Segmentazione della scena acquisita da una telecamera ToF

Questo lavoro di tesi ha come obiettivo quello di descrivere ed utilizzare un particolare sensore, la telecamera range Fotonic E70.Questo sensore opera secondo il principio del tempo di volo (TOF), il quale sfrutta un'analogia ottica del sistema ad ultrasuoni di un pipistrello, piuttosto che la visione stereo umana. Questa tecnologia trova applicazione in diversi campi: computer vision (video sorveglianza, rilevamento automatico di collisioni nei veicoli), e-commerce (visualizzazione 3d dei modelli in catalogo), intrattenimento (generazione di scene virtuali sempre più simili alla realtà, nuove interfacce e sistemi di interazione), robotica (ricostruzione di ambienti e navigazione autonoma), architettura (costruzione di modelli di edifici e ponti per l'analisi strutturale, l'ispezione e la ristrutturazione), medicina (diagnosi e pianificazione chirurgica), arte e istruzione (digitalizzazione in modelli 3d di statue).La telecamera range Fotonic E70 ha una risoluzione dell'immagine pari a 160 x 120 pixel e riesce ad acquisire 60 immagini al secondo, creando così un segnale 3D avente la qualità di un video.L'attività di tesi si è articolata sostanzialmente in due fasi. Nella prima fase è stata studiata ed analizzata la telecamera range Fotonic E70.Nella seconda fase è stato creato un algoritmo (utilizzando Microsoft Visual Studio 10 e MATLAB R2010a) per il riconoscimento e la classificazione degli oggetti acquisiti con le immagini di range. La classificazione presuppone, in generale, che sia la forma complessiva dell'oggetto sia i dettagli siano ben riconoscibili. Questa considerazione è ancora più valida se il riconoscimento viene effettuato a seguito dell'estrazione di punti caratteristici o feature. Il metodo di estrazione di caratteristiche è basato su un algoritmo chiