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Avaliação de algoritmos de alinhamento em reconstrução 3D utilizando várias imagens

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Previous issue date: 2010 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Reconstrução 3D é uma área de pesquisa que engloba várias técnicas com o
propósito de recuperar modelos que representem precisamente um objeto ou um cenário
em três dimensões, enfatizando características de interesse como, por exemplo, a forma, a
textura ou a estrutura. O cerne de algoritmos de Struture from Motion (SfM), que é um tipo
de técnica de reconstrução 3D bastante promissor, visa a obtenção da geometria 3D da cena
a partir de um conjunto de imagens bidimensionais, além da posição e orientação da
câmera no momento da captura. Para cada par de imagens é possível estimar a
profundidade de um ponto conhecendo-se os parâmetros intrínsecos e extrínsecos da
câmera e as coordenadas bidimensionais referentes a um mesmo ponto em cada foto,
apesar de não ser possível determinar o tamanho real do objeto. Além disso, cada par de
imagens produz uma reconstrução em um sistema de coordenadas distinto. Portanto,
devido a essa falta de escala uniforme e das câmeras estarem em bases diferentes, é
necessária a utilização de algoritmos que levem as câmeras para uma mesma base de
referência, ou seja, que alinhem as câmeras e que criem uma reconstrução completa, pois,
há pontos em algumas imagens que não são contemplados por outras.
Esta dissertação de mestrado descreve os esforços empregados na investigação dos
principais algoritmos de alinhamento, sua implementação e o aperfeiçoamento dos mesmos
quando necessário, além de identificar o quão preciso é cada método. Entre as técnicas
propostas na literatura foram utilizadas quatro abordagens, uma baseada na composição
das matrizes de pose, duas baseadas na matriz de homografia e uma na correspondência
entre os pontos 2D e os pontos 3D. Cada algoritmo se baseia em diferentes técnicas que
resultam em matrizes de câmera distintas que ao serem fatoradas definem uma translação e
a rotação semelhante. A fim de melhorar a precisão dos resultados gerados, foi utilizado o
Sparse Bundle Adjustment (SBA) ao final de cada método. Para analisar os algoritmos, foi
definida uma metodologia de comparação com métricas que avaliam os resultados não só
qualitativamente como quantitativamente. Os critérios propostos foram a comparação dos
pontos reconstruídos com o ground-truth, a análise dos erros de projeção e epipolar, as
poses das câmeras e o tempo de execução. A metodologia foi aplicada tanto para dados
sintéticos quanto para dados reais e, todos obtiveram resultados visualmente coerentes.
Porém, a técnica de 2D3D se mostrou com resultados mais precisos

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2324
Date31 January 2010
CreatorsCristina Botelho de Oliveira Lima, Juliane
ContributorsKelner, Judith
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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