Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-03-02T22:51:52Z No. of bitstreams: 1 AlessandroAssiMarro_DISSERT.pdf: 1160027 bytes, checksum: dd5a92d0199f985c348be6a11b25208b (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-03-03T23:41:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 AlessandroAssiMarro_DISSERT.pdf: 1160027 bytes, checksum: dd5a92d0199f985c348be6a11b25208b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-03T23:41:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AlessandroAssiMarro_DISSERT.pdf: 1160027 bytes, checksum: dd5a92d0199f985c348be6a11b25208b (MD5) Previous issue date: 2014-12-22 / Reconstru??o 3D ? o processo pelo qual se faz poss?vel a obten??o de um modelo gr?- fico detalhado em tr?s dimens?es de alguma cena objetivada. Para a obten??o do modelo gr?fico que detalha a cena, faz-se uso de sequ?ncias de imagens que a fotografam, assim ? poss?vel adquirir de forma automatizada informa??es sobre a profundidade de pontos caracter?sticos, ou como comumente chamados, features. Esses pontos s?o portanto destacados utilizando-se alguma t?cnica computacional sobre as imagens que comp?em o dataset utilizado. Utilizando pontos caracter?sticos SURF (Speeded-Up Robust Features) este trabalho procura propor um modelo para obten??o de informa??es 3D sobre pontos principais detectados pelo sistema. Ao termino da aplica??o do sistema proposto sobre sequ?ncias de imagens ? objetivada a aquisi??o de tr?s importantes informa??es: a posi- ??o 3D dos pontos caracter?sticos; as matrizes de rota??o e transla??o relativas entre as imagens; o estudo que relaciona a baseline entre as imagens adjacentes e o erro de precis?o do ponto 3D encontrado. Resultados de implementa??es s?o mostrados indicando resultados consistentes. O sistema proposto tamb?m segue restri??es de Software livre, o que ? uma contribui??o significativa para esta ?rea de aplica??o. / 3D Reconstruction is the process used to obtain a detailed graphical model in three dimensions that represents some real objectified scene. This process uses sequences of images taken from the scene, so it can automatically extract the information about the depth of feature points. These points are then highlighted using some computational technique on the images that compose the used dataset. Using SURF feature points this work propose a model for obtaining depth information of feature points detected by the system. At the ending, the proposed system extract three important information from the images dataset: the 3D position for feature points; relative rotation and translation matrices between images; the realtion between the baseline for adjacent images and the 3D point accuracy error found.