Desenvolvimento De Uma Ferramenta Computacional Para O Processamento De Imagens Estereoscópicas

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1 Desenvolvimento De Uma Ferramenta Computacional Para O Processamento De Imagens Estereoscópicas Sandro R. Fernandes Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Instituto Politécnico Nova Friburgo, RJ, Brasil srfernandes@iprj.uerj.br Joaquim Teixeira de ssis Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Instituto Politécnico Nova Friburgo, RJ, Brasil joaquim@iprj.uerj.br Marcus Peigas Pacheco Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Instituto Politécnico Nova Friburgo, RJ, Brasil pacheco@iprj.uerj.br Vania Vieira Estrela Centro Universitário Estadual da Zona Oeste Rio de Janeiro, RJ, Brasil vaniaestrela@yahoo.com Ivan de raujo Medina Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Faculdade de Engenharia CEP Rio de Janeiro, RJ, Brasil imedina@iprj.uerj.br 1. Introdução Deslizamentos são movimentos gravitacionais de massa que estão relacionados aos processos de desestabilização de encostas. No Brasil a maioria dos escorregamentos acontece devido à ação das chuvas. Os processos de instabilidade de encostas podem incluir outros fenômenos naturais e não naturais [Pisani 1998]. Com o crescimento desordenado das cidades, com a ocupação temerária de áreas não recomendadas para construções, bem como ações intrusivas, tais como desmatamento e estabelecimento de vias de penetração sem os estudos de proteção ambiental, tem aumentado a freqüência de deslizamentos nos últimos anos. Tais ocorrências justificam, em vista das suas freqüências e magnitudes, estudos para ações preventivas de baixo custo tal como aqui se delineia. 2. Definição do Problema O objetivo é determinar, a partir de duas imagens fotográficas, usando o efeito da estereoscopia, uma imagem tridimensional que possa ser utilizada por especialistas em geotecnia para o mapeamento de possíveis áreas de risco. Outras aplicações práticas, tais como processos erosivos e aplicações diversas a obras de engenharia lineares (estradas, ferrovias, dutovias, linhas de transmissão, etc.), podem ser estudadas através da técnica proposta no presente artigo.

2 O efeito da estereoscopia é obtido pela fusão no cérebro do observador, de duas imagens de um mesmo objeto tomado por pontos de vista diferentes. través da técnica ora em desenvolvimento, empregar-se-ão imagens digitais as quais provirão diretamente na tela do computador, em 3D, sem que seja necessário o uso de equipamento óptico auxiliar. 3. Fundamentos Teóricos Fotogrametria diz respeito à obtenção de relações métricas entre dois sistemas coordenados: o sistema da foto e o sistema do terreno (vide Figura 1). Figura 1 Sistemas foto e objeto. daptado de: Lillesand e Kiefer (1994). É a correlação desses dois sistemas que permite, então, a obtenção de um modelo estereoscópico que é homotético direto deste objeto. Relativamente ao objeto faz-se necessária a elevação do ponto de vista. Quanto a obtenção dos fotogramas se da a partir de plataformas elevadas (balões, aeronaves ou satélites). Costumam-se denominar este ramo da fotogrametria como fotogrametria aérea ou aerofotogrametria. Quando o objeto possui dimensões que sejam abarcadas por sistemas imageadores colocados sobre o terreno, isto é, quando os objetos são constituídos por animais, trechos de cruzamentos de sistemas viários, construções civis, construções navais, etc. diz-se que esses levantamentos constituem uma classe denominada de fotogrametria terrestre. s relações métricas definidas pela homotetia permitem que a métrica levada do sistema objeto, através dos pontos de apoio, restabeleça no modelo estereoscópico as horizontais e verticais desse mesmo objeto. obtenção das imagens é realizada através de equipamentos imageadores (câmeras fotográfica ópticas, dispositivos de varredura eletrônica e câmeras digitais) que registram as cenas captadas por meio analógico (emulsões fotográficas) ou digital (registro binário). No caso de câmeras, estas podem ser projetadas para operar em plataformas aéreas (câmeras aéreas) ou em plataformas terrestres (câmeras terrestres). Se a câmera possui elementos de fidúcia da sua métrica (distância focal, dimensões do quadro focal, curva de distorção radial conhecida, sempre inferior a 5 µm, ausência de distorção tangencial, quadro focal construído com liga invar, posição do ponto principal, etc.) ela é, então, denominada câmera métrica. s fotos obtidas por câmeras métricas são denominadas fotogramas, para diferenciá-las das fotos não-métricas. Dá-se o nome de cobertura aos trabalhos destinados à obtenção de imagens que cubram uma determinada área. Quando essa cobertura é realizada por câmera métrica dizse ser a cobertura fotogramétrica, e quando realizado por câmera não-métrica diz-se ser a cobertura fotográfica. Para se obter modelos estereoscópicos que cubram integralmente, sem solução de continuidade, uma determinada área é necessário projetar a cobertura com previsão de recobrimentos longitudinais (usualmente na ordem de 60%) e laterais (normalmente na ordem dos 20%). De modo a obter a visão contínua da parte ou de toda a área objeto de cobertura,

