Desenvolvimento e análise de um digitalizador câmera-projetor de alta definição para captura de geometria e fotometria

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Roger Correia Pinheiro
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3515
Resumo: Um sistema câmera-projetor é capaz de capturar informação geométrica tridimensional de objetos e ambientes do mundo real. A captura de geometria em tal sistema baseia-se na projeção de luz estruturada sobre um objeto através do projetor, e na captura da cena modulada através da câmera. Com o sistema previamente calibrado, a deformação da luz projetada causada pelo objeto fornece a informação necessária para reconstruir a geometria do mesmo por meio de triangulação. Este trabalho descreve o desenvolvimento de um digitalizador câmera-projetor de alta definição (com resoluções de até 1920x1080 e 1280x720); são detalhadas as etapas e processos que conduzem à reconstrução de geometria, como calibração câmera-projetor, calibração de cores, processamento da imagem capturada e triangulação. O digitalizador desenvolvido utiliza a codificação de luz estruturada (b; s)-BCSL, que emprega a projeção de uma sequência de faixas verticais coloridas sobre a cena. Este esquema de codificação flexível oferece um número variado de faixas para projeção: quanto maior o número de faixas, mais detalhada a geometria capturada. Um dos objetivos deste trabalho é estimar o número limite de faixas (b,s)-BCSL possível dentro das resoluções atuais de vídeo de alta definição. Este número limite é aquele que provê reconstrução densa da geometria alvo, e ao mesmo tempo possui baixo nível de erro. Para avaliar a geometria reconstruída pelo digitalizador para os diversos números de faixas, é proposto um protocolo para avaliação de erro. O protocolo desenvolvido utiliza planos como objetos para mensurar a qualidade de reconstrução geométrica. A partir da nuvem de pontos gerada pelo digitalizador, a equação do plano para a mesma é estimada por meio de mínimos quadrados. Para um número fixo de faixas, são feitas cinco digitalizações independentes do plano: cada digitalização leva a uma equação; também é computado o plano médio, estimado a partir da união das cinco nuvens de pontos. Uma métrica de distância no espaço projetivo é usada para avaliar a precisão e a acurácia de cada número de faixas projetados. Além da avaliação quantitativa, a geometria de vários objetos é apresentada para uma avaliação qualitativa. Os resultados demonstram que a quantidade de faixas limite para vídeos de alta resolução permite uma grande densidade de pontos mesmo em superfícies com alta variação de cores.
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Com o sistema previamente calibrado, a deformação da luz projetada causada pelo objeto fornece a informação necessária para reconstruir a geometria do mesmo por meio de triangulação. Este trabalho descreve o desenvolvimento de um digitalizador câmera-projetor de alta definição (com resoluções de até 1920x1080 e 1280x720); são detalhadas as etapas e processos que conduzem à reconstrução de geometria, como calibração câmera-projetor, calibração de cores, processamento da imagem capturada e triangulação. O digitalizador desenvolvido utiliza a codificação de luz estruturada (b; s)-BCSL, que emprega a projeção de uma sequência de faixas verticais coloridas sobre a cena. Este esquema de codificação flexível oferece um número variado de faixas para projeção: quanto maior o número de faixas, mais detalhada a geometria capturada. Um dos objetivos deste trabalho é estimar o número limite de faixas (b,s)-BCSL possível dentro das resoluções atuais de vídeo de alta definição. Este número limite é aquele que provê reconstrução densa da geometria alvo, e ao mesmo tempo possui baixo nível de erro. Para avaliar a geometria reconstruída pelo digitalizador para os diversos números de faixas, é proposto um protocolo para avaliação de erro. O protocolo