Ricostruzione 3d di volti a partire da stereo-coppie di immagini acquisite con fotocamere calibrate
In questa tesi viene a rontata la problematica, particolarmente attuale nel campo della computer-vision, di ricostruzione tridimensionale di volti attraverso l'utilizzo delle sole immagini stereoscopiche che li ritraggono. Molte tecniche di ricostruzione proposte, ed attualmente adottate in svariati campi, utilizzano apparecchiature costose quali scanner laser, sensori a ultrasuoni o infrarossi. Lo scopo di questo lavoro consiste nella sviluppo di un metodo automatico per la ricostruzione tridimentionale dei volti mediante un sistema a basso costo per l'utente. La ricostruzione tridimensionale a basso costo e possibile tramite l'acquisizione di immagini stereoscopiche, ovvero immagini dello stesso soggetto catturate simultaneamente da di erenti angolazioni. La visione stereoscopica adottata emula la visione binoculare comune nella maggior parte degli animali, fra cui l'uomo, e da cui il cervello e in grado di ricavere le informazioni di profondit a, e quindi di ricostruire l'ambiente tridimenzionale che circonda il soggetto stesso. Allo stesso modo la ricostruzione tridimensionale e resa possibile dal calcolo delle informazioni di profondit a, derivabili in base alle di erenze di posizione dei punti corrispondenti nelle immagini stereoscopiche stesse. Le problematiche a rontate per ottenere la ricostruzione sono legate principalmente a: la determinazione dei parametri di calibrazione delle fotocamere digitali con cui le immagini sono state acquisite; la determinazione nello spazio tridimensionale dei punti relativi alle super ci osservate; la generazione di una mesh e l'applicazione a quest'ultima di una tessitura opportunamente orientata. L'algoritmo di ricostruzione tridimensionale del volto utilizza una stereo-coppia di immagini, una laterale ed una frontale, allo scopo di ricostruire una sola met a del volto. L'applicazione dello stesso algoritmo alle coppie di immagini sinistra-frontale e frontale-destra consente infatti di ottenere due super ci da unire per poter ricostruirel'intero volto. La ricostruzione di ognuna delle due parti del volto e articolata in fasi consecutive: acquisizione: durante questa fase vengono acquisite le immagini dei soggetti; vengono e ettuati anche una serie di scatti aggiuntivi, necessari nella fase di calibrazione delle fotocamere. calibrazione: questa fase consiste nel calcolo dei parametri di calibrazione delle fotocamere: essi ne descrivono le caratteristiche ottiche e di posizione/orientazione nello spazio tridimensionale. L'algoritmo di calibrazione adottato e quello proposto da Zhang; per la sua inizializzazione e richiesta la localizzazione degli angoli di una scacchiera fotografata in di erenti posizioni. In questo lavoro di tesi e stato quindi sviluppato un algoritmo, e cace ed e ciente, per la localizzazione di tali angoli. retti ca: la fase di retti ca e di supporto alla elaborazione successiva. Essa consiste nella sintesi delle immagini che sarebbero state acquisite dalle fotocamere se queste ultime fossero state fra loro parallele; si noti che generalmente ci o non avviene, dal momento che le fotocamere sono convergenti e rivolte verso il soggetto da riprendere. corrispondenza: la fase di ricerca delle corrispondenze ha lo scopo di determinare un insieme di coppie di \punti corrispondenti", ovvero punti appartenenti alle due immagini e rappresentanti le proiezioni dello stesso punto dello spazio. La corretta determinazione di tali punti risulta problematica a causa della presenza di rilevanti deformazioni dovute alle proiezioni prospettiche: tanto pi u la posa del volto rappresentato nelle due immagini di erisce, tanto pi u imprecisa risulta la loro determinazione. Per risolvere tale problema sono state implementate svariate tecniche per la determinazione precisa delle corrispondenze, le quali utilizzano una serie di misure di similitudine e di dissimilitudine fra immagini. Le misure utilizzate sono ZNCC (Zero Normalized Cross Correlation), SAD (Sum of Absolute Di erences) e SSD (Sum of Squared Di erences). Sono state implementate inoltre una serie di tecniche adattive e di ricerca multi-risoluzione. ricostruzione: la ricostruzione consiste nella determinazione delle coordinate tridimensionali dei punti appartenenti alla super cie; tali punti devono anche essere collegati per formare i poligoni che, uniti a formare la mesh, approssimano la super cie di interesse. tessitura: l'applicazione di una tessitura sulla super cie ricostruita consente di ottenere una rappresentazione tridimensionale pi u realistica del soggetto. Durante lo sviluppo di questo lavoro di tesi non sono stati considerati particolari vincoli di complessit a computazionale. Sono stati quindi previsti sviluppi futuri allo scopo di ridurre tale complessit a.
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Informazioni tesi
Autore: | Gabriele Lombardi |
Tipo: | Tesi di Laurea |
Anno: | 2004-05 |
Università: | Università degli Studi di Milano |
Facoltà: | Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali |
Corso: | Informatica |
Relatore: | Paola Campadelli |
Lingua: | Italiano |
Num. pagine: | 80 |
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