High dynamic range imaging applied to the study of sky vault luminance distribution mapping

Autor(es)

Dennis Flores de Souza

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo
• Data de defesa: 2014-12-12

Membros da banca

Paulo Sérgio Scarazzato; Daniel de Carvalho Moreira; André Santanchè; Ricardo Carvalho Cabús; Fernando Oscar Ruttkay Pereira

• Orientador: Hélio Pedrini; Paulo Sérgio Scarazzato

Resumo

O uso de imagens de grande alcance dinâmico (HDR) nos estudos de iluminação vem se tornando um expediente frequente pela capacidade de armazenamento de dados referentes à distribuição de luminâncias em uma cena. Diversos estudos comprovaram, por exemplo, as possibilidades de registro da luz natural por imagens digitais, uma vez que as características das imagens HDR puderam melhorar os resultados. Dentre as diferentes aplicações, o registro da abóbada celeste é um dos que mais pode se beneficiar dessa ferramenta, pois tal procedimento é mais simples do que aqueles realizados a partir de medições feitas por luminancímetros ou escâneres de céu. Além disso, atualmente a identificação dos tipos de céu ainda é feita em sua maioria utilizando métodos subjetivos. Isto se deve ao fato de não existir uma metodologia para comparar imagens HDR com modelos matemáticos, apenas métodos unidimensionais que focalizam um ou outro aspecto. Esta pesquisa teve por objetivo desenvolver um método multidimensional de identificação, classificação e extração de dados de iluminação natural a partir de imagens HDR da abóbada celeste. As imagens das câmeras foram calibradas segundo métodos disponíveis para estabelecer a confiabilidade da análise e interpretação dos dados, e foram obtidas em localidade com o mínimo de obstrução à visão da abóbada celeste. O método multidimensional de análise foi desenvolvido juntamente a uma rotina em MATLAB, que serviu ao propósito de verificar sua viabilidade e a precisão. Os dados extraídos foram testados na plataforma Flash, usando a linguagem ActionScript 3, para brevemente demonstrar as possibilidades de uso. Este método utiliza um sistema de classificação baseado na relevância das características identificadas na imagem, como a cobertura de nuvens e a distribuição de luminâncias, para escolher o tipo de céu da norma ISO 15469:2004 (e) / CIE S 011/E:2003 mais apropriado. Os resultados apontam para a viabilidade desse método em escolher o tipo de céu mais relevante de acordo com os dados extraídos da imagem HDR. A proposição deste método multidimensional de análise pode contribuir para a criação de um sistema de classificação e de um banco de dados digital úteis para futuros programas de simulação, providenciando dados de entrada obtidos a partir de medições de uma realidade física, facilmente registrada com precisão e confiabilidade a partir de imagens fotográficas (AU)

• Processo FAPESP: 11/10314-7 - Utilização de imagens de grande alcance dinâmico no mapeamento da distribuição das luminâncias na abóbada celeste
• Beneficiário: Dennis Flores de Souza
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado