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Título: Uso da constância de cor na robótica móvel
Autor(es): Almonfrey, Douglas
Orientador: Vassallo, Raquel Frizera
Coorientador: Schneebeli, Hans-Jörg Andreas
Data do documento: 21-Jul-2011
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: A cor capturada por uma câmera é função da iluminação da cena, das características reflexivas das superfícies presentes na cena, dos fotossensores presentes nos sistemas de visão e, principalmente, do processamento realizado no cérebro. Devido a este processamento realizado pelo cérebro, os seres humanos apresentam o chamado fenômeno da constância de cor: a cor de uma superfície é percebida como sendo a mesma, independentemente das condições de iluminação do ambiente. No entanto, a variação da iluminação implica na modificação do valor registrado para a cor da superfície capturada por um sistema de visão artificial. Na literatura, a obtenção de descritores da superfície que sejam independentes da iluminação é conhecido como problema de constância de cor. Uma solução para este problema é a obtenção das características reflexivas das superfícies separadas da informação de iluminação da cena. Uma outra abordagem para a solução desse problema é a obtenção das cores das superfícies sempre submetidas a uma mesma iluminação padrão, garantindo assim a constância das cores. Independentemente de qual abordagem seja escolhida, o problema de constância de cor é de difícil solução e a maioria das soluções existentes é aplicada somente em imagens sintetizadas por computador, enquanto outras apresentam desempenho limitado quando aplicadas em imagens reais de ambientes com iluminação variável e não controlada. Devido à ausência do fenômeno da constância de cor nos sistemas de visão artificial, muitos sistemas automáticos evitam a utilização da informação de cor das imagens obtidas por meio desses sistemas. Além disso, a solução do problema de constância de cor é também objeto de interesse da indústria e comércio de fotografias. Neste contexto, este trabalho aborda a solução do problema de constância de cor por meio de um algoritmo baseado no método de correção de cor desenvolvido em (KONZEN; SCHNEEBELI, 2007a). Este algoritmo converte as cores de uma cena capturada sob iluminação desconhecida, de forma que a cena aparente estar sempre sob a influência de uma iluminação padrão. Se a iluminação da cena é relativamente sempre a mesma, as cores da imagem da cena são aproximadamente constantes. Essa conversão entre iluminações é realizada por meio do conhecimento das cores de alguns pontos da cena sob influencia da iluminação padrão. Finalmente, o desempenho deste algoritmo de constância de cor é analisado aplicando-o a uma sequência de imagens de cenas sujeitas a variações abruptas de iluminação. Para auxiliar na análise, um algoritmo de tracking é utilizado para demonstrar a importância do algoritmo de constância de cor nas imagens dessas cenas. Além disso, um controlador servovisual, empregado juntamente com o algoritmo de constância de cor, é utilizado para guiar um robô móvel na navegação por um ambiente externo sujeito à iluminação variável do sol. O algoritmo de constância de cor é aplicado também em imagens de um ambiente externo que apresenta variação de iluminação e uma discussão sobre a utilização desse algoritmo em tarefas de reconhecimento de lugares, assunto fundamental na localização de robôs, é realizada.
The color captured by a camera is function of the scene illumination, the reflective characteristics of the surfaces in the scene, the photosensors in the vision systems and mainly the processing made by the brain. Due to this processing performed by the brain, humans show the color constancy phenomenon: the color of a surface is perceived as the same regardless of the environment illumination conditions. However, the variation in the scene illumination implies a change in the color value of a surface registered by an artificial vision system. In the literature, defining surface descriptors that are independent of the illumination is known as color constancy problem. One solution to this problem is to obtain the reflective characteristics of the surfaces apart from the information of the scene illumination. Another approach to solve the color constancy problem is to convert the colors of the surfaces in the image so that the surfaces appear to be always under influence of the same standard illumination. Independently of the chosen approach, this is a hard problem to solve and most existing theories are applied only to synthesized images while others present a limited performance when applied to real images of environments under uncontrolled illumination. Due to the absence of the color constancy phenomenon in artificial vision systems, many automatic systems avoid the use of color information obtained from images captured by these systems. Besides that, the solution of the color constancy problem is also desired by the consumer photography industry. In this context, this work addresses the solution of the color constancy problem using an algorithm based on the color correction method presented in (KONZEN; SCHNEEBELI, 2007a). This algorithm corrects colors of a scene captured under unknown illumination so that the scene appears to have been captured under the influence of a standard illumination. If the scene illumination is always the same, the colors of the images show color constancy. This conversion between illuminations is performed by knowing the colors of some points in the scene under the influence of the standard illumination. Finally, we analyze the color constancy algorithm performance by applying it to a sequence of images of scenes subjected to abrupt illumination changes. Also a color based tracking is employed to show the importance of the color constancy algorithm in these scenes. Besides that, a color based visual-servo control working together with the color constancy algorithm is employed to guide a robot in an outdoor navigation task through an environment subjected to the variable illumination of the sun. The color constancy algorithm is also applied on images of an external environment that present illumination changes and the discussion of its utilization in place recognition, a fundamental task in robot localization, is made.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9615
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