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

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

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 * 10-5 mm-2 m2 = -2.0 * 10-9 mm-4 f = 100.0 mm (escolhido) sx = 0.129 mm/pixel sy = 0.120 mm/pixel

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

Sem correção

Com correção radiométrica

Sem correção

Com correção radiométrica

Sem correção

Com correção radiométrica

Sem correção

Com correção radiométrica

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.

(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

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

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)

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

Sem correção

k1=4,5•10-5 Com correção

k1=2,3•10-5 Com correção

Sem correção

k1=2,3•10-5 Com correção

Sem correção

k1=2,3•10-5 Com correção

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.

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.

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

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.

Sem correção

Com correção radiométrica e radial

Sem correção

Com correção radiométrica e radial