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Título: Aproximação planar por partes para reconstrução 3D densa
Autor(es): Silva, Leonardo de Assis
Orientador: Vassallo, Raquel Frizera
Data do documento: 16-Dez-2016
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: Com o aumento da capacidade de processamento dos dispositivos, imagens podem ser usadas para analisar cenas e extrair informações tridimensionais dos pixels em um espaço de tempo bem menor do que se conseguia fazer há alguns anos atrás. Esse processo de recuperação da informação tridimensional do meio recebe o nome de reconstrução 3D. Estimar com precisão a profundidade de regiões homogêneas de uma imagem ainda é um desafio na área. Neste trabalho, foram propostas duas metodologias de reconstrução 3D densa aproximando-se regiões homogêneas por planos e por uma superfície obtida a partir da triangulação de Delaunay. Essa abordagem tem como objetivo apresentar um bom compromisso entre precisão e velocidade. O trabalho está focado apenas na etapa de reconstrução, sendo a estimativa de parâmetros intrínsecos considerada obtida por calibração e os parâmetros extrínsecos resultantes de um processo de tracking da câmera. Para a estimação da reconstrução, é utilizado um conjunto de 10 imagens que possuem certa sobreposição com uma imagem de referência. O correspondente de cada pixel da imagem de referência é procurado nas 10 imagens resultando em uma estimativa esparsa após uma etapa de fusão de informações e filtragem de possíveis outliers. É possível diminuir o tempo de processamento do algoritmo, utilizando-se uma pirâmide gaussiana de multiresolução. As regiões homogêneas são identificadas com a técnica SRM, tendo sua profundidade estimada a partir da nuvem de pontos esparsa reconstruída a priori utilizando uma das duas metodologias propostas neste trabalho: aproximação por planos ou por uma superfície obtida a partir da triangulação de Delaunay. Os resultados obtidos foram satisfatórios segundo os critérios de precisão, recall e tempo de processamento. Comparando-se com o DTAM, uma técnica de tempo real, os resultados obtiveram melhor precisão, principalmente em regiões homogêneas. O maior tempo de processamento é devido ao hardware de menor capacidade quando comparado ao caso do DTAM. Além disso, o código implementado não está otimizado. Desta forma, é possível se obter velocidades maiores de reconstrução com o método proposto. De acordo com as avaliações feitas neste trabalho, os resultados obtidos podem ser considerados promissores.
Considering the increase in device processing capabilities, images can be used to analyze scenes and extract three-dimensional information from pixels. The process of retrieving the three-dimensional information from the environment is called 3D reconstruction. Estimating precisily the depth of homogeneous regions in an image is still a challenge in computer vision. In this work, two dense 3D reconstruction methods were proposed, aproximating homogeneous regions by planes and by a surface obtained from Delaunay triangulation. Our approach aims to achieve a good trade-off between precision and processing time. It is worth to mention that this work is focused only on the reconstruction stage. The intrinsic parameters are considered to be obtained by calibration, while the extrinsic parameters are estimated from a camera tracking process. The reconstruction estimation process needs a set of 10 images that presents some overlap with a reference image. The matching for every pixel in the reference image is searched in all the 10 images, resulting in a sparse estimation after a fusion and filtering stage. It is possible to decrease the algorithm processing time by using a gaussian multiresolution pyramid. The homogeneous regions are identified with SRM technique and their depth estimation is obtained from the sparse points cloud reconstructed a priori. This is done using one of the methods propoused: the planar aproximation or the surface obtained through Delaunay triangulation. The results were satisfactory according to the criteria of precision, recall and processing time. Comparing with DTAM, a real-time reconstruction technique, the results achieved better accuracy, especially in homogeneous regions. The longer processing time is due to the lower capacity hardware when compared to the hardware used for the DTAM experiments. Additionally, the implemented code is not optimized. In this way, it is possible to obtain better reconstruction results with the proposed method. Considering the evaluations carried out in this work, the obtained results may be considered promising.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9558
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