Modelagem tridimensional de superfícies utilizando imagem Tof - estudo com a câmara PMD Camcube 2.0

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Autor(es): dc.contributorCenteno, Jorge Antonio Silva, 1963--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências da Terra. Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas-
Autor(es): dc.creatorOliveira, Andrey Augusto Alves de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T12:37:28Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T12:37:28Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-12-05-
Data de envio: dc.date.issued2024-12-05-
Data de envio: dc.date.issued2011-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/26166-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/26166-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Jorge Antonio Silva Centeno-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Terra, Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas. Defesa: Curitiba, 28/02/2011-
Descrição: dc.descriptionBibliografia: fls. 123-127-
Descrição: dc.descriptionResumo: Neste trabalho estudou-se a modelagem tridimensional de superfícies utilizando imagens TOF (Time-Of-Flight), para isto avaliou-se a qualidade dos dados obtidos com a câmara MD[vision]®CamCube 2.0. Este equipamento calcula a distância de objetos em relação ao seu sensor utilizando o princípio TOF. Com o objetivo de corrigir a geometria dos dados contidos na imagem foram calculados Parâmetros de Orientação Interior (POI) através do processo de calibração da câmara. Estes parâmetros definem a geometria interior do sistema de lentes e permitem fazer as correções geométricas necessárias. Outro fator que influenciou na qualidade dos dados foi à presença de ruído em função da iluminação, que pode ser controlada variando o tempo de integração na aquisição das imagens. Duas opções para a redução do ruído foram analisadas: filtragem no domínio espacial e no tempo de integração. Experimentos com os filtros passa-baixas pela média e mediana foram realizados a fim de reduzir o ruído no domínio espacial. Com a mesma finalidade, a média para cada tempo de integração foi calculada a partir de uma série de cinco imagens tomadas com o mesmo ponto de vista. A partir destes experimentos foi determinado o melhor tempo de integração para a aquisição da imagem. A etapa seguinte consistiu na segmentação da imagem para identificar superfícies do objeto de estudo. Em uma primeira abordagem aplicou-se o método de crescimento de regiões utilizando a distância do ponto ao plano como critério de similaridade. A segunda abordagem utilizou o cálculo de autovalores locais para gerar uma nova imagem, onde as bordas dos objetos foram evidenciadas. Esta nova imagem foi segmentada para obter superfícies de interesse do objeto através do algoritmo de deslocamento pela média. A partir do arquivo com as distâncias da imagem TOF e dos POI, píxeis da imagem segmentada foram projetados ortogonalmente, gerando uma nuvem de pontos com coordenadas 3D. Com isto, as dimensões de arestas do objeto foram comparadas com medidas de referência, encontrando-se diferenças na ordem de 2 centímetros. Finalizando o estudo as superfícies do objeto foram modeladas tridimensionalmente.-
Descrição: dc.descriptionAbstract: This work aims at studying the quality of 3D data obtained with a range camera, the PMD[vision]®CamCube 2.0, and assessing its potential to model object surfaces. The equipment computes the distance to the objects using the Time-Of- Flight (TOF) principle. Initially, the equipment was calibrated using camera calibration methods. The Interior Orientation Parameters (IOP) allow reducing geometric distortion in the images. Another factor that influences the quality of data is the presence of noise caused by illumination conditions, which can be controlled by varying the integration time of the light source. Two options to reduce noise were analyzed: spatial filtering, with low-pass and median filter, and computing the average of a series of images taken from the same point of view. After determining the best integration time and Interior Orientation Parameters, the 3D coordinates of a point cloud was computes. The next step consists in image segmentation to identify the surfaces of an object. In a first approach it is applied a region growing method using the point-plane distance as similarity parameter. The second approach is based on the calculation of local eigenvalues, using small moving windows, to generate a new image where borders are highlighted. This new image is segmented using the mean-shift approach to delineate the surfaces of interest. Each interest pixel of the segmented image was projected for the 3D points cloud. The dimensions of the object are compared with real values. The comparison showed differences around 2cm, within the expected range. Finally the object surfaces can then be modeled with the 3D points cloud.-
Formato: dc.format127f. : il.[algums color], grafs.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Relação: dc.relationDisponível em formato digital-
Palavras-chave: dc.subjectImagem tridimensional-
Palavras-chave: dc.subjectFotogrametria-
Palavras-chave: dc.subjectDetectores-
Palavras-chave: dc.subjectGeodésia-
Título: dc.titleModelagem tridimensional de superfícies utilizando imagem Tof - estudo com a câmara PMD Camcube 2.0-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

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