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| Acadêmico(a): Gabriel Castellani de Oliveira |
| Título: Reconstrução de superfícies 3D a partir de imagens dermatológicas 2D |
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| Conclusão: |
Nos dias atuais, as técnicas de visão computacional vêm ganhando bastante espaço em diversas áreas de pesquisa.
Além disso, o avanço das tecnologias móveis está permitindo a aquisição de dados para a reconstrução das superfícies em 3D de uma maneira muito mais fácil e prática. Conforme descrito, o objetivo deste artigo era comparar algoritmos
que realizam a reconstrução da superfície com diferentes tipos de entrada. Os dois principais algoritmos testados foram o
de Xie et al. (2014) que utiliza imagens capturadas através de câmera fotográfica e o de Kazhdan e Hoppe (2013) que
utiliza uma nuvem de pontos obtidas através de um scanner a laser, no caso desse trabalho, utilizou-se o Light Detection
and Ranging (LiDAR).
A partir dos algoritmos utilizados, concluiu-se que para processar os algoritmos que reconstrói superfícies super
detalhadas e com uma ótima qualidade, necessita-se de muitos recursos computacionais, tais como, uma boa quantia de
memória RAM e um bom processador. Nos testes realizados, identificou-se que para o algoritmo de Xie et al. (2014)
quanto maior foi a resolução da imagem, mais memória RAM será consumido para reconstruir a superfície. Já o algoritmo
de Kazhdan e Hoppe (2013), quando maior for o nível de detalhamento, mais memória RAM será consumida pelo
algoritmo.
Além disso, a partir dos resultados obtidos através dos algoritmos, constatou-se que o algoritmo de reconstrução
3D a partir de imagens possui uma qualidade e uma reconstrução inferior ao do algoritmo de reconstrução 3D a partir de
nuvens de pontos. Porém, identificou-se problemas ao reconstruir a superfície mais detalhada para os objetos que foram
capturados com 80 centímetros de distância.
Como trabalhos futuros, sugere-se focar na reconstrução de superfícies em 3D a partir de nuvens de pontos,
porém, com ênfase na reconstrução dos detalhes minimalista do objeto real. Dessa forma, a sua utilização pode ser
redirecionada para reconstrução de imagens dermatológicas, possibilitando um melhor entendimento dos cânceres de pele
pelo médico especialista. |
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