MELHORANDO A IMAGEM CAPTURADA Gabriel Tavares Malizia Alves

Apresentação em tema: "MELHORANDO A IMAGEM CAPTURADA Gabriel Tavares Malizia Alves"— Transcrição da apresentação:

1 MELHORANDO A IMAGEM CAPTURADA Gabriel Tavares Malizia Alves
Trabalho 2 MELHORANDO A IMAGEM CAPTURADA Gabriel Tavares Malizia Alves Manuel

2 Creative WebCam Pro 640x480 (VGA) color CMOS Sensor USB 1.1 Interface

3 Resultados Partindo dos dados calculados no primeiro trabalho, utilizando as correções descritas nesta apresentação e o método de tentativa e erro, encontramos os seguintes valores para a câmera utilizada: (ox, oy) = (314, 251) (em coordenadas da tela) m1 = -2.2 * mm-2 m2 = -2.0 * mm-4 f = mm (escolhido) sx = mm/pixel sy = mm/pixel

4 Primeira Parte: Correção Radiométrica
Descrição: Utilizando os dados obtidos na primeira experiência, realizamos correções radiométricas em algumas imagens.

5 Sem correção

6 Com correção radiométrica

7 Sem correção

8 Com correção radiométrica

9 Sem correção

10 Com correção radiométrica

11 Sem correção

12 Com correção radiométrica

13 Quarta Parte: Correção Radial
Descrição: No primeiro trabalho calculou-se k1=7,3•10-7. Porém considerou-se a distância em pixel da tela. Na prática é a mesma coisa que considerar sx e sy iguais. Para gerar as novas imagens utilizou-se (ox,oy)=(285,210) e (sx,sy)=(0.129 , 0.127). Obtivemos k1=4,5•10-7. Os resultados mostram que um melhor k1 seria igual a 2,3•10-7.

14 (Ox , Oy ) = (285,210) , em pixel da imagem
(319, 4) (611, 13) (24, 15) (285,210) (620, 237) (16, 238) (24, 457) (610, 457) (319, 471) (Ox , Oy ) = (285,210) , em pixel da imagem

15 (34, 208) (326, 197) (-261, 195) (0,0) (335, -27) (-269, -28) (-261, -247) (325, -247) (34, -261) Nova distribuição das coordenadas

16 Em P1: xd = (xim1-ox)sx yd = -(yim1-oy)sy r12 = xd2 + yd2
P3=(xim3,yim3) P1=(xim1,yim1) P2=(xim2,yim2) Em P3: xd = (xim3-ox)sx yd = -(yim3-oy)sy r32 = xd2 + yd2 x de P1 é igual a x de P2: [(xim1-ox)sx](1+k1 r12+k2 r14) = [(xim2-ox)sx](1+k1 r22+k2 r24) y de P1 é igual a y de P2: [(yim1-oy)sy](1+k1 r12+k2 r14) = [(yim3-oy)sy](1+k1 r32+k2 r34)

17 Valores médios de k1 nos pontos extremos da imagem capturada
Considerando k20 k1=4*10-5 k1=5*10-5 k1=5*10-5 k1=4*10-5 Valores médios de k1 nos pontos extremos da imagem capturada

18 Sem correção

19 k1=4,5•10-5 Com correção

20 k1=2,3•10-5 Com correção

21 Sem correção

22 k1=2,3•10-5 Com correção

23 Sem correção

24 k1=2,3•10-5 Com correção

25 Esta experiência mostrou alguns problemas:
Consideramos k2 desprezível, porém a experiência mostra que esta consideração é errada, pois no canto da tela , onde as distâncias até o centro da imagem são muito grandes, k2 passa a ter uma contribuição tão significativa quanto k1. As equações descrevem como levar um pixel da imagem original até sua posição na imagem sem distorção. Porém esta seria a correção ideal para câmeras com distorção “pincushion”. A maioria das câmeras tem distorção do tipo barril.

26 Como podemos ver, se tentarmos mapear todos os pixels da imagem com distorção em barril para a imagem sem distorção, irá faltar pixels na imagem sem distorção, pois alguns pixels irão cair em cima de outros. A solução é fazer uma função inversa que, para cada pixel da imagem sem distorção, pega o pixel correspondente na imagem com distorção em barril.

27 x = xd (1+k1 r22+k2 r24) y = yd (1+k1 r32+k2 r34) xd = x (1+m1 r22+m2 r24) yd = y (1+m1 r32+m2 r34) Vale para ambos: x = (xim - ox) sx y = (yim - oy) sy

28 Os resultados obtidos mostram que m1 e m2 tem ordem de grandeza compatíveis com k1 e k2, porém com o sinal trocado. A seguir temos imagens com as correções radiométricas e radias já com os valores encontrados e utilizados no resto do curso, porém sem interpolação. Versão com interpolação pode ser encontrada em qualquer aplicação desenvolvida para o curso.

29 Sem correção

30 Com correção radiométrica e radial

31 Sem correção

32 Com correção radiométrica e radial

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