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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Segmentação de nuvens de pontos não organizadas utilizando a Transformada Watershed
Title Alternative: Unorganized point cloud segmentation using watershed transform
Author: Paiva, Pedro Victor Vieira de, 1992-
Advisor: Dezen-Kempter, Eloisa, 1963-
Abstract: Resumo: Compreender o real estado de construções históricas é o principal desafio para sua conservação, o que leva à aplicação de novas tecnologias de sensoriamento nessa área. O uso de dados geométricos e de textura obtidos através de multi-sensores se apresentam como soluções promissoras. Tais sensores, como escâneres à laser 3D e câmeras fotográficas, comumente geram estruturas de nuvens de pontos. Porém, o enorme volume de informações gerado por essas técnicas torna árdua posteriores análises. Este trabalho estende a capacidade da Transformada Watershed na segmentação de nuvens de pontos que representam edificações em seus componentes arquitetônicos. Além da mudança do objeto em que a transformada é usualmente aplicada (imagens), o método é enriquecido com informações geométricas por meio de análise de curvatura, tornando a abordagem híbrida. Essa dissertação propõe também uma nova estratégia para aplicação de operadores morfológicos em nuvens de pontos não organizadas por meio de adjacência de voxels em octree, além da definição de um protocolo de aquisição de nuvens de pontos da construção. Finalmente, foi foi criado de um dataset de patrimônios históricos brasileiros rotulados em elementos arquitetônicos por especialistas. Apresenta-se um conjunto de experimentos que avaliam o método proposto por métricas de Precisão-Revocação, além de comparações com técnicas consolidadas no estado da arte

Abstract: The main challenge for historical constructions conservation is to understand its real state. Digital representation demand leads to the application of new acquisition technologies. Geometric and texture data obtained through multi-sensors presents as promising solutions. Such sensors, like 3D laser scanners and photogrammetric methods, commonly generate point cloud structures. However, the large volume of data generated by those techniques makes further analysis arduous. This work extends the ability of the Watershed Transform in the segmentation of point clouds representing buildings in their architectural components. In addition to the change of the object in which the transform is usually applied (images), the method is enriched with geometric information by means of curvature analysis, making the approach hybrid. This dissertation also proposes a new strategy for the application of morphological operators in clouds of unorganized points by means of the adjacency of voxels in octree, besides the definition of a protocol of acquisition of clouds of construction points. Finally, it was created from a dataset of Brazilian historical patrimonies labeled in architectural elements by specialists. We present a set of experiments that evaluate the method proposed by Precision-Recall metrics, in addition to comparisons with techniques consolidated in the state of the art
Subject: Nuvem de pontos
Segmentação de imagens
Transformada watershed
Transformada imagem-floresta
Language: Português
Editor: [s.n.]
Citation: PAIVA, Pedro Victor Vieira de. Segmentação de nuvens de pontos não organizadas utilizando a Transformada Watershed. 2019. 1 recurso online (82 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia, Limeira, SP.
Date Issue: 2019
Appears in Collections:FT - Tese e Dissertação

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