Reconstrução 3D baseada em estereoscopia com a utilização de detectores de características

Resumo

A construção de mapas 3D é importante em diversas áreas do conhecimento, são algumas delas: to- pografia, exploração de terrenos desconhecidos, ambientes subaquáticos, em geral, onde a presença humana se torna inviável. Esse trabalho desenvolveu um modelo capaz de construir mapas 3D de um cenário, a partir de duas imagens 2D do mesmo ambiente com a utilização da estereoscopia, que torna possível o cálculo da distância que se encontram os objetos no cenário. A pesquisa também teve o objetivo de comparar os algoritmos: Scale Invariant Feature Transform (SIFT)[15], Speed Up Robust Features(SURF)[13] e Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)[16] no processo de identificação de pontos nas imagens, e os algoritmos: Localitysensitive hashing (LSH), k-d tree e BruteForce no pro- cesso de correlação dos pontos identificados. Foram obtidas duas imagens do mesmo cenário com uma pequena distância entre elas e foram aplicados algoritmos de identificação de pontos, em seguida, foram aplicados algoritmos para correlaciona-los, após esse processo, foram utilizadas técnicas esta- tísticas para remoção de falsas correlações, por fim, através de geometria epipolar foi calculada a distância de cada ponto para a câmera e foi construído o mapa 3D. Durante a comparação dos algo- ritmos utilizados, foram analisados fatores como: número de pontos correlacionados corretamente, distribuição espacial dos pontos correlacionados e tempo de execução.