Análise de regiões em cenários agrícolas utilizando um sistema de visão catadióptrico
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Data
2014-07-31
Autores
Rodrigues, Victor de Assis [UNESP]
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
Vision System is widely used in applications related to Precision Agriculture. The ability to extract large sets of data from the environment and its low acquisition costs makes them popular among different types of existing sensors. In some activities, becomes necessary to increase the field of view of the application to increase the knowledge about the environment. Omnidirectional Catadioptric System provide techniques to capture complete images of the environment using a combination of lenses and mirrors. This work aimed the application of a catadioptric system using hyperbolic mirror, to perform the survey information of agricultural natural scenery. The omnidirectional image is treated with techniques of image processing and rectified, creating a new panoramic image. Then, its quadrants are extracted, yielding four new images that represent the side view of the vehicle. A Step by color segmentation was proposed using as a basis the Otsu Threshold algorithm. Filters are applied to optimize the results. At the end of the process, it was possible to view the regions of interest in each quadrant
Sistemas de Visão são amplamente empregados em aplicações relacionadas à Agricultura de Precisão. A capacidade de extrair grandes conjuntos de dados do ambiente e seus baixos custos de aquisição torna-os populares entre os diversos tipos de sensores existentes. Em algumas atividades, torna-se necessário aumentar o campo de visão da aplicação para aumentar o conhecimento sobre o ambiente. Sistemas Omnidirecionais Catadióptricos fornecem técnicas capazes de capturar imagens completas do ambiente utilizando a combinação de lentes e espelhos. Nesse trabalho, foi proposta a aplicação de um sistema catadióptrico, utilizando espelho hiperbólico, para realização do levantamento de informações de cenários naturais agrícolas. A imagem omnidirecional é tratada com técnicas de processamento de imagens e retificada, gerando uma nova imagem panorâmica. Então, seus quadrantes são extraídos, originando quatro novas imagens que representam lados de visão do veículo. Uma etapa de segmentação por cor foi proposta utilizando como base o algoritmo Otsu Threshold. Filtros foram aplicados para otimização dos resultados obtidos. No final do processo, foi possível visualizar as regiões de interesse de cada quadrante
Sistemas de Visão são amplamente empregados em aplicações relacionadas à Agricultura de Precisão. A capacidade de extrair grandes conjuntos de dados do ambiente e seus baixos custos de aquisição torna-os populares entre os diversos tipos de sensores existentes. Em algumas atividades, torna-se necessário aumentar o campo de visão da aplicação para aumentar o conhecimento sobre o ambiente. Sistemas Omnidirecionais Catadióptricos fornecem técnicas capazes de capturar imagens completas do ambiente utilizando a combinação de lentes e espelhos. Nesse trabalho, foi proposta a aplicação de um sistema catadióptrico, utilizando espelho hiperbólico, para realização do levantamento de informações de cenários naturais agrícolas. A imagem omnidirecional é tratada com técnicas de processamento de imagens e retificada, gerando uma nova imagem panorâmica. Então, seus quadrantes são extraídos, originando quatro novas imagens que representam lados de visão do veículo. Uma etapa de segmentação por cor foi proposta utilizando como base o algoritmo Otsu Threshold. Filtros foram aplicados para otimização dos resultados obtidos. No final do processo, foi possível visualizar as regiões de interesse de cada quadrante
Descrição
Palavras-chave
Computação, Processamento de imagens - Tecnicas digitais, Sistemas catadióptricos, Robos moveis, Agricultura de precisão, Computer science
Como citar
RODRIGUES, Victor de Assis. Análise de regiões em cenários agrícolas utilizando um sistema de visão catadióptrico. 2014. 148 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita Filho, Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas, 2014.