[pt] ACOMPANHAMENTO DE CENAS COM CALIBRAÇÃO AUTOMÁTICA DE CÂMERAS - FLAVIO SZENBERG (2005)
[pt] É cada vez mais comum, na transmissão de eventos esportivos pelas emissoras de televisão, a inserção, em tempo real, de elementos sintéticos na imagem, como anúncios, marcações no campo, etc. Geralmente, essa inserção é feita através do emprego de câmeras especiais, previamente calibradas e dotadas de dispositivos que registram seu movimento e a mudança de seus parâmetros. De posse destas informações, é simples inserir novos elementos na cena com a projeção apropriada. Nesta tese, é apresentado um algoritmo para recuperar, em tempo real e sem utilizar qualquer informação adicional, a posição e os parâmetros da câmera em uma seqüência de imagens contendo a visualização de modelos conhecidos. Para tal, é explorada a existência, nessas imagens, de segmentos de retas que compõem a visualização do modelo cujas posições são conhecidas no mundo tridimensional. Quando se trata de uma partida de futebol, por exemplo, o modelo em questão é composto pelo conjunto das linhas do campo, segundo as regras que definem sua geometria e dimensões. Inicialmente, são desenvolvidos métodos para a extração de segmentos de retas longos da primeira imagem. Em seguida é localizada uma imagem do modelo no conjunto desses segmentos com base em uma árvore de interpretação. De posse desse reconhecimento, é feito um reajuste nos segmentos que compõem a visualização do modelo, sendo obtidos pontos de interesse que são repassados a um procedimento capaz de encontrar a câmera responsável pela visualização do modelo. Para a segunda imagem da seqüência em diante, apenas uma parte do algoritmo é utilizada, levando em consideração a coerência entre quadros, a fim de aumentar o desempenho e tornar possível o processamento em tempo real. Entre diversas aplicações que podem ser empregadas para comprovar o desempenho e a validade do algoritmo proposto, está uma que captura imagens através de uma câmera para demonstrar o funcionamento do algoritmo on line. A utilização de captura de imagens permite testar o algoritmo em inúmeros casos, incluindo modelos e ambientes diferentes.