A identificação de pontos em padrões de calibração é relatada como uma fase trabalhosa nos processos de calibração de câmeras. Essa etapa é sensível à presença de ruídos e geralmente requer a identificação de muitos pontos de controle. A detecção automática de padrões de calibração é fundamental para a automatização desse processo. Os trabalhos existentes são poucos e implementam soluções semi-automáticas ou, quando automáticas, não lidam com imagens distorcidas, com inclinações acentuadas ou exigem a detecção de todos os pontos apresentados pelo padrão de calibração. O presente trabalho vem contribuir com essa área propondo uma metodologia, denominada Chessboard Topological Detection (ChTD), completamente automática, aplicável a imagens com alta distorção, independente da detecção completa do padrão e que apresenta melhor aproveitamento dos pontos e do conjunto de imagens de calibração. A metodologia proposta é baseada em três etapas: a detecção estrutural dos pontos de interesse; triangulação e filtragem dos pontos encontrados com base em regras topológicas; e a propagação e ajuste de coordenadas via conectividade dos pontos vizinhos. A partir dessa metodologia foi implementada uma ferramenta que permite extrair pontos de calibração de um padrão xadrez de forma simples e completamente automática. Na avaliação do método ChTD foi realizada uma comparação com a função findChessBoardCorners da biblioteca OpenCV usando conjuntos de imagens reais e sintéticas. Os testes realizados com imagens reais possibilitaram comparações numéricas da quantidade de pontos e de padrões detectados, e os com imagens sintéticas permitiram avaliar o ChTD diante de inclinações do padrão e ruídos controlados. Pelos resultados obtidos foi possível verificar que o ChTD foi superior ao método do OpenCV, apresentando menor dependência à inclinação do padrão, melhor aproveitamento dos pontos e das imagens de calibração e realizando a detecção em imagens distorcidas. O ChTD é executado em um único passo, diferenciando-se do método do OpenCV que faz transformações sucessivas da imagem. A metodologia desenvolvida é modularizada, possibilitando o uso de outros algoritmos em suas fases intermediárias. / The detection of calibration points is reported as a time consuming task in camera calibration systems. This task is sensitive to noise and usually requires identification of a large set of control points. A methodology of automatic detection of calibration patterns is essential for the automation of this process. Existing works are few and usually implement semi-automatic solutions. Automatic methods do not deal with distorted images, and patterns with high tilt angles or require the detection of all the calibration points. The present work aims to contribute to this area proposing a methodology named Chessboard Topological Detection (ChTD), which is completely automatic, applicable to images with high distortion, making better use of all detected points, avoind calibration frames losses, regardless of the complete detection of the pattern features. The proposed methodology is based on three steps: the structural detection of points of interest, filtering and triangulation of the points based on topological rules and the adjust and coordinate propagation via connectivity of neighboring points inside the mesh. Based on this methodology, was implemented a tool that allows to extract calibration points of a chessboard pattern in a simple and automatic way. For the evaluation of the method ChTD, a comparison was made with the function findChessBoardCorners, which belongs to OpenCV library, using sets of synthetic and real images. Tests performed with real images allowed numerical comparisons of the number of points and detected patterns. The tests with synthetic images allowed to evaluate the ChTD facing the controlled tilt angle of the chessboard pattern and controlled image noise. The obtained results showed that the ChTD method was superior to OpenCV, with less dependence on the tilt angle of the calibration pattern, detecting more points, avoiding calibration images losses and detecting the pattern in distorted images. The ChTD runs in a single step, differing from OpenCV method that makes successive transformations of the image. The developed methodology is modular, enabling the use of different algorithms in its intermediates and some principal stages.

