dc.creatorHasegawa, Julio Kiyoshi
dc.date1997
dc.date1997-08-19T00:00:00Z
dc.date2017-03-21T17:09:17Z
dc.date2017-07-13T19:54:32Z
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dc.date.accessioned2018-03-29T03:59:47Z
dc.date.available2018-03-29T03:59:47Z
dc.identifier(Broch.)
dc.identifierHASEGAWA, Julio Kiyoshi. Shape from shading com projeção perspectiva e calibração de camara. 1997. 121f. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://libdigi.unicamp.br/document/?code=vtls000117860>. Acesso em: 21 mar. 2017.
dc.identifierhttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/260694
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1339347
dc.descriptionOrientador: Clesio Luis Tozzi
dc.descriptionTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
dc.descriptionResumo: : A maioria dos algoritmos encontrados na literatura, para a reconstrução de uma superfície 3D a partir de imagens de intensidade, usando a técnica de shape from shading (SFS), utiliza o sistema de projeção ortográfico. Este fato, no caso de imagens reais, causa deformações na superfície reconstruída. Neste trabalho desenvolve-se um procedimento simultâneo de reconstrução da superfície e calibração da câmara, que utiliza as técnicas de SFS e técnicas fotogramétricas, considerando a projeção perspectiva. São utilizados modelos matemáticos explícitos (equação de shading e colinearidade) e é aplicado um processo iterativo para recuperação da informação 3D da superfície e dos parâmetros de orientação da câmara. Devido ao uso de equações não lineares no modelo a linearização por série de Taylor foi utilizada. O Método dos Mínimos Quadrados (MMQ) foi aplicado, para obter um valor único a partir de observações superabundantes. Estes procedimentos se diferenciam em relação aos citados na literatura pelo fato de se calcular simultaneamente as coordenadas tridimensionais dos pontos da superfície e os parâmetros de orientação da câmara (calibração), não sendo necessárias restrições sobre a superfície. Imagens de profundidade e de intensidade foram geradas (simuladas), onde o processo de reconstrução foi aplicado na imagem de intensidade, cujo resultado foi verificado, comparando-a com a imagem de profundidade com a finalidade de analisar a exatidão do método
dc.descriptionAbstract: The majority of algorithms making use of the Shape from Shading technique to reconstruct a 3 D surface from its image employs the orthographic projection system which, in the case of real images, always causes deformation on the reconstructed surface. To remove this constraint a simultaneous procedure (Hybrid Model) is proposed which uses the Shape from Shading technique (SFS) combined with the photogrammetric technique and the perspective projection to reconstruct the surface and determine the camera calibration parameters. The procedure is based on an explicit mathematical model and an iterative process is adopted to solve the resulting system of equations. The Least Square Method (LSM) is adopted and the Taylor's Series Linearization technique is applied due to the nonlinearity of the model. The proposed procedure differs from those found in the literature in that it carries out the simultaneous computation of the tridimensional coordinates of both the surface points and the camera calibration parameters while employing perspective projection. In addition to that, solving the resulting system of equations does not demand any restriction on the surface, as it appens in other related procedures. The intensity image and its respective depth image were generated and the proposed model is applied on the intensity image. The results obtained are compared with the depth image to analyse the accuracy of the proposed method
dc.descriptionDoutorado
dc.descriptionDoutor em Engenharia Eletrica
dc.format121f. : il.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagePortuguês
dc.publisher[s.n.]
dc.subjectRadiação
dc.subjectRecuperação de dados (Computação)
dc.subjectCalibração
dc.subjectSistemas lineares
dc.titleShape from shading com projeção perspectiva e calibração de camara
dc.typeTesis


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