[ca] La capacitat de captar informació de profunditat d'una escena ha augmentat molt els darrers anys. Els sensors 3D, tradicionalment d'alt cost i baixa resolució, s'estan democratitzant i escànners 3D d'escents interiors i exteriors són cada vegada més comuns. Tot i això, encara hi ha una gran bretxa entre la quantitat de captures que s'estan realitzant amb sensors 2D i 3D. Tot i que els sensors 3D proporcionen més informació sobre l'escena, els sensors 2D encara són més accessibles i àmpliament utilitzats. Aquesta diferència entre la disponibilitat i la informació entre els sensors ens porta a un escenari multimodal de dades mixtes 2D i 3D. Aquesta tesi explora el bloc fonamental d'aquest escenari multimodal: el registre entre una sola imatge 2D i un sol núvol de punts no organitzat. Un núvol de punts 3D no organitzat és la representació bàsica d'una captura en 3D. En aquesta representació, els punts mesurats es representen només per les seves coordenades i, opcionalment, per la informació de color. Aquesta representació simplista aporta múltiples reptes al registre, ja que la majoria dels algoritmes aprofiten l'existència de metadades sobre l'escena o coneixements previs. Per realitzar el registre s'exploren dues tècniques diferents: una tècnica basada en punts clau i una tècnica basada en contorns. La tècnica basada en punts clau estima la transformació mitjançant correspondències detectades mitjançant Deep Learning, mentre que la tècnica basada en contorns refina una transformació mitjançant una detecció multimodal de la vora per establir punts d'ancoratge per realitzar l'estimació. Es fa una avaluació àmplia de les metodologies proposades. Tot i que es necessita més investigació per obtenir un rendiment adequat, els resultats obtinguts mostren el potencial de l'ús de tècniques d'aprenentatge profund per aprendre similituds 2D i 3D. Els resultats també mostren l'excel·lent rendiment del perfeccionament iteratiu 2D-3D proposat, similar al dels algoritmes de registre 3D-3D.

[es] La capacidad de captar información de profundidad de una escena ha aumentado mucho en los últimos años. Los sensores 3D, tradicionalmente de alto costo y baja resolución, se están democratizando y escáneres 3D de escents interiores y exteriores son cada vez más comunes. Sin embargo, todavía hay una gran brecha entre la cantidad de capturas que se están realizando con sensores 2D y 3D. Aunque los sensores 3D proporcionan más información sobre la escena, los sensores 2D todavía son más accesibles y ampliamente utilizados. Esta diferencia entre la disponibilidad y la información entre los sensores nos lleva a un escenario multimodal de datos mixtos 2D y 3D. Esta tesis explora el bloque fundamental de este escenario multimodal: el registro entre una sola imagen 2D y una sola nube de puntos no organizado. Una nube de puntos 3D no organizado es la representación básica de una captura en 3D. En esta representación, los puntos medidos se representan sólo por sus coordenadas y, opcionalmente, por la información de color. Esta representación simplista aporta múltiples retos en el registro, ya que la mayoría de los algoritmos aprovechan la existencia de metadatos sobre la escena o conocimientos previos. Para realizar el registro se exploran dos técnicas diferentes: una técnica basada en puntos clave y una técnica basada en contornos. La técnica basada en puntos clave estima la transformación mediante correspondencias detectadas mediante Deep Learning, mientras que la técnica basada en contornos refina una transformación mediante una detección multimodal del borde para establecer puntos de anclaje para realizar la estimación. Se hace una evaluación amplia de las metodologías propuestas. Aunque se necesita más investigación para obtener un rendimiento adecuado, los resultados obtenidos muestran el potencial del uso de técnicas de aprendizaje profundo para aprender similitudes 2D y 3D. Los resultados también muestran el excelente rendimiento del perfeccionamiento iterativo 2D-3D propuesto, similar al de los algoritmos de registro 3D-3D.