Um metodo recursivo aplicado ao problema de localização em visão de maquina

Este trabalho procura apresentar contribuições à resolução dos problemas de localização da câmara e de objetos, utilizando como apoio linhas retas conhecidas no espaço objeto e cujas homólogas tenham sido extraídas na imagem. Um modelo matemático do tipo explícito, e que permita a determinação simultânea dos seis parâmetros de orientação, é desenvolvido, sendo, então, tratado por Filtragem Kalman. A natureza recursiva do Filtro, possibilita a definição de um processo iterativo, em que as estimativas sequenciais dos parâmetros realimentam a etapa de extração de feições. Isto leva a uma gradativa redução do espaço de busca das feições na imagem, e à conseqüente diminuição do custo computacional. Pressupõe-se a disponibilidade de estimativas preditas de boa qualidade, em consonância com o conceito de Visão de Verificação. Conclui-se que, dentro deste contexto, a introdução de métodos de estimação de parâmetros, além de emprestar confiabilidade ao processo, permite a redução do custo computacional. Os procedimentos propostos foram implementados e testados com dados simulados e com dados reais. Os resultados obtidos são discutidos e analisados e as conclusões resultantes são apresentadas .The aim of this work is to present contributions to the solution of the camera location and object location problems using known straight lines in the object space and extracted in the image. An explicit and simultaneous mathematical model using straight lines is derived, aiming Kalman Filtering application. The recursive nature of the Filter can be used to define an iterative process in which the sequentiall estimates feedback the feature extraction step. This leads to a gradual reduction of the features search space and, decreases. thus, computation time also The availability of good quali ty predicted estimates is assumed, according to the concept of Verification Vision. Besides the increase in reliability, estimation methods could also reduce the computational costs. The proposed approach was tested wi th simulated and real data. The obtained results are discussed and conclusions are presented