DESENVOLVIMENTO DE UMA PLATAFORMA COMPUTACIONAL
PARA OBTENÇÃO DA FORMA 3D DE OBJECTOS USANDO
TÉCNICAS DE VISÃO ACTIVA
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Teresa Azevedo1, João Manuel R. S. Tavares1,2, Mário A. Vaz1,2
Instituto de Engenharia Mecânica e Gestão Industrial, Lab. Óptica e Mecânica Experimental
Universidade do Porto, Faculdade de Engenharia, Dep. de Engenharia Mecânica e Gestão Industrial
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Resumo
Neste artigo pretende-se descrever uma plataforma computacional que está a ser
desenvolvida para obter a forma 3D de objectos usando técnicas de Visão Activa. Assim,
partindo-se de uma sequência de imagens não calibradas do objecto a reconstruir, usando a
referida plataforma, pretende-se extrair o movimento da câmara utilizada, proceder à
calibração da mesma, e obter a geometria 3D do objecto em causa.
de objectos utilizando a metodologia
usualmente designada por Reconstrução de
Estruturas a partir do Movimento, que se
insere no grupo das técnicas de Visão
Activa (Pollefeys, 1998). Assim, de forma
a conseguir tal objectivo, está a ser
desenvolvida
uma
plataforma
computacional na qual estão a ser
integradas
diversas
funções
disponibilizadas em várias bibliotecas de
domínio público.
1- INTRODUÇÃO
Em Visão Computacional são várias as
técnicas sem contacto que, directa ou
indirectamente, se podem utilizar para
recuperar a geometria 3D de um objecto, a
distância desse objecto a um determinado
referencial ou a orientação local da sua
superfície. Tendo em conta os princípios
básicos utilizados, essas técnicas são
normalmente divididas em passivas e
activas (Fig. 1).
As funções já integradas abrangem várias
técnicas de Visão Activa: extracção e
emparelhamento de pontos fortes (pontos
característicos) entre imagens, cálculo da
geometria
epipolar,
rectificação
e
emparelhamento denso. Estas técnicas são
habitualmente usadas na obtenção da
forma 3D de objectos a partir de
sequências de imagens (Fig. 2).
Fig. 1 - Divisão usual das técnicas sem contacto para
obtenção de informação tridimensional de um objecto.
O principal objectivo do trabalho inerente
a este artigo é a obtenção de modelos 3D
Fig. 2 - Sequência das operações consideradas para a
reconstrução 3D de objectos usando Visão Activa.
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Neste artigo, após uma breve descrição da
plataforma em desenvolvimento, são
apresentados
alguns
resultados
experimentais e, no final, são enumeradas
algumas
conclusões
e
indicadas
perspectivas de trabalho futuro.
2 - PLATAFORMA DE VISÃO ACTIVA
A plataforma computacional está a ser
desenvolvida usando a linguagem C++,
com uma interface gráfica adequada para o
utilizador.
Actualmente a plataforma utiliza a
biblioteca OpenCV, que implementa
alguns dos algoritmos mais usuais no
domínio da Visão Computacional, assim
como as bibliotecas Peter’s Matlab
Functions for Computer Vision and Image
Analysis, Torr’s Matlab Toolkit, KLT,
Projective Rectification without Epipolar
Geometry e Depth Discontinuities by
Pixel-to-Pixel Stereo (Azevedo, 2005) (as
funções que integravam as bibliotecas
originais em Matlab foram previamente
convertidas para a linguagem C++).
Fig. 3 - Em cada item do menu da plataforma, são
apresentados os vários algoritmos disponíveis para cada
técnica; em baixo, pode-se visualizar duas imagens
resultantes da aplicação de um desses algoritmos.
Para cada técnica de Visão Activa
disponibilizada, o utilizador pode escolher
o algoritmo que pretende usar (Fig. 3),
assim como definir comodamente os seus
parâmetros (Fig. 4).
3 - RESULTADOS EXPERIMENTAIS
Os resultados experimentais obtidos são
apresentados nesta sessão segundo a
sequência descrita na Fig. 2. Para tal foi
considerado um par de imagens estéreo, de
dimensões 540 × 612 pixéis, capturadas
usando uma câmara digital convencional.
Fig. 4 - Exemplo de selecção dos parâmetros de um
algoritmo disponível na plataforma computacional.
Assim, nas figuras 5 a 8 são apresentados
os resultados obtidos com um par de
imagens de uma secretária, que ilustram as
técnicas de Visão Activa integradas
actualmente na plataforma: extracção de
pontos fortes (Fig. 5), emparelhamento
desses pontos entre imagens (Fig. 6),
cálculo da geometria epipolar (Fig. 7) e
rectificação (Fig. 8). Para a obtenção do
mapa de disparidade (Fig. 9) foi utilizado
um outro par de imagens estéreo
previamente rectificadas.
Fig. 5 - Resultado da extracção de pontos fortes
encontrados numa das imagens do par estéreo.
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4 - CONCLUSÕES E TRABALHO FUTURO
Neste artigo foi descrita uma plataforma
computacional que está a ser desenvolvida,
com uma interface gráfica adequada, que
permitir a aplicabilidade e a comparação
de vários algoritmos desenvolvidos em
domínio público para a reconstrução 3D de
objectos.
Em resumo, pode-se afirmar que os
algoritmos já integrados na plataforma
computacional obtêm bons resultados
experimentais quando os objectos em
causa apresentam características fortes
(por exemplo, vértices). Assim, as
próximas etapas deste trabalho, irão
concentrar-se no sentido de melhorar os
resultados obtidos quando os objectos
apresentam formas contínuas e suaves.
Fig. 6 - Resultado do emparelhamento dos pontos fortes,
da Fig. 5, na outra imagem do par estéreo.
Posteriormente, serão melhoradas as
técnicas integradas de rectificação e
emparelhamento denso, e consideradas
técnicas de calibração da câmara usada,
assim como de obtenção da pose e do
movimento da mesma (Pollefeys, 2004).
Fig. 7 - Linhas epipolares obtidas na primeira imagem do
par, após determinação da geometria epipolar.
Finalmente,
pretende-se
utilizar
a
plataforma computacional apresentada na
reconstrução e caracterização de formas
3D anatómicas exteriores.
REFERÊNCIAS
Pollefeys, M., Koch, R., Vergauwen, M., e
Gool, L. V., Flexible acquisition of 3D
structure from motion, Proceedings
IEEE workshop on Image and
Multidimensional
Digital
Signal
Processing, Alpbach, pp. 195-198,
1998.
Fig. 8 - Resultado da rectificação de uma das imagens.
Azevedo, T., Tavares, J. R. S. e Vaz, M. P.
S., Obtenção da Forma 3D de Objectos
usando Metodologias de Reconstrução
de Estruturas a partir do Movimento,
Congreso de Métodos Numéricos en
Ingeniería, Granada, Espanha, 2005.
Pollefeys, M., Gool, L. V., Vergauwen,
M., Verbiest, F., Cornelis, K., Tops, J.,
e Koch, R., Visual modeling with a
hand-held camera, International Journal
of Computer Vision 59(3), pp. 207-232,
2004.
Fig. 9 - Mapa de disparidade obtido utilizando duas
imagens estéreo previamente rectificadas.
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