A identificação de pontos em padrões de calibração é relatada como uma fase trabalhosa nos processos de calibração de câmeras. Essa etapa é sensível à presença de ruídos e geralmente requer a identificação de muitos pontos de controle. A detecção automática de padrões de calibração é fundamental para a automatização desse processo. Os trabalhos existentes são poucos e implementam soluções semi-automáticas ou, quando automáticas, não lidam com imagens distorcidas, com inclinações acentuadas ou exigem a detecção de todos os pontos apresentados pelo padrão de calibração. O presente trabalho vem contribuir com essa área propondo uma metodologia, denominada Chessboard Topological Detection (ChTD), completamente automática, aplicável a imagens com alta distorção, independente da detecção completa do padrão e que apresenta melhor aproveitamento dos pontos e do conjunto de imagens de calibração. A metodologia proposta é baseada em três etapas: a detecção estrutural dos pontos de interesse; triangulação e filtragem dos pontos encontrados com base em regras topológicas; e a propagação e ajuste de coordenadas via conectividade dos pontos vizinhos. A partir dessa metodologia foi implementada uma ferramenta que permite extrair pontos de calibração de um padrão xadrez de forma simples e completamente automática. Na avaliação do método ChTD foi realizada uma comparação com a função findChessBoardCorners da biblioteca OpenCV usando conjuntos de imagens reais e sintéticas. Os testes realizados com imagens reais possibilitaram comparações numéricas da quantidade de pontos e de padrões detectados, e os com imagens sintéticas permitiram avaliar o ChTD diante de inclinações do padrão e ruídos controlados. Pelos resultados obtidos foi possível verificar que o ChTD foi superior ao método do OpenCV, apresentando menor dependência à inclinação do padrão, melhor aproveitamento dos pontos e das imagens de calibração e realizando a detecção em imagens distorcidas. O ChTD é executado em um único passo, diferenciando-se do método do OpenCV que faz transformações sucessivas da imagem. A metodologia desenvolvida é modularizada, possibilitando o uso de outros algoritmos em suas fases intermediárias. / The detection of calibration points is reported as a time consuming task in camera calibration systems. This task is sensitive to noise and usually requires identification of a large set of control points. A methodology of automatic detection of calibration patterns is essential for the automation of this process. Existing works are few and usually implement semi-automatic solutions. Automatic methods do not deal with distorted images, and patterns with high tilt angles or require the detection of all the calibration points. The present work aims to contribute to this area proposing a methodology named Chessboard Topological Detection (ChTD), which is completely automatic, applicable to images with high distortion, making better use of all detected points, avoind calibration frames losses, regardless of the complete detection of the pattern features. The proposed methodology is based on three steps: the structural detection of points of interest, filtering and triangulation of the points based on topological rules and the adjust and coordinate propagation via connectivity of neighboring points inside the mesh. Based on this methodology, was implemented a tool that allows to extract calibration points of a chessboard pattern in a simple and automatic way. For the evaluation of the method ChTD, a comparison was made with the function findChessBoardCorners, which belongs to OpenCV library, using sets of synthetic and real images. Tests performed with real images allowed numerical comparisons of the number of points and detected patterns. The tests with synthetic images allowed to evaluate the ChTD facing the controlled tilt angle of the chessboard pattern and controlled image noise. The obtained results showed that the ChTD method was superior to OpenCV, with less dependence on the tilt angle of the calibration pattern, detecting more points, avoiding calibration images losses and detecting the pattern in distorted images. The ChTD runs in a single step, differing from OpenCV method that makes successive transformations of the image. The developed methodology is modular, enabling the use of different algorithms in its intermediates and some principal stages.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Irlandino Almeida.pdf: 795180 bytes, checksum: 9f8896e26b58665bad7d75b665940404 (MD5) Previous issue date: 2007-09-17 / We present a semi-automatic methodology for three-dimensional reconstruction using an image-based modeling environment. This is done through an initial camera calibration step that makes possible to the viewer, identify objects in the 2D acquired image and them get its position from the camera parameters. This methodology can be applied in the real word model reconstruction like electric and industry installations. / Apresentamos uma metodologia semi-automática para reconstrução tridimensional utilizando um ambiente de modelagem no qual o usuário, a partir de uma determinada imagem e de pontos nela selecionados com seu correspondente no espaço do mundo, realiza a calibração da câmera. Após este processo, a cena poderá ser composta a partir de objetos pré-estabelecidos fornecidos pelo ambiente de modelagem tridimensional baseado na imagem. Esta metodologia pode ser aplicada na reconstrução de modelos do mundo real, como instalações elétricas e industriais.

