc.relation.references	Valentini, F. (2021). Extrinsic Stereo Camera Calibration using Human Pose Recognition. Politecnico di Torino, Turín, Italia. https://webthesis.biblio.polito.it/19711/1/tesi.pdf
dc.relation.references	Wen Jun, X., Ge , D.-Y., & Yao, X.-F. (2019). Application of Matlab Calibration Toolbox for Camera’s Intrinsic and Extrinsic Parameters Solving. Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE, 106-111. https://doi.org/10.1109/ICSGEA.2019.00032
dc.relation.references	Weng, J., Cohen, P., & Herniou, M. (1992). Camera Calibration with Distortion Models and Accuracy Evaluation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 14(10), 965-980. https://doi.org/10.1109/34.159901
dc.relation.references	Yao , L., Han, J., & Zhang, Z. (Noviembre de 2022). Analytical movement of Tsai’s camera plane calibration algorithm. Computer Engineering & Science, 44(11). https://doi.org/10.3969/j.issn.1007-130X.2022.11.010
dc.relation.references	Zhang, J., Kong, W., Meng, R., & Yi, R. (2024). Comprehensive Review of Camera Calibration Methods for Three-dimensional Imaging Technology. International Journal of Mechanical and Electrical Engineering, 2(3). https://doi.org/10.62051/ijmee.v2n3.08
dc.relation.references	Zhang, Z. (1999). A flexible camera calibration by viewing a plane from unknown orientations. Proceedings of the Seventh IEEE International Conference on Computer Vision, 1, 666-673. https://doi.org/10.1109/ICCV.1999.791289
dc.relation.references	Zinßer , T., Schmidt, J., & Nieman, H. (2003). A refined ICP algorithm for robust 3-D correspondence estimation. Proceedings of the 2003 International Conference on Image Processing (ICIP), 2, 695-698. https://doi.org/10.1109/ICIP.2003.1246775
dc.rights.acceso	Abierto (Texto Completo)
dc.subject	Fotogrametría
dc.subject	Calibración
dc.subject	Cámaras
dc.subject	Agisoft Metashape
dc.subject	MATLAB
dc.subject.keyword	Photogrammetry
dc.subject.keyword	Calibration
dc.subject.keyword	Cameras
dc.subject.keyword	Agisoft Metashape
dc.subject.keyword	MATLAB
dc.subject.lemb	Ingeniería Topográfica -- Tesis y disertaciones académicas
dc.subject.lemb	Fotogrametría
dc.subject.lemb	Cámaras -- Calibración
dc.subject.lemb	Cámaras no métricas
dc.subject.lemb	Procesamiento de imágenes
dc.title	Comparación de métodos de calibración de cámaras empleados por MATLAB y Agisoft Metashape
dc.title.titleenglish	Comparison of camera calibration methods used by MATLAB and Agisoft Metashape
dc.type	bachelorThesis
dc.type.degree	Monografía