Investigadores canarios han desarrollado una técnica para calibrar las cámaras de televisión utilizando las líneas del terreno, que, combinada con sistemas de seguimiento de jugadores, permite tomar medidas en el campo e incluir gráficos durante la emisión.
Las situaciones como el fuera de juego, el gol fantasma o un triple pueden ser muy polémicas debido a la rapidez con la que suceden en los partidos y al peso que pueden tener en el resultado final del encuentro.
Ahora, investigadores españoles del Centro de Tecnología de la Imagen de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (CTIM) han desarrollado una nueva técnica que permite calibrar las cámaras de televisión gracias a las líneas y marcas del terreno de juego. Este método, combinado con sistemas de seguimiento de jugadores, puede señalar en directo el fuera de juego.
Esta nueva técnica, publicada en la revista Pattern Recognition, enriquece la retrasmisión de los acontecimientos deportivos con la toma de medidas en la cancha o la inclusión de gráficos en cualquier fotograma del vídeo.
“Nuestra tecnología está diseñada para insertar la línea de fuera juego y cualquier otro gráfico en el momento de la repetición de la jugada pero, combinándola con otras técnicas de seguimiento de jugadores, se podría mostrar la línea de fuera de juego en tiempo real”, explica a Sinc Luis Álvarez, investigador del CTIM y uno de los autores del estudio.
“Nosotros no hemos desarrollado sistemas de seguimiento pero existen varios grupos que trabajan en esa línea y han propuesto diferentes estrategias para realizarlos”, destaca el investigador Pedro Henríquez, otro de los autores del trabajo.
La metodología del grupo de trabajo del CTIM permite la calibración de cámaras a partir de una sola imagen en distintos escenarios deportivos como campos de fútbol, canchas de baloncesto o pistas de tenis, usando únicamente como referencia las líneas y los círculos que delimitan las regiones del terreno de juego.
“Nuestro método de calibración podría usarse en retransmisiones o posproducciones como una parte de los sistemas de medición, obtención de estadísticas de los jugadores o realidad aumentada”, detalla Henríquez.
Detección de líneas y círculos
Los investigadores explican que el primer problema es la extracción de las primitivas de la imagen –marcas clave que delimitan las diferentes regiones del terreno de juego– por las dificultades añadidas como las zonas sombreadas y la distorsión de la lente.
“Nuestro cerebro identifica primitivas de forma trivial y automática, pero para hacerlo con un ordenador hay que calcular la exactamente todas las líneas presentes en la imagen”, comenta Álvarez.
Una vez extraídas las primitivas, automáticamente se detecta la localización del terreno de juego en la escena por medio de la homografía. “La homografía es el instrumento matemático que nos permite identificar lo que vemos en la imagen, es decir, que la elipse que se ve en la imagen corresponde al círculo central, etc.”, relata el investigador.
Los datos extraídos de estas líneas clave definen los parámetros de calibración tales como distancia focal, rotación, posición de la cámara y distorsión de la lente. “Con nuestra metodología podemos obtener la posición en el espacio tridimensional en la cual se encontraba la cámara al capturar la escena incluso cuando hay pocas primitivas visibles en la escena”, señala Henríquez.
“Durante el desarrollo del trabajo se ha colaborado con una empresa del sector audiovisual pero, de momento, no tenemos constancia de que se haya hecho un uso comercial del diseño planteado”, señala el investigador.
Referencia bibliográfica
M. Alemán-Flores, L. Alvarez , L .Gomez , P. Henriquez, L. Mazorra. “Camera calibration in sport event scenarios”. Publicado en Patter Recognition.
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