"El objetivo es proponer una metodología para la reconstrucción tridimensional de objetos en ambientes subacuáticos. Esto se hará mediante la técnica de visión estéreo, triangulación y dos métodos para hacer la búsqueda y coincidencia de puntos: reconstrucción densa y escasa. Se propuso el mejor para hacer la medición de objetos. Por el lado de reconstrucción escasa se utilizaron 2 descriptores y 2 detectores: Speeded Up Robust Features (SURF) Features from Accelerated Segment Test (FAST) Detector de Harris Con estos descriptores ayudaron a hacer la búsqueda de puntos en cada imagen del par estéreo, ahora queda hacer la coincidencia de los puntos encontrados, es decir, buscar las correspondencias entre ellos, para esto se usarán los siguientes algoritmos iterativos: RANdom Sample Consensus (RANSAC),Least Trimmed Square (LTS), Last Median Square (LMS), Maximum Likelihood Estimation Sample and Consensus (MLESAC), Restriction epipolar, Punto a Punto. Ahora por el lado de reconstrucción densa se van a utilizar 2 métodos: Block Matching y Semi Global Block Matching (SGBM) Con estos dos métodos se hará la búsqueda de correspondencias entre ambas imágenes y se hará la reconstrucción de puntos. Para ambos métodos se aplicará el método de triangulación para generar la nube de puntos. Todo esto será programado y analizado en MATLAB."