Análise comparativa de detectores e descritores de características locais em imagens no âmbito do problema de autocalibração de câmeras.

• Autor(a) principal: Brito, Darlan Nunes de
• Data de Publicação: 2016
• Outros Autores: Pádua, Flávio Luis Cardeal, Lopes, Aldo Peres Campos e, Dalip, Daniel Hasan
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFOP
• Texto Completo: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/10959
• topic: Detectores e descritores locais; Correspondência de pontos em imagens

Este trabalho apresenta uma análise comparativa de diferentes métodos do estado da arte para detecção e descrição de características locais em imagens, com o objetivo de solucionar de forma robusta e eficiente o problema de autocalibração de câmeras. Para atingir esse objetivo, é essencial a utilização de métodos detectores e descritores eficazes, uma vez que a correspondência robusta de características em um conjunto de imagens sucessivas sujeitas a uma ampla variedade de distorções afins e mudanças no ponto de vista 3D da cena, é crucial para a exatidão dos cálculos dos parâmetros da câmera. Muito embora diversos detectores e descritores têm sido propostos na literatura, seus impactos no processo de autocalibração de câmeras não foram ainda devidamente estudados. Nesse trabalho de análise comparativa, utilizam-se como critérios de qualidade da autocalibração os erros: epipolar, de reprojeção e reconstrução, bem como os tempos de execução dos métodos. Os resultados experimentais demonstram que detectores e descritores binários de características (ORB, BRISK e FREAK) e de ponto flutuante (SIFT e SURF) apresentam erros de reprojeção e reconstrução equivalentes. Considerando-se, porém, o menor custo computacional dos métodos binários, recomenda-se, fortemente, o uso destes em soluções de problemas de autocalibração de câmeras.