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Previous issue date: 2017-08-03 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG / The capture of images by multiple positions allows to recover the three-dimensional information of the
environment applying the knowledge about the geometry of the cameras and the correspondences between
the points of the images. The correspondence of characteristics in images is the task of relating regions of
different images to the same point of interest, being considered a problem of difficult solution, since it
suffers with ambiguities, occlusions, variation of illumination, besides local distortions. For having so many
challenges, this subject is one of the most investigated in the field of computer vision cite Scharstein2001.
The present dissertation aims to generate dense disparity maps, using graph cutting, from search spaces
constructed with matching metrics based on laws of the Gestalt theory. A hybrid approach was developed,
consisting of a local algorithm to construct the image disparity space (EDI), and a global algorithm used to
optimize the disparities. The results were maps of disparities close to the expected maps ( textit groundtruth).
It was also perceived the best performance of the methodology proposed in relation to the separate
methods that compose it. / A captura de imagens por múltiplas posições permite recuperar a informação tridimensional
do ambiente aplicando o conhecimento sobre a geometria das câmeras e as correspondências
entre os pontos das imagens. A correspondência de características em imagens é a tarefa de
relacionar regiões de imagens diferentes a um mesmo ponto de interesse, sendo considerado
um problema de difícil solução, uma vez que, sofre com ambiguidades, oclusões, variação de
iluminação, além de distorções locais. Por contar com tantos desafios, este tema é um dos
mais investigados na área de visão computacional [Scharstein e Szeliski 2002]. A presente
dissertação tem por objetivo gerar mapas de disparidade densos, usando corte de grafos, a
partir de espaços de busca construídos com métricas de correspondência baseadas em leis da
teoria Gestalt. Foi desenvolvida uma abordagem híbrida, composta de um algoritmo local para
construir o espaço de disparidades da imagem (EDI), e um algoritmo global utilizado para
otimizar as disparidades. Os resultados foram mapas de disparidades próximos dos mapas esperados (ground-truth). Percebeu-se a melhor performance da metodologia proposta em
relação aos métodos em separado que a compõe.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/7717 |
| Date | 03 August 2017 |
| Creators | Lopes, Lais Cândido Rodrigues da Silva |
| Contributors | Laureano, Gustavo Teodoro, Laureano, Gustavo Teodoro, Soares, Fabrizzio Alphonsus Alves de Melo Nunes, Gonçalves, Cristhiane |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF), UFG, Brasil, Instituto de Informática - INF (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -3303550325223384799, 600, 600, 600, 600, -7712266734633644768, 3671711205811204509, -961409807440757778 |
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