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Paralelização de um algoritmo para visão estéreo computacional por análise de diferença de fase entre imagens.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1994
Autor(a) principal: Tacoshi Junior, Martim
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Computer vision
Visão computacional
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-06122024-090256/
Resumo: Este projeto, iniciado em 1990, visa estudar os problemas relacionados a utilização da estereopsia para aplicações em tempo real, procurando uma arquitetura conveniente para a solução. As técnicas tradicionais de estereopsia computacional tem se mostrado de alto custo computacional, dificultando a sua utilização na prática. Trabalhos recentes (JENKIN (1988); SANGER (1988)) apresentaram uma alternativa importante por proporcionarem um conceito novo na obtenção da estereopsia sem a necessidade de \"matching\" entre imagens e com um enfoque espaco-frequencial no processamento. Derivada destes conceitos foi proposta uma solução através de um banco de filtros para se obter uma análise \"wavelet\" Gaboriana das imagens. A disparidade (necessária para se calcular a profundidade dos objetos) é obtida através da diferença de fase entre pares de janelas. Foi realizada uma análise mostrando que o algoritmo é massivamente paralelizável, podendo obter uma estereopsia densa em tempos da ordem de centenas de microsegundos. Com implementação de circuitaria especifica é possível prever tempos de centenas de nanosegundos. Trabalhos recentes (PORAT; ZEEVI (1988)) tem encontrado indícios de que o sistema visual humano apresenta uma técnica semelhante para a análise. OPPNHEIM; LIM (1982) mostraram que a fase e a informação mais importante numa imagem além de ser relativamente imune ao ruído.
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