Kas Sertliğ

Embora n˜ao seja um dos objetivos principais desta tese, a restaurac¸˜ao de imagens subaqu´aticas ´e um resultado natural da aplicac¸˜ao do UWS, pois ao final do m´etodo tem-se o mapa de dis- paridades, com o qual facilmente se calculam as distˆancias de cada ponto da cena ao sensor, e disp˜oe-se tamb´em dos parˆametros do modelo de propagac¸˜ao da ´agua, obtidos experimen- talmente conforme a Sec¸˜ao3.2 de estimativa dos parˆametros α e β. Portanto, restaurar a

imagem significa aplicar a Equac¸˜ao (3.9) (que restaura a cor do objeto) para cada pixel da imagem.

A principal diferenc¸a, em termos de restaurac¸˜ao da imagem, entre este m´etodo e o pro- posto em [Schechner e Karpel, 2004] est´a no fato de que ´e poss´ıvel restaurar imagens de ce- nas dinˆamicas. Considerando isso e o fato de que o UWS ter´a aplicac¸˜oes futuras no projeto

5.1 Est´ereo Subaqu´atico 89 parˆametros Canal α β E(∞) R 0.0025 0.00045 37.02 G 0.0020 0.00032 130.51 B 0.0024 0.00021 77.67

Tabela 5.4: Parˆametrosα, β em cm−1_{eE(∞) em pixels estimados experimentalmente.}

Utilizac¸˜ao Racional de Mecanismos de Transposic¸˜ao de Peixes (Sec¸˜ao1.5.1), o experimento consiste em:

• Utilizar um aqu´ario com200l de ´agua + 100g de argila para tornar a ´agua turva;

• Estimar os parˆametrosα e β experimentalmente;

• Posicionar as duas cˆameras fronto-paralelamente em relac¸˜ao ao aqu´ario, movendo a cˆamera 2 para uma posic¸˜ao aproximadamente paralela `a posic¸˜ao da cˆamera 1 dada na Figura5.1;

• Calibrar geom´etrica e radiometricamente o par est´ereo;

• Colocar no aqu´ario 5 peixes bagre de aproximadamente10cm de comprimento cada;

• Adquirir duas seq¨uencias de filmes, uma em cada cˆamera, idealmente ao mesmo ins- tante ou garantindo que exista uma intersecc¸˜ao entre os instantes dos filmes adquiridos em cada cˆamera.

O Algoritmo UWS ´e aplicado a cada par est´ereo por vez, portanto ´e necess´ario fazer um alinhamento temporal na duas seq¨uencias de filme para estabelecer a correspondˆencia entre os quadros (frames) e definir os pares est´ereo. Neste experimento o alinhamento temporal foi executado a partir do m´etodo desenvolvido em [Carceroni et al., 2004].

A Tabela5.4apresenta os resultados da estimativa experimental dos parˆametros do mo- delo de propagac¸˜ao da luz na ´agua, e A Figura5.13apresenta um par est´ereo temporalmente alinhado e retificado extraido das duas seq¨uencias de filme.

Os resultados dos m´etodos EMGC e UWS aplicados a este par est´ereo s˜ao dados na Fi- gura5.14. Observe que, devido a alta turbidez e consider´avel espessura d’´agua (os peixes n˜ao se aproximavam das cˆameras) o resultado do m´etodo EMGC n˜ao conseguiu fazer as corres- pond6encia e n˜ao obteve um mapa de disparidades consistente, enquanto que o m´etodo UWS obteve o mapa, ainda que com alguma imperfeic¸˜oes, mas ´e poss´ıvel perceber nitidamente a forma dos dois peixes que se encontram vis´ıveis na imagem.

5.1 Est´ereo Subaqu´atico 90

(a) imagem esquerda (b) imagem direita

Figura 5.13: Par est´ereo temporalmente alinhado. Em (a) o quadro 149 do filme da cˆamera esquerda e em (b) o quadro 072 do filme da cˆamera direita.

(a) mapa de KMG (b) mapa de UWS

Figura 5.14: (a) e (b) os mapas de disparidade do par est´ereo dado na Figura5.13.