3 para finalidade ilustrativa ou de planejamento, monta-se com recortes de modo a permitir coincidências de feições um mosaico; o qual pode ser montado tanto analógica quanto digitalmente. Figura 2 abaixo exemplifica um mosaico. Pela relação obtida pelos triângulos semelhantes obtemos a seguinte equação: Z B = (3) f P Z B. f = (4) P Onde: Figura 2 - Exemplificação de um mosaico de uma cobertura fotogramétrica. seta indica a direção do vôo. partir das duas imagens fotogramétricas que observem justaposição, pode-se estabelecer a altura do objeto, exemplificando o procedimento de cálculo, com o auxílio da Figura 3: Ponto analisado no terreno. O Centro da primeira fotografia. 1 O Centro da segunda fotografia. 2 a Ponto representado na 1 primeira fotografia. a ' Ponto da primeira fotografia 1 em sua correspondente posição na segunda fotografia. a Ponto representado na 2 segunda fotografia. H ltura média do vôo. Z Distância aproximada do ponto analisado no terreno e a altura média do vôo: Z = H a Z a. Z Distância aproximada do ponto analisado à base do terreno. B erobase. f Distância focal. P Paralaxe do ponto analisado. Tabela 1. Nomenclatura usada na equação (4) Figura 3 - Relações geométricas para a determinação das cotas. Figura extremamente exagerada para beneficio da clareza. Estabelecendo triângulos semelhantes: O 1 O 2 (1) e O a 2 1'a2 (2) Figura 4 Fotos consecutivas permitindo o cálculo da paralaxe de um determinado ponto nas duas imagens (pontos homólogos).

4 4. Ferramenta Desenvolvida Para desenvolver a ferramenta que executasse o modelo matemático obtido usamos a linguagem de desenvolvimento orientada a objetos C++. Desta forma os objetos implementados estão sendo desenvolvidos para que possam ser reaproveitados ao longo do desenvolvimento do software e em outros projetos. Isso permite uma maior facilidade do uso do código do programa para outros desenvolvedores que desejarem utilizar o software desenvolvido para modificações ou como base de outras aplicações. Figura 6. Tela principal do ferramenta desenvolvido. próxima etapa de desenvolvimento é a obtenção da imagem tridimensional a partir do cálculo das alturas dos objetos na cena. partir da imagem gerada serão mapeadas possíveis áreas de risco. 5. Resultados Obtidos partir de um objeto que obedeceu às especificações de perspectiva e proporção de uma pirâmide com um tamanho de 100 metros, obtemos duas perspectivas que correspondiam a duas imagens fotogramétricas. Em testes variados observou-se que a precisão da marcação dos pontos e a resolução da imagem influenciaram no cálculo correto da altura. Figura 5. Diagrama do funcionamento atual do software. Na versão atual a ferramenta desenvolvida permite ao usuário carregar duas imagens fotogramétricas e, com o auxilio do mouse, determinar os pontos semelhantes na imagem que são usados para o cálculo da altura aproximada do objeto desejado. Ponto marcado ltura obtida (200,99) 97 m (202,101) 102 m Tabela 2. Valores calculados.

