Uma metodologia automática para geração de mapas de disparidades de ambientes reais
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/9692 |
Resumo: | The objective of this work was the analysis, combination and adjustments of an algorithm set, in state-of-the-art, building a simple methodology, that is able to represent the depth of the elements in a scene, through the calculation of the disparity map. The map is automatically obtained, from real scenes, with minimal human intervention. Initially, the corners of the objects in a scene are obtained by the SURF algorithm in an image stereo pair, obtained from it. These corners are used to obtain a mapping from points in an image to its correspondences into another image, through a fundamental matrix (obtained by linear estimation, using Least Median of Squares or MSAC); later, the rectification and matching processes are done, generating the map, which suffers a post-processing to fix the distortions. The maps initially obtained was analysed in order to verify the processing time and the similarity with maps obtained by a manual method (which uses calibration). In the future, it is intended to use the studied algorithms as the basis for a system that will allow blind people to do spatial navigation tests in real environments |
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Carvalho, Carlos Willian dePedrino, Emerson Carloshttp://lattes.cnpq.br/6481363465527189http://lattes.cnpq.br/820198060699344558ecdf89-d80a-4c51-9b00-83e81202ce2a2018-04-09T19:33:21Z2018-04-09T19:33:21Z2017-02-17CARVALHO, Carlos Willian de. Uma metodologia automática para geração de mapas de disparidades de ambientes reais. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2017. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/9692.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/9692The objective of this work was the analysis, combination and adjustments of an algorithm set, in state-of-the-art, building a simple methodology, that is able to represent the depth of the elements in a scene, through the calculation of the disparity map. The map is automatically obtained, from real scenes, with minimal human intervention. Initially, the corners of the objects in a scene are obtained by the SURF algorithm in an image stereo pair, obtained from it. These corners are used to obtain a mapping from points in an image to its correspondences into another image, through a fundamental matrix (obtained by linear estimation, using Least Median of Squares or MSAC); later, the rectification and matching processes are done, generating the map, which suffers a post-processing to fix the distortions. The maps initially obtained was analysed in order to verify the processing time and the similarity with maps obtained by a manual method (which uses calibration). In the future, it is intended to use the studied algorithms as the basis for a system that will allow blind people to do spatial navigation tests in real environmentsO objetivo deste trabalho foi a análise, a combinação e os ajustes de um conjunto de algoritmos de estados da arte para desenvolver uma metodologia prática, para representar a profundidade de elementos presentes em uma cena, pelo cálculo do mapa de disparidades desta. Tal mapa é obtido de forma automática, a partir de ambientes reais, com o mínimo possível de intervenção humana. Inicialmente, os cantos dos objetos da cena analisada são obtidos utilizando o algoritmo SURF em um par de imagens estéreo obtidas a partir da mesma. Esses cantos são utilizados para obter um mapeamento de todos os pontos de uma imagem para os respectivos correspondentes na outra imagem, por meio de uma matriz fundamental (obtida por aproximação linear, utilizando Least Median of Squares ou MSAC); depois, processos de retificação e de correspondência são realizados, gerando-se o mapa, que passa por um pós-processamento para a correção de distorções. Os mapas inicialmente obtidos foram analisados em relação a tempo de processamento e similaridade com mapas obtidos a partir de um método manual (que usa calibração). Futuramente, pretende-se utilizar os algoritmos estudados como base para um sistema que permita que deficientes visuais possam realizar testes de navegação espacial em ambientes reais.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)CAPES: 1340099porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCUFSCarVisão estéreoMatriz fundamentalMapa de disparidadesAutocalibraçãoStereo visionFundamental matrixDisparity mapAutocalibrationCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOUma metodologia automática para geração de mapas de disparidades de ambientes reaisAn automatic methodology to disparity map generation from real scenesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisOnline6006008f641ac4-ef66-4fde-b5d9-8a5e4cfacc8ainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81957https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9692/3/license.txtae0398b6f8b235e40ad82cba6c50031dMD53ORIGINALCARVALHO_Carlos_2017.pdfCARVALHO_Carlos_2017.pdfapplication/pdf15505779https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9692/4/CARVALHO_Carlos_2017.pdf33d4164c65b24e53ee08b64dbe43c1e4MD54TEXTCARVALHO_Carlos_2017.pdf.txtCARVALHO_Carlos_2017.pdf.txtExtracted texttext/plain175547https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9692/5/CARVALHO_Carlos_2017.pdf.txtc5e8a739fc2e7f3a63f494fac7bd7e20MD55THUMBNAILCARVALHO_Carlos_2017.pdf.jpgCARVALHO_Carlos_2017.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8060https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9692/6/CARVALHO_Carlos_2017.pdf.jpg2598f4b9d726f132b2a4216ab1ea74b3MD56ufscar/96922023-09-18 18:31:10.551oai:repositorio.ufscar.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:31:10Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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