desenvolvido utiliza planos como objetos para mensurar a qualidade de reconstrução geométrica. A partir da nuvem de pontos gerada pelo digitalizador, a equação do plano para a mesma é estimada por meio de mínimos quadrados. Para um número fixo de faixas, são feitas cinco digitalizações independentes do plano: cada digitalização leva a uma equação; também é computado o plano médio, estimado a partir da união das cinco nuvens de pontos. Uma métrica de distância no espaço projetivo é usada para avaliar a precisão e a acurácia de cada número de faixas projetados. Além da avaliação quantitativa, a geometria de vários objetos é apresentada para uma avaliação qualitativa. Os resultados demonstram que a quantidade de faixas limite para vídeos de alta resolução permite uma grande densidade de pontos mesmo em superfícies com alta variação de cores.A camera-projector system is capable of capturing three-dimensional geometric information of objects and real-world environments. The capture of geometry in such system is based on the projection of structured light over an object by the projector, and the capture of the modulated scene through the camera. With a calibrated system, the deformation of the projected light caused by the object provides the information needed to reconstruct its geometry through triangulation. The present work describes the development of a high definition camera-projector system (with resolutions up to 1920x1080 and 1280x720). The steps and processes that lead to the reconstruction of geometry, such as camera-projector calibration, color calibration, image processing and triangulation, are detailed. The developed scanner uses the (b; s)-BCSL structured light coding, which employs the projection of a sequence of colored vertical stripes on the scene. This coding scheme offers a flexible number of stripes for projection: the higher the number of stripes, more detailed is the captured geometry. One of the objectives of this work is to estimate the limit number of (b; s)-BCSL stripes possible within the current resolutions of high definition video. This limit number is the one that provides dense geometry reconstruction, and at the same has low error. To evaluate the geometry reconstructed by the scanner for a different number of stripes, we propose a protocol for error measurement. The developed protocol uses planes as objects to measure the quality of geometric reconstruction. From the point cloud generated by the scanner, the equation for the same plane is estimated by least squares. For a fixed number of stripes, five independent scans are made for the plane: each scan leads to one equation; the median plane, estimated from the union of the five clouds of points, is also computed. A distance metric in the projective space is used to evaluate the precision and the accuracy of each number of projected stripes. In addition to the quantitative evaluation, the geometry of many objects are presented for qualitative evaluation. The results show that the limit number of stripes for high resolution video allows high density of points even on surfaces with high color variation.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorporUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)Programa de Pós-graduação em Modelagem ComputacionalUFJFBrasilICE – Instituto de Ciências ExatasCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRACalibração câmera projetorLuz estruturadaFotografia 3DGeometria computacionalCamera Projector CalibrationStructured Light3D PhotographyComputational GeometryDesenvolvimento e análise de um digitalizador câmera-projetor de alta definição para captura de geometria e fotometriainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFJFinstname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)instacron:UFJFTHUMBNAILrogercorreiapinheirosilva.pdf.jpgrogercorreiapinheirosilva.