| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Berthoumieu, M. Yannick | - |
| dc.contributor.author | Sandri, Gustavo Luiz | - |
| dc.identifier.citation | SANDRI, Gustavo Luiz. Depth scene estimation from images captured with a plenoptic câmera. 2013. v, 92 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia Elétrica)—Université de Bordeaux, ENSEIRB-MATMECA, Universidade de Brasília, Talence, França, 2013. | pt_BR |
| dc.description | Monografia (graduação)—Université de Bordeaux, ENSEIRB-MATMECA, Universidade de Brasília, 2013. | pt_BR |
| dc.description.abstract | Uma câmera plenóptica, também conhecida como \textit{light field camera}, é um dispositivo que emprega uma rede de microlentes colocada entre a lente principal e o sensor da câmera para capturar a informação 4D da luz de uma cena. Este \textit{light field} nos permite conhecer a posição e o ângulo de incidência dos raios de luz capturados pela câmera e pode ser usado para melhorar as soluções de problemas relacionados com gráfico computacional e visão por computador. Com um campo de luz amostrado adquirido pela câmera, várias imagens da cena em baixa resolução estão disponíveis das quais é possível inferir a profundidade. Diferentemente do estéreo multivisão tradicional, estas vistas são capturadas pelo mesmo sensor, implicando que elas são adquiridas com os mesmos parâmetros da câmera. Da mesma forma, as vistas estão em geometria epipolar perfeita. Entretanto, outros problemas aparecem devido a esta configuração. O sensor da câmera usa um filtro de Bayer e a dematriçagem da imagem bruta implica em interferência entre as vistas, criando artefatos de imagem. A construção das vistas modifica o padrão de cores, adicionando complexidade para a dematriçagem. A resolução das vistas que podemos obter é outro problema. Como a informação angular e espacial são amostrados pelo mesmo sensor, existe um compromisso entre a resolução das vistas e o número de vistas disponíveis. Para a câmera Lytro, por exemplo, as vistas são construídas com uma resolução de aproximadamente 0,12 megapixels, implicando em \textit{aliasing} para a maioria das cenas. Este trabalho apresenta: Um técnica para construir as vistas a partir da imagem bruta capturada pela câmera; um método de estimação de disparidade adaptado às câmeras plenópticas que permite a estimação mesmo sem a dematriçagem; um novo conceito para representar a disparidade no caso do estéreo multi-vistas; um esquema de reconstrução e dematriçagem usando a informação da disparidade e os pixels de vistas vizinhas. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Câmera plenoptica | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Imagem - reconstrução | pt_BR |
| dc.title | Depth scene estimation from images captured with a plenoptic câmera | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2016-12-22T17:23:20Z | - |
| dc.date.available | 2016-12-22T17:23:20Z | - |
| dc.date.submitted | 2013 | - |
| dc.identifier.uri | http://bdm.unb.br/handle/10483/15265 | - |
| dc.language.iso | Inglês | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | A plenoptic camera, also known as light field camera, is a device that employs a microlens array placed between the main lens and the camera sensor to capture the 4D light field information about a scene. Such light field enable us to know the position and angle of incidence of the light rays captured by the camera and can be used to improve the solution of computer graphics and computer vision-related problems. With a sampled light field acquired from a plenoptic camera, several low-resolution views of the scene are available from which to infer depth. Unlike traditional multiview stereo, these views are captured by the same sensor, implying that they are acquired with the same camera parameters. Also the views are in perfect epipolar geometry. However, other problems arises with such configuration. The camera sensor uses a Bayer color filter and demosaicing the RAW data implies view cross-talk creating image artifacts. The rendering of the views modify the color pattern, adding complexity for demosaicing. The resolution of the views we can get is another problem. As the angular and spatial position of the light rays are sampled by the same sensor, there is a trade off between view resolution and number of available views. For Lytro camera, for example, the views are rendered with about 0.12 megapixels of resolution, implying in aliasing on the views for most of the scenes. This work present: an approach to render the views from the RAW image captured by the camera; a method of disparity estimation adapted to plenoptic cameras that enables the estimation even without executing the demosaicing; a new concept of representing the disparity information on the case of multiview stereo; a reconstruction and demosaicing scheme using the disparity information and the pixels of neighbouring views. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Engenharia Elétrica
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