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Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Tecnológico

Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas

Dimensão Institucional: Pós-Graduação

Dimensão ODS: Econômica

Tipo do Documento: Tese

Título: ESTEREOSCOPIA PASSIVA EM TEMPO LINEAR DE COMPUTAÇÃO PARA IMAGENS COM VARIAÇÃO NA ILUMINAÇÃO

Orientador
  • MARCELO RICARDO STEMMER
Aluno
  • VILSON HECK JUNIOR

Conteúdo

Este trabalho trata da correspondência estéreo para imagens passivas, com foco em robótica móvel. dentro deste contexto, foram feitos experimentos com algoritmos de correspondência, considerando ruído e diferenças de percepção de luminosidade entre as câmeras. como forma de avaliação dos algoritmos, são utilizados pares estéreo adquiridos com diferentes tempos de captura, do conjunto de middlebury, além de imagens com ruído sintético simulando condições reais de câmeras comuns. as contribuições são em geral baseadas no trabalho original chamado "linear complexity stereo matching based on region indexing" (oliveira; wazlavick, 2005). dentre as contribuições obtidas, foi utilizado: 1) informações de cores - ao invés de apenas informações de luminosidade; 2) imagens integrais - durante a aquisição de dados sobre uma região sendo indexada, provendo mais informações sendo adicionar tempo computacional; 3) algoritmo de segmentação color structure code com redução por mínimos quadrados - para obter mapas de disparidade densos em tempo linear de computação. utilizando estas contribuições, foram criadas dois principais artefatos, em forma de pipelines de processamento: a) correspondência estéreo esparsa; b) correspondência estéreo densa. os pipelines propostos demonstram maior estabilidade à presença de ruído e à variação de luminosidade nas imagens, quando comparados ao método original. apesar das melhorias propostas, os pipelines propostos ainda são capazes de processar resultados esparsos em 120ms e resultados densos em 320ms, em um processo único de cpu em imagens de ~660x555 pixels, usando o computador descrito na seção 3.1.

Pós-processamento: Índice de Shannon: 3.98399

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
4,98% 6,07% 7,61% 6,22% 6,53% 5,38% 6,19% 7,84% 7,38% 5,46% 7,53% 5,52% 4,89% 6,73% 5,30% 6,37%
ODS Predominates
ODS 8
ODS 1

4,98%

ODS 2

6,07%

ODS 3

7,61%

ODS 4

6,22%

ODS 5

6,53%

ODS 6

5,38%

ODS 7

6,19%

ODS 8

7,84%

ODS 9

7,38%

ODS 10

5,46%

ODS 11

7,53%

ODS 12

5,52%

ODS 13

4,89%

ODS 14

6,73%

ODS 15

5,30%

ODS 16

6,37%