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Previous issue date: 2011-08-26 === CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior === Um sistema câmera-projetor é capaz de capturar informação geométrica tridimensional
de objetos e ambientes do mundo real. A captura de geometria em tal sistema baseia-se
na projeção de luz estruturada sobre um objeto através do projetor, e na captura da
cena modulada através da câmera. Com o sistema previamente calibrado, a deformação
da luz projetada causada pelo objeto fornece a informação necessária para reconstruir a
geometria do mesmo por meio de triangulação.
Este trabalho descreve o desenvolvimento de um digitalizador câmera-projetor de alta
definição (com resoluções de até 1920x1080 e 1280x720); são detalhadas as etapas e processos
que conduzem à reconstrução de geometria, como calibração câmera-projetor, calibração de cores, processamento da imagem capturada e triangulação. O digitalizador
desenvolvido utiliza a codificação de luz estruturada (b; s)-BCSL, que emprega a projeção
de uma sequência de faixas verticais coloridas sobre a cena. Este esquema de codificação
flexível oferece um número variado de faixas para projeção: quanto maior o número de
faixas, mais detalhada a geometria capturada.
Um dos objetivos deste trabalho é estimar o número limite de faixas (b,s)-BCSL possível dentro das resoluções atuais de vídeo de alta definição. Este número limite é aquele
que provê reconstrução densa da geometria alvo, e ao mesmo tempo possui baixo nível
de erro. Para avaliar a geometria reconstruída pelo digitalizador para os diversos números
de faixas, é proposto um protocolo para avaliação de erro. O protocolo desenvolvido
utiliza planos como objetos para mensurar a qualidade de reconstrução geométrica. A
partir da nuvem de pontos gerada pelo digitalizador, a equação do plano para a mesma é
estimada por meio de mínimos quadrados. Para um número fixo de faixas, são feitas cinco
digitalizações independentes do plano: cada digitalização leva a uma equação; também é
computado o plano médio, estimado a partir da união das cinco nuvens de pontos. Uma
métrica de distância no espaço projetivo é usada para avaliar a precisão e a acurácia de
cada número de faixas projetados.
Além da avaliação quantitativa, a geometria de vários objetos é apresentada para uma
avaliação qualitativa. Os resultados demonstram que a quantidade de faixas limite para
vídeos de alta resolução permite uma grande densidade de pontos mesmo em superfícies
com alta variação de cores. === A camera-projector system is capable of capturing three-dimensional geometric information
of objects and real-world environments. The capture of geometry in such system
is based on the projection of structured light over an object by the projector, and the
capture of the modulated scene through the camera. With a calibrated system, the deformation
of the projected light caused by the object provides the information needed to
reconstruct its geometry through triangulation.
The present work describes the development of a high definition camera-projector system
(with resolutions up to 1920x1080 and 1280x720). The steps and processes that lead
to the reconstruction of geometry, such as camera-projector calibration, color calibration,
image processing and triangulation, are detailed. The developed scanner uses the
(b; s)-BCSL structured light coding, which employs the projection of a sequence of colored
vertical stripes on the scene. This coding scheme offers a flexible number of stripes for
projection: the higher the number of stripes, more detailed is the captured geometry.
One of the objectives of this work is to estimate the limit number of (b; s)-BCSL
stripes possible within the current resolutions of high definition video. This limit number
is the one that provides dense geometry reconstruction, and at the same has low error. To
evaluate the geometry reconstructed by the scanner for a different number of stripes, we
propose a protocol for error measurement. The developed protocol uses planes as objects
to measure the quality of geometric reconstruction. From the point cloud generated by
the scanner, the equation for the same plane is estimated by least squares. For a fixed
number of stripes, five independent scans are made for the plane: each scan leads to one
equation; the median plane, estimated from the union of the five clouds of points, is also
computed. A distance metric in the projective space is used to evaluate the precision and
the accuracy of each number of projected stripes.
In addition to the quantitative evaluation, the geometry of many objects are presented
for qualitative evaluation. The results show that the limit number of stripes for high
resolution video allows high density of points even on surfaces with high color variation.
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