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1175https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/3515/4/rogercorreiapinheirosilva.pdf.jpg982561554c43901621d85e6e89be4015MD54ORIGINALrogercorreiapinheirosilva.pdfrogercorreiapinheirosilva.pdfapplication/pdf22838442https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/3515/1/rogercorreiapinheirosilva.pdf0bd115f462fc7572058a542e9ed91fccMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82197https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/3515/2/license.txt000e18a5aee6ca21bb5811ddf55fc37bMD52TEXTrogercorreiapinheirosilva.pdf.txtrogercorreiapinheirosilva.pdf.txtExtracted texttext/plain127518https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/3515/3/rogercorreiapinheirosilva.pdf.txtd6cb123719966eaade3fc1e4bdcf6373MD53ufjf/35152019-11-07 11:09:48.587oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/3515TElDRU7vv71BIERFIERJU1RSSUJVSe+/ve+/vU8gTu+/vU8tRVhDTFVTSVZBCgpDb20gYSBhcHJlc2VudGHvv73vv71vIGRlc3RhIGxpY2Vu77+9YSwgdm9j77+9IChvIGF1dG9yIChlcykgb3UgbyB0aXR1bGFyIGRvcyBkaXJlaXRvcyBkZSBhdXRvcikgY29uY2VkZSBhbyBSZXBvc2l077+9cmlvIApJbnN0aXR1Y2lvbmFsIGRhIFVuaXZlcnNpZGFkZSBGZWRlcmFsIGRlIEp1aXogZGUgRm9yYSBvIGRpcmVpdG8gbu+/vW8tZXhjbHVzaXZvIGRlIHJlcHJvZHV6aXIsIHRyYWR1emlyIChjb25mb3JtZSBkZWZpbmlkbyBhYmFpeG8pLCBlL291IGRpc3RyaWJ1aXIgYSBzdWEgcHVibGljYe+/ve+/vW8gKGluY2x1aW5kbyBvIHJlc3VtbykgcG9yIHRvZG8gbyBtdW5kbyBubyBmb3JtYXRvIGltcHJlc3NvIGUgZWxldHLvv71uaWNvIGUgZW0gcXVhbHF1ZXIgbWVpbywgaW5jbHVpbmRvIG9zIGZvcm1hdG9zIO+/vXVkaW8gb3Ugdu+/vWRlby4KClZvY++/vSBjb25jb3JkYSBxdWUgbyBSZXBvc2l077+9cmlvIEluc3RpdHVjaW9uYWwgZGEgVW5pdmVyc2lkYWRlIEZlZGVyYWwgZGUgSnVpeiBkZSBGb3JhIHBvZGUsIHNlbSBhbHRlcmFyIG8gY29udGXvv71kbywgdHJhbnNwb3IgYSBzdWEgcHVibGljYe+/ve+/vW8gcGFyYSBxdWFscXVlciBtZWlvIG91IGZvcm1hdG8gcGFyYSBmaW5zIGRlIHByZXNlcnZh77+977+9by4gVm9j77+9IHRhbWLvv71tIGNvbmNvcmRhIHF1ZSBvIFJlcG9zaXTvv71yaW8gSW5zdGl0dWNpb25hbCBkYSBVbml2ZXJzaWRhZGUgRmVkZXJhbCBkZSBKdWl6IGRlIEZvcmEgcG9kZSBtYW50ZXIgbWFpcyBkZSB1bWEgY++/vXBpYSBkZSBzdWEgcHVibGljYe+/ve+/vW8gcGFyYSBmaW5zIGRlIHNlZ3VyYW7vv71hLCBiYWNrLXVwIGUgcHJlc2VydmHvv73vv71vLiBWb2Pvv70gZGVjbGFyYSBxdWUgYSBzdWEgcHVibGljYe+/ve+/vW8g77+9IG9yaWdpbmFsIGUgcXVlIHZvY++/vSB0ZW0gbyBwb2RlciBkZSBjb25jZWRlciBvcyBkaXJlaXRvcyBjb250aWRvcyBuZXN0YSBsaWNlbu+/vWEuIFZvY++/vSB0YW1i77+9bSBkZWNsYXJhIHF1ZSBvIGRlcO+/vXNpdG8gZGEgc3VhIHB1YmxpY2Hvv73vv71vIG7vv71vLCBxdWUgc2VqYSBkZSBzZXUgY29uaGVjaW1lbnRvLCBpbmZyaW5nZSBkaXJlaXRvcyBhdXRvcmFpcyBkZSBuaW5nde+/vW0uCgpDYXNvIGEgc3VhIHB1YmxpY2Hvv73vv71vIGNvbnRlbmhhIG1hdGVyaWFsIHF1ZSB2b2Pvv70gbu+/vW8gcG9zc3VpIGEgdGl0dWxhcmlkYWRlIGRvcyBkaXJlaXRvcyBhdXRvcmFpcywgdm9j77+9IGRlY2xhcmEgcXVlIG9idGV2ZSBhIHBlcm1pc3Pvv71vIGlycmVzdHJpdGEgZG8gZGV0ZW50b3IgZG9zIGRpcmVpdG9zIGF1dG9yYWlzIHBhcmEgY29uY2VkZXIgYW8gUmVwb3NpdO+/vXJpbyBJbnN0aXR1Y2lvbmFsIGRhIFVuaXZlcnNpZGFkZSBGZWRlcmFsIGRlIEp1aXogZGUgRm9yYSBvcyBkaXJlaXRvcyBhcHJlc2VudGFkb3MgbmVzdGEgbGljZW7vv71hLCBlIHF1ZSBlc3NlIG1hdGVyaWFsIGRlIHByb3ByaWVkYWRlIGRlIHRlcmNlaXJvcyBlc3Tvv70gY2xhcmFtZW50ZSBpZGVudGlmaWNhZG8gZSByZWNvbmhlY2lkbyBubyB0ZXh0byBvdSBubyBjb250Ze+/vWRvIGRhIHB1YmxpY2Hvv73vv71vIG9yYSBkZXBvc2l0YWRhLgoKQ0FTTyBBIFBVQkxJQ0Hvv73vv71PIE9SQSBERVBPU0lUQURBIFRFTkhBIFNJRE8gUkVTVUxUQURPIERFIFVNIFBBVFJPQ++/vU5JTyBPVSBBUE9JTyBERSBVTUEgQUfvv71OQ0lBIERFIEZPTUVOVE8gT1UgT1VUUk8gT1JHQU5JU01PLCBWT0Pvv70gREVDTEFSQSBRVUUgUkVTUEVJVE9VIFRPRE9TIEUgUVVBSVNRVUVSIERJUkVJVE9TIERFIFJFVklT77+9TyBDT01PIFRBTULvv71NIEFTIERFTUFJUyBPQlJJR0Hvv73vv71FUyBFWElHSURBUyBQT1IgQ09OVFJBVE8gT1UgQUNPUkRPLgoKTyBSZXBvc2l077+9cmlvIEluc3RpdHVjaW9uYWwgZGEgVW5pdmVyc2lkYWRlIEZlZGVyYWwgZGUgSnVpeiBkZSBGb3JhIHNlIGNvbXByb21ldGUgYSBpZGVudGlmaWNhciBjbGFyYW1lbnRlIG8gc2V1IG5vbWUgKHMpIG91IG8ocykgbm9tZShzKSBkbyhzKSBkZXRlbnRvcihlcykgZG9zIGRpcmVpdG9zIGF1dG9yYWlzIGRhIHB1YmxpY2Hvv73vv71vLCBlIG7vv71vIGZhcu+/vSBxdWFscXVlciBhbHRlcmHvv73vv71vLCBhbO+/vW0gZGFxdWVsYXMgY29uY2VkaWRhcyBwb3IgZXN0YSBsaWNlbu+/vWEuCg==Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufjf.br/oai/requestopendoar:2019-11-07T13:09:48Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)false
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