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Previous issue date: 2017-03-10 / FACEPE / A fundamental task in computer vision is extracting low-level features from the image. Since this is one of the first tasks executed by most vision-based systems, imprecisions and errors committed during its execution are propagated to the next stages thus affecting the system overall performance. Therefore, robust and precise feature extractors are mandatory in computer vision. In the literature, two kinds of low-level features are commonly used: natural features, and artificial patterns of features. Natural features are extractable only from scenarios rich in textured elements. On the other hand, artificial patterns of features can be easily crafted by using commodity printers, which permits its application in a diversity of scenarios. Moreover, since the real dimensions of the pattern are known beforehand, the usage of artificial patterns allows the construction of metric systems. This thesis presents a new detection technique for patterns formed by roundish features. The new technique is composed of two stages: the extraction of candidates for features of the pattern; and the searching for the elements (among the candidates) that actually constitute the pattern. Differently from the techniques found in the related literature, the proposed one does not restrict the patterns to be rectangular grids of regularly-spaced features, but it allows the creation of a variety of patterns through the use of graphs (the pattern template). Experimental results collected from two case studies evidence that the new technique is robust to uneven and low-lighting conditions. / Em visão computacional, uma tarefa fundamental é a extração de características da imagem. Por essa ser uma das primeiras etapas a serem realizadas na maioria dos sistemas computacionais baseados em visão, imprecisões e erros cometidos durante sua realização são propagados para as demais etapas afetando o resultado final obtido pelo sistema. Dessa forma, extratores de características que sejam robustos e precisos são uma necessidade em visão computacional. Na literatura, dois tipos de características são amplamente utilizados: características naturais; e padrões artificiais de características. Características naturais são extraíveis apenas de cenários ricos em elementos texturizados. Já padrões artificiais de características podem ser facilmente confeccionados com impressoras domésticas, permitindo sua aplicação em diversos cenários. Além disso, o uso de padrões artificiais possibilita que as medidas reais entre as características sejam previamente conhecidas (informação essencial à construção de sistemas métricos). Esta tese apresenta uma nova técnica para detecção de padrões artificiais formados por características arredondadas, sendo composta de dois estágios: a extração de elementos candidatos a característica do padrão; e a busca para encontrar quais elementos (dentre os candidatos) constituem o padrão de interesse. Diferentemente das técnicas encontradas na literatura, a técnica proposta não é restrita a detectar padrões retangulares formados por características uniformemente espaçadas; o usuário é livre para criar o padrão da sua escolha através da construção de um grafo (o gabarito do padrão). Experimentos realizados com imagens reais comprovam que a técnica proposta é robusta a iluminação não uniforme e a baixo contraste.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/25328 |
| Date | 10 March 2017 |
| Creators | PESSOA, Saulo Andrade |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/7532050172035129, KELNER, Judith |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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