Orientador: Jorge Stolfi

Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação

Resumo: O principal objetivo desta tese de doutorado é o desenvolvimento e implementação de técnicas inovadoras para visão estereoscópica ou estéreo - a reconstrução de um modelo tridimensional de uma cena, a partir de duas ou mais imagens bidimensionais da mesma. Especificamente, estudamos e...

Resumo: O principal objetivo desta tese de doutorado é o desenvolvimento e implementação de técnicas inovadoras para visão estereoscópica ou estéreo - a reconstrução de um modelo tridimensional de uma cena, a partir de duas ou mais imagens bidimensionais da mesma. Especificamente, estudamos e aprimoramos métodos de estéreo fotométrico, que utilizam imagens tomadas com mesmo ponto de vista sob várias condições de iluminação e determinam a normal à superfície da cena em cada pixel das imagens. Estas normais podem ser então integradas para gerar um mapa de alturas que fornece a terceira dimensão da cena. Consideramos principalmente métodos em que as condições de iluminação e o acabamento da superfície da cena são determinadas pela análise de imagens de objetos de referência (gabaritos) com forma conhecida. As contribuições desta tese consistem em: (1) desenvolvimento de gabaritos virtuais para eliminar o ruído presente nas imagens de gabaritos reais; (2) um método de grade bidimensional para determinação rápida das normais da cena; (3) uma abordagem robusta baseada em inferência bayesiana para determinação das normais na presença de anomalias de tonalização; e (4) dois métodos para integração multi-escala para mapas de normais que podem ser usados em mapas com lacunas e ruído. Investigamos também uma aplicação prática dessas técnicas: a captura da geometria da face de uma pessoa em movimento

Abstract: The main goal of this PhD thesis is the development and implementation of innovative techniques for stereo vision or stereo - the reconstruction of a tridimensional model of a scene from two or more two dimensional images. Specifically, we studied and improved photometric stereo methods,...

Abstract: The main goal of this PhD thesis is the development and implementation of innovative techniques for stereo vision or stereo - the reconstruction of a tridimensional model of a scene from two or more two dimensional images. Specifically, we studied and improved photometric stereo methods, which use images taken from the same viewpoint under different lighting conditions, and determine the surface normal of the scene at each pixel. We mainly studied methods that determine the lighting conditions and surface finish by the analysis of images of reference objects (gauges or example objects) with known geometry. The contributions of this thesis consist of: (1) development of virtual example objects in order to eliminate noise and defects present in images of real example objects; (2) a 2D hashing grid method for fast normal computation; (3) a robust approach based in Bayesian inference for surface normal computation in the presence of shading anomalies, and (4) two methods for multi-scale normal map integration that can be used in maps with missing or noisy data. We also investigated a practical application of such methods: the capture of the 3D facial geometry of a person in movement