[pt] As aplicações da reconstrução em três dimensões de uma cena real são as mais diversas. O surgimento de sensores de profundidade de baixo custo, tal qual o Kinect, sugere o desenvolvimento de sistemas de reconstrução mais baratos que aqueles já existentes. Contudo, os dados disponibilizados por este dispositivo ainda carecem em muito quando comparados àqueles providos por sistemas mais sofisticados. No mundo acadêmico e comercial, algumas iniciativas, como aquelas de Tong et al. [1] e de Cui et al. [2], se propõem a solucionar tal problema. A partir do estudo das mesmas, este trabalho propôs a modificação do algoritmo de super-resolução descrito por Mitzel et al. [3] no intuito de considerar em seus cálculos as imagens coloridas também fornecidas pelo dispositivo, conforme abordagem de Cui et al. [2]. Tal alteração melhorou os mapas de profundidade super-resolvidos fornecidos, mitigando interferências geradas por movimentações repentinas na cena captada. Os testes realizados comprovam a melhoria dos mapas gerados, bem como analisam o impacto da implementação em CPU e GPU dos algoritmos nesta etapa da super-resolução. O trabalho se restringe a esta etapa. As etapas seguintes da reconstrução 3D não foram implementadas. / [en] There are a lot of three dimensions reconstruction applications of real scenes. The rise of low cost sensors, like the Kinect, suggests the development of systems cheaper than the existing ones. Nevertheless, data provided by this device are worse than that provided by more sophisticated sensors. In the academic and commercial world, some initiatives, described in Tong et al. [1] and in Cui et al. [2], try to solve that problem. Studying that attempts, this work suggests the modification of super-resolution algorithm described for Mitzel et al. [3] in order to consider in its calculations coloured images provided by Kinect, like the approach of Cui et al. [2]. This change improved the super resolved depth maps provided, mitigating interference caused by sudden changes of captured scenes. The tests proved the improvement of generated maps and analysed the impact of CPU and GPU algorithms implementation in the superresolution step. This work is restricted to this step. The next stages of 3D reconstruction have not been implemented.

[pt] Modelagem e renderização baseadas em imagem tem sido uma área de pesquisa muito ativa nas últimas décadas, tendo recebido grande atenção como uma alternativa às técnicas tradicionais de síntese de imagens baseadas primariamente em geometria. Nesta área, algoritmos de visão computacional são usados para processar e interpretar fotos ou vídeos do mundo real a fim de construir um modelo representativo de uma cena, ao passo que técnicas de computação gráfica são usadas para tomar proveito desta representação e criar cenas foto-realistas. O propósito deste trabalho é investigar técnicas de renderização capazes de gerar vistas virtuais de alta qualidade de uma cena, em tempo real. Para garantir a performance interativa do algoritmo, além de aplicar otimizações a métodos de renderização existentes, fazemos uso intenso da GPU para o processamento de geometria e das imagens para gerar as imagens finais. Apesar do foco deste trabalho ser a renderização, sem reconstruir o mapa de profundidade a partir das fotos, ele implicitamente contorna possíveis problemas na estimativa da profundidade para que as cenas virtuais geradas apresentem um nível aceitável de realismo. Testes com dados públicos são apresentados para validar o método proposto e para ilustrar deficiências dos métodos de renderização baseados em imagem em geral. / [en] Image-based modeling and rendering has been a very active research topic as a powerful alternative to traditional geometry-based techniques for image synthesis. In this area, computer vision algorithms are used to process and interpret real-world photos or videos in order to build a model of a scene, while computer graphics techniques use this model to create photorealistic images based on the captured photographs or videos. The purpose of this work is to investigate rendering techniques capable of delivering visually accurate virtual views of a scene in real-time. Even though this work is mainly focused on the rendering task, without the reconstruction of the depth map, it implicitly overcomes common errors in depth estimation, yielding virtual views with an acceptable level of realism. Tests with publicly available datasets are also presented to validate our framework and to illustrate some limitations in the IBR general approach.