Correspondência entre regiões de imagens por meio do algoritmo iterative closet point (ICP)

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Guimarães, A. A. R.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Centro Universitário da FEI, São Bernardo do Campo
• Palavras-chave em Português: Algoritmos de computador
• Link de acesso: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/467

Na literatura atual sobre correspondência de pontos podem-se destacar três algoritmos principais: ASIFT, SIFT e SURF, que procuram pontos correspondentes entre imagens através de descritores locais, fazendo a correspondência de pontos entre imagens semelhantes em várias cenas. No entanto, quando a correspondência entre a imagem de referência e a imagem a ser correspondida possui uma variação de latitude e longitude expressiva, esses algoritmos perdem em precisão e revocação. Diante disso, esta dissertação apresenta um algoritmo capaz de realizar a correspondência entre regiões das imagens, onde tem-se variações de latitude e longitude expressivas, em diferentes cenas e pontos de vista. O algoritmo desenvolvido neste trabalho foi chamado de Método de Correspondência utilizando o ICP (MCICP). Para a produção das regiões relevantes da imagem, foi utilizado um algoritmo de segmentação em grafo, que produz regiões que se aproximam dos objetos em estudo. Para a correspondência das regiões produzidas, utilizou-se o algoritmo Iterative Closest Point (ICP) como comparador dessas regiões, produzindo assim, a correspondência entre imagens. Foram criados três cenários para testes, no primeiro cenário utilizamos somente objetos volumétricos, no segundo cenário somente objetos planos e no terceiro uma combinação entre eles. O sensor Kinect foi utilizado para a obtenção do mapa de profundidade de cada imagem. Os resultados obtidos comprovam que o nosso modelo conseguiu fazer a correspondência entre regiões. Nesta dissertação, comprovou-se que o ICP pode ser utilizado na correspondência de regiões, em que a métrica de comparação é o erro produzido pelas nuvens.