Alinhamento automático de imagens de profundidade para modelagem 3D de objetos

Abstract

Resumo: No processo de modelagem 3D de objetos a partir de imagens, o pré-alinhamento é a etapa responsável por determinar uma aproximação da transformação rígida que alinha, em um mesmo sistema de coordenadas, duas superfícies vistas do objeto, representadas por imagens de profundidade (range images). Na área de preservação digital de acervos naturais e culturais, foco deste trabalho, a delidade tanto da geometria quanto da textura do modelo 3D nal é o principal requisito. Entretanto, investir em um sistema prático e ágil para modelagem 3D também é importante para viabilizar sua aplicação sobre acervos com diferentes características. Neste sentido, o estudo e implementação de métodos de pré-alinhamento de imagens de profundidade mais efetivos podem contribuir signicativamente na construção de sistemas mais robustos e apropriados para a área. Este trabalho apresenta um estudo sobre os métodos estado da arte de pré-alinhamento e compara-os com uma nova abordagem esenvolvida, mais efetiva para o problema. A abordagem proposta é baseada em pontos aracterísticos, o que se mostrou bastante apropriado para o cenário avaliado. Dentre as principais contribuições do presente trabalho está a aplicação e substituição da etapa de pré-alinhamento manual utilizada no pipeline de modelagem 3D desenvolvido no grupo de pesquisa IMAGO.

Abstract: In the process of 3D modeling from images, the rough registration step is responsible for nding an approximation of the rigid transformation that aligns, in the same coordinate system, two views of the object surface, represented by range images. In the area of digital preservation of natural and cultural heritage, which is the focus of this work, the delity of both geometry and texture of the nal 3D model is the main requirement. However, investing in a exible and practical system for 3D modeling is also important to allow its application on objects with dierent characteristics. In this scenario, the study and implementation of more eective rough registration methods can contribute signicantly in building more robust and appropriate systems for the area. We present a study on the state-of-the-art methods for rough registration and compares them with a new approach more eective for the problem. The proposed approach is based on feature points, which seems to be well-suited for the evaluated scenario. Among the main contributions of this work is the application and replacing of the manual rough registration step used in the 3D reconstruction pipeline developed by the IMAGO research group.