Este trabalho apresenta um sistema de auxilio à navegação autônoma para veículos terrestres com foco em ambientes estruturados em um cenário agrícola. É gerada a estimativa das posições dos obstáculos baseado na fusão das detecções provenientes do processamento dos dados de duas câmeras, uma estéreo e outra térmica. Foram desenvolvidos três módulos de detecção de obstáculos. O primeiro módulo utiliza imagens monoculares da câmera estéreo para detectar novidades no ambiente através da comparação do estado atual com o estado anterior. O segundo módulo utiliza a técnica Stixel para delimitar os obstáculos acima do plano do chão. Por fim, o terceiro módulo utiliza as imagens térmicas para encontrar assinaturas que evidenciem a presença de obstáculo. Os módulos de detecção são fundidos utilizando a Teoria de Dempster-Shafer que fornece a estimativa da presença de obstáculos no ambiente. Os experimentos foram executados em ambiente agrícola real. Foi executada a validação do sistema em cenários bem iluminados, com terreno irregular e com obstáculos diversos. O sistema apresentou um desempenho satisfatório tendo em vista a utilização de uma abordagem baseada em apenas três módulos de detecção com metodologias que não tem por objetivo priorizar a confirmação de obstáculos, mas sim a busca de novos obstáculos. Nesta dissertação são apresentados os principais componentes de um sistema de detecção de obstáculos e as etapas necessárias para a sua concepção, assim como resultados de experimentos com o uso de um veículo real. / This work presents a support system to the autonomous navigation for ground vehicles with focus on structured environments in an agricultural scenario. The estimated obstacle positions are generated based on the fusion of the detections from the processing of data from two cameras, one stereo and other thermal. Three modules obstacle detection have been developed. The first module uses monocular images of the stereo camera to detect novelties in the environment by comparing the current state with the previous state. The second module uses Stixel technique to delimit the obstacles above the ground plane. Finally, the third module uses thermal images to find signatures that reveal the presence of obstacle. The detection modules are fused using the Dempster-Shafer theory that provides an estimate of the presence of obstacles in the environment. The experiments were executed in real agricultural environment. System validation was performed in well-lit scenarios, with uneven terrain and different obstacles. The system showed satisfactory performance considering the use of an approach based on only three detection modules with methods that do not prioritize obstacle confirmation, but the search for new ones. This dissertation presents the main components of an obstacle detection system and the necessary steps for its design as well as results of experiments with the use of a real vehicle.

Este trabalho apresenta um sistema de auxilio à navegação autônoma para veículos terrestres com foco em ambientes estruturados em um cenário agrícola. É gerada a estimativa das posições dos obstáculos baseado na fusão das detecções provenientes do processamento dos dados de duas câmeras, uma estéreo e outra térmica. Foram desenvolvidos três módulos de detecção de obstáculos. O primeiro módulo utiliza imagens monoculares da câmera estéreo para detectar novidades no ambiente através da comparação do estado atual com o estado anterior. O segundo módulo utiliza a técnica Stixel para delimitar os obstáculos acima do plano do chão. Por fim, o terceiro módulo utiliza as imagens térmicas para encontrar assinaturas que evidenciem a presença de obstáculo. Os módulos de detecção são fundidos utilizando a Teoria de Dempster-Shafer que fornece a estimativa da presença de obstáculos no ambiente. Os experimentos foram executados em ambiente agrícola real. Foi executada a validação do sistema em cenários bem iluminados, com terreno irregular e com obstáculos diversos. O sistema apresentou um desempenho satisfatório tendo em vista a utilização de uma abordagem baseada em apenas três módulos de detecção com metodologias que não tem por objetivo priorizar a confirmação de obstáculos, mas sim a busca de novos obstáculos. Nesta dissertação são apresentados os principais componentes de um sistema de detecção de obstáculos e as etapas necessárias para a sua concepção, assim como resultados de experimentos com o uso de um veículo real. / This work presents a support system to the autonomous navigation for ground vehicles with focus on structured environments in an agricultural scenario. The estimated obstacle positions are generated based on the fusion of the detections from the processing of data from two cameras, one stereo and other thermal. Three modules obstacle detection have been developed. The first module uses monocular images of the stereo camera to detect novelties in the environment by comparing the current state with the previous state. The second module uses Stixel technique to delimit the obstacles above the ground plane. Finally, the third module uses thermal images to find signatures that reveal the presence of obstacle. The detection modules are fused using the Dempster-Shafer theory that provides an estimate of the presence of obstacles in the environment. The experiments were executed in real agricultural environment. System validation was performed in well-lit scenarios, with uneven terrain and different obstacles. The system showed satisfactory performance considering the use of an approach based on only three detection modules with methods that do not prioritize obstacle confirmation, but the search for new ones. This dissertation presents the main components of an obstacle detection system and the necessary steps for its design as well as results of experiments with the use of a real vehicle.