Las cámaras de tiempo de vuelo (TOF) generan dos imágenes simultáneas, una de intensidad y una de rango. Esto permite abordar problemas de segmentación donde la información de intensidad o de rango separadamente es insuficiente para extraer los objetos de interés de la escena 3D. A su vez, la información de rango permite obtener una aproximación del vector normal de cada punto de las superficies capturadas.
En este artículo se presenta un método de segmentación espectral, que combina la información de intensidad, de rango y las orientaciones de los vectores normales para mejorar los resultados de la segmentación.
Los agrupamientos obtenidos suponen una estructura subyacente común entre todas las fuentes de información, llamadas vistas. Se utilizan técnicas de clustering espectral co-regularizado para obtener agrupamientos que sean consistentes de acuerdo a todas las vistas. La evaluación del método propuesto fue realizado sobre imágenes reales. El rendimiento obtenido al combinar las tres fuentes de información presenta mejoras en los agrupamientos resultantes.