Orientadores: Paulo Sergio Scarazzato, Hélio Pedrini / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo / Made available in DSpace on 2018-08-26T13:49:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Souza_DennisFloresde_D.pdf: 57790978 bytes, checksum: b6823404106d40d260ee7c43d24ecaa9 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: O uso de imagens de grande alcance dinâmico (HDR) nos estudos de iluminação vem se tornando um expediente frequente pela capacidade de armazenamento de dados referentes à distribuição de luminâncias em uma cena. Diversos estudos comprovaram, por exemplo, as possibilidades de registro da luz natural por imagens digitais, uma vez que as características das imagens HDR puderam melhorar os resultados. Dentre as diferentes aplicações, o registro da abóbada celeste é um dos que mais pode se beneficiar dessa ferramenta, pois tal procedimento é mais simples do que aqueles realizados a partir de medições feitas por luminancímetros ou escâneres de céu. Além disso, atualmente a identificação dos tipos de céu ainda é feita em sua maioria utilizando métodos subjetivos. Isto se deve ao fato de não existir uma metodologia para comparar imagens HDR com modelos matemáticos, apenas métodos unidimensionais que focalizam um ou outro aspecto. Esta pesquisa teve por objetivo desenvolver um método multidimensional de identificação, classificação e extração de dados de iluminação natural a partir de imagens HDR da abóbada celeste. As imagens das câmeras foram calibradas segundo métodos disponíveis para estabelecer a confiabilidade da análise e interpretação dos dados, e foram obtidas em localidade com o mínimo de obstrução à visão da abóbada celeste. O método multidimensional de análise foi desenvolvido juntamente a uma rotina em MATLAB, que serviu ao propósito de verificar sua viabilidade e a precisão. Os dados extraídos foram testados na plataforma Flash, usando a linguagem ActionScript 3, para brevemente demonstrar as possibilidades de uso. Este método utiliza um sistema de classificação baseado na relevância das características identificadas na imagem, como a cobertura de nuvens e a distribuição de luminâncias, para escolher o tipo de céu da norma ISO 15469:2004 (e) / CIE S 011/E:2003 mais apropriado. Os resultados apontam para a viabilidade desse método em escolher o tipo de céu mais relevante de acordo com os dados extraídos da imagem HDR. A proposição deste método multidimensional de análise pode contribuir para a criação de um sistema de classificação e de um banco de dados digital úteis para futuros programas de simulação, providenciando dados de entrada obtidos a partir de medições de uma realidade física, facilmente registrada com precisão e confiabilidade a partir de imagens fotográficas / Abstract: Lately, the high dynamic range images (HDR) have experienced a significant growth in their usage in lighting studies, due to their capacity to store data of luminance distribution in a scene. Various studies have attested, for instance, the possibilities of using digital images in the register of daylighting, since the features of HDR images could enhance the results. Among different applications, the record of the light on the sky vault is one that can benefit most from HDR techniques, because this procedure is simpler than those performed by luminance meters or sky scanners measurements. Besides, the identification and classification of sky types are still done mostly by subjective methods. This can be explained by the unavailability of a methodology able to compare HDR images with mathematical models, although there are unidimensional methods that focus on one or another aspect of digital images. This research aimed at the development of a multidimensional method of identification, classification and extraction of daylight data from HDR images of the sky vault. The images registered by the camera were calibrated using available methods to establish the reliability of the analysis and interpretation of data. They were then obtained on a site with minimal obstruction to the vision of the sky vault. The multidimensional analysis method was developed in conjunction with a routine in MATLAB, which served the purpose of verifying its feasibility and accuracy. The extracted data were tested in Flash platform using ActionScript 3 language to briefly demonstrate the usage possibilities. This method relies on a classification system based on the relevance of the features identified in the image, such as cloud covering and luminance distribution, to choose the most appropriate sky type according to ISO 15469:2004 (e) / CIE S 011/E:2003 Standard. The results demonstrate the feasibility of this method in choosing the most relevant sky type according to the data extracted from the HDR image. The proposition of this multidimensional analysis method may contribute to the creation of a classification system and a digital database useful for future simulation software, providing input data from measurements of a physical reality, easily recorded with accuracy and confidence by photographic images / Doutorado / Arquitetura, Tecnologia e Cidade / Doutor em Arquitetura, Tecnologia e Cidade