5 6. Conclusões e Trabalhos Futuros pós o mapeamento dos pontos necessários para o uso do programa para a entrada dos dados, a ferramenta em desenvolvimento calculou a altura da pirâmide nas imagens com uma margem de erro aproximadamente de 3% como pode ser verificado na Tabela 2. Uma das etapas a serem desenvolvidas será a obtenção automática de pontos comuns e gerar automaticamente a imagem tridimensional a partir das imagens bidimensionais, obtendo o efeito da estereoscopia diretamente na tela do computador, sem o uso do estereoscópio. Com este reconhecimento automático de áreas comuns o erro gerado pelo usuário ao marcar pontos errados será minimizado. Outra etapa será partir da imagem tridimensional a marcação de possíveis áreas de risco. O mapeamento das encostas e a caracterização de possíveis áreas de risco podem servir como auxílio para a criação ações de prevenção nas mesmas. O modelo desenvolvido pode também auxiliar no estudo da formação da erosão nas encostas e a previsão de ocorrência das mesmas. O software apresentado é uma ferramenta importante para a automação e agilidade para profissionais com estas necessidades. Referências [1] E-FOTO, UERJ, Rio de Janeiro. Fotogrametria Digital (2006). Disponível em: [2] Fragassi, ntonio de Pádua Mendonça, Castro, Dalva Maria de. Silva, ntonio Simões (2006). Calibração de Câmaras Fotográficas não Métricas. Universidade Federal de Viçosa, Departamento de rquitetura e Urbanismo, Departamento de Engenharia Civil - Setor de Engenharia de grimensura. [3] Francelino, Márcio Rocha. Fernandes Filho, Elpídio Inácio. Schaefer,Carlos Ernesto. Rezende, Sérvulo Batista. (2006). Fotografias éreas Não-Convencionais: Uma lternativa de Monitoramento mbiental na ntártica Marítima. Universidade Federal de Viçosa. NEPUT. Dep. de Solos. [4] Huguet, driano B.. (2003). Reconstrução de Cenas Urbanas Baseada em Estereoscopia e Segmentação por Watershed. Universidade Federal de Minas Gerais, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação. [5] Longuet-Higgins, H.C. (1981). Computer lgorithm for reconstructing a scene from two projections, Nature, 293, September 1981, pp [6] Ortiz, Gabriel. (2006). GIS - SIG - Sistemas de Información Geográfica. Disponível em o=023b. [7] Pisani, Maria ugusta Justi. (1998). Á- reas de risco (associado a escorregamentos) para a ocupação urbana: detecção e monitoramento com o auxílio de dados de sensoriamento remoto via orbital. Tese (Doutorado) EPUSP- Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. Departamento de Engenharia Civil: São Paulo, 188p. [8] Thompson, E.H. (1959), Rational lgebraic Formulation of the Problem of Relative Orientation, Photogrammetric Record VO1.3 (14), 1959, pp [9] Torreão, José Ricardo (2006). Estimating 3-D Shape in Computer Vision. Disponível em: [10] Sabharwal, Chaman L. (1992). Stereoscopic Projections and 3D scene Reconstruction.

6 [11] Schalkoff, R.J. (1989). Digital Image Processing and Computer Vision, John-Wiley and Sons, Inc. [12] Sestini, Marcelo Francisco. Florenzano, Teresa Gallotti. (2004) Caracterização de Cicatrizes de Deslizamentos por Processamento de Dados TM Landsat em Caraguatatuba. Revista do Instituto de Geociências - USP. Geol. USP Sér. Cient., São Paulo, v. 4, n. 2, p [13] Silveira, Marcelo Teixeira (2005). Visualização e Medição Estereoscópicas de Imagens Fotogramétricas Digitais [Rio de Janeiro].