Estudo de métodos para classificação e localização precisa de padrões usando um sistema de luz estruturada

Autor(es)

Christiane Nogueira de Carvalho Kokubum

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: Presidente Prudente. 2014-06-11.
• Instituição: Universidade Estadual Paulista (Unesp). Faculdade de Ciências e Tecnologia. Presidente Prudente
• Data de defesa: 2004-00-00
• Orientador: Antonio Maria Garcia Tommaselli

Resumo

Algumas das tarefas mais significativas em Visão Computacional e em Fotogrametria Digital à curta distância estão associadas à segmentação, ao reconhecimento de objetos na imagem e à posterior reconstrução. Esta dissertação apresenta uma metodologia para a identificação e para a medição automáticas de alvos projetados em imagens tomadas à curta-distância, usando o sistema ativo denominado luz estruturada. Para a classificação de tais padrões, dois métodos de correspondência são comparados: correspondência por padrão (template matching) e por assinatura. O método de correspondência por padrão consiste na classificação por correlação, que mede a similaridade entre as janelas de referência e de busca utilizando uma função de correlação adequada. Os problemas existentes neste método estão relacionados com os ruídos na imagem, variações de brilho, distorções geométricas, o grande número de padrões a serem comparados e a escolha do tamanho do padrão. O método de assinatura consiste na comparação da representação funcional unidimensional da fronteira do padrão. Este método de assinatura não varia em relação à translação, mas depende da rotação e da mudança de escala. Para a localização precisa, dois métodos foram comparados: correspondência por mínimos quadrados e detector de cantos. O método de correspondência por mínimos quadrados refina a correspondência obtida por correlação, estimando os parâmetros de transformação radiométricos e geométricos entre as janelas de referência e de pesquisa, de acordo com o critério de erro dos mínimos quadrados. Já o detector de cantos determina as coordenadas subpixel usando uma combinação dos operadores de Moravec e de Förstner. Experimentos realizados com dados simulados e reais foram conduzidos com o objetivo de verificar a eficácia da metodologia... (AU)

• Processo FAPESP: 01/12361-0 - Reconhecimento automático de alvos
• Beneficiário: Christiane Nogueira de Carvalho Kokubum
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado