Algoritmos de casamento de imagens com filtragem adaptativa de outliers

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Ramos, Jonathan da Silva
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Casamento de imagens; Correspondência entre pontos; Feature point matching; Filtragem de outliers; Image matching; Outliers filtering; Outliers removal; Remoção de ouliers
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022017-110428/

O registro de imagens tem um papel importante em várias aplicações, tais como reconstrução de objetos 3D, reconhecimento de padrões, imagens microscópicas, entre outras. Este registro é composto por três passos principais: (1) seleção de pontos de interesse; (2) extração de características dos pontos de interesse; (3) correspondência entre os pontos de interesse de uma imagem para a outra. Para os passos 1 e 2, algoritmos como SIFT e SURF têm apresentado resultados satisfatórios. Entretanto, para o passo 3 ocorre a presença de outliers, ou seja, pontos de interesse que foram incorretamente correspondidos. Uma única correspondência incorreta leva a um resultado final indesejável. Os algoritmos para remoção de outliers (consenso) possuem um alto custo computacional, que cresce à medida que a quantidade de outliers aumenta. Com o objetivo de reduzir o tempo de processamento necessário por esses algoritmos, o algoritmo FOMP(do inglês, Filtering out Outliers from Matched Points), foi proposto e desenvolvido neste trabalho para realizar a filtragem de outliers no conjunto de pontos inicialmente correspondidos. O método FOMP considera cada conjunto de pontos como um grafo completo, no qual os pesos são as distâncias entre os pontos. Por meio da soma de diferenças entre os pesos das arestas, o vértice que apresentar maior valor é removido. Para validar o método FOMP, foram realizados experimentos utilizando quatro bases de imagens. Cada base apresenta características intrínsecas: (a) diferenças de rotação zoom da câmera; (b) padrões repetitivos, os quais geram duplicidade nos vetores de características; (c) objetos de formados, tais como plásticos, papéis ou tecido; (d) transformações afins (diferentes pontos de vista). Os experimentos realizados mostraram que o filtro FOMP remove mais de 65% dos outliers, enquanto mantém cerca de 98%dos inliers. A abordagem proposta mantém a precisão dos métodos de consenso, enquanto reduz o tempo de processamento pela metade para os métodos baseados em grafos.