(a) imagem original (b) imagem restaurada

Figura 5.15: Em (a) a imagem da cena original, e em (b) a imagem restaurada.

Utilizando o mapa de disparidades do m´etodo UWS (Figura5.14) para calcular as distˆancias em espessura d’´agua de cada ponto da cena `a cˆamera e conhecidos os parˆametros do modelo

5.1 Est´ereo Subaqu´atico 91

(a) Quadro 173 (b) Quadro 176 (c) Quadro 179 (d) Quadro 184 Figura 5.16: Exemplos de restaurac¸˜ao de imagens subaqu´aticas para o filme da cˆamera 1, sendo acima o quadro original e abaixo o quadro restaurado.

de propagac¸˜ao da luz na ´agua, dados na Tabela5.4, a Figura5.15 apresenta o resultado da restaurac¸˜ao da imagem esquerda do par est´ereo, repetida para fins de facilitar a comparac¸˜ao visual.

Como o mapa de disparidades possui imperfeic¸˜oes nos contornos dos peixes, principal- mente devido ao efeito de borramento causado pelo movimento dos peixes (motion blur) [Gonzalez e Woods, 2000], uma abordagem alternativa ´e calcular a disparidade m´edia do peixe e utiliz´a-la para obter uma distˆancia m´edia e aplic´a-la na restaurac¸˜ao da imagem, ainda que isso possa comprometer a restaurac¸˜ao do fundo da cena. A Figura5.16apresenta exem- plos desse caso.

5.2 Reflectˆancia Inversa Eficiente 92

5.2

Reflectˆancia Inversa Eficiente

Nesta Sec¸˜ao ´e implementado o m´etodo descrito no Cap´ıtulo4. Os resultados experimentais apresentados objetivam demonstrar a aplicabilidade e efic´acia do m´etodo dado no Cap´ıtulo 4. Para tanto, o m´etodo foi aplicado a cenas previamente estabelecidas, com um n´umero de objetos e tipos de superf´ıcies que permitem verificar sua robustez atrav´es de dois experimen- tos: uma cena sint´etica, isenta de ru´ıdos inerentes ao processo de aquisic¸˜ao; e uma cena real com todas as quest˜oes envolvidas com ru´ıdo, precis˜ao e particularidades dos objetos da cena. A fim demonstrar a importante o uso das ´Arvores de Computac¸˜ao de Intensidade do Pi- xel e da fatorac¸˜ao fotom´etrica para recuperar os parˆametros de reflectˆancia em uma cena globalmente iluminada, s˜ao executadas experiˆencias comparativas entre o m´etodo descrito na Sec¸˜ao4.3– que ser´a denominado Factorized Tree-Based Optimization (F-TBO) – e duas alternativas mais simples que foram aplicadas `a mesma imagem de entrada. Uma destas alternativas – que ser´a denominada Non-Factorized Tree-Based Optimization (NF-TBO) – utiliza as ´Arvores de Computac¸˜ao de Intensidade do Pixel para evitar a necessidade de execu- tar m´ultiplas renderizac¸˜oes da cena, mas busca otimizar os parˆametros fotom´etricos lineares e n˜ao-lineares conjuntamente, usando o m´etodo do Gradiente Conjugado. Uma alternativa ainda mais simples – que que ser´a denominada Rendering-Based Optimization (RBO) – n˜ao gera as ´Arvores de Computac¸˜ao da Intensidade do Pixel, e simplesmente computa os er- ros renderizando a cena e comparando a imagem sint´etica resultante `a imagem de entrada.1 Neste sentido, RBO ´e conceitualmente similar `a parte iterativa do m´etodo apresentado em [Boivin e Gagalowicz, 2002]. Todos os trˆes m´etodos s˜ao instanciados com a utilizac¸˜ao do modelo de reflectˆancia de Phong [Phong, 1975]. A renderizac¸˜ao direta ´e executada com uma vers˜ao modificada do Ray Tracer de Sam Buss [Buss, 2003], dispon´ıvel para uso em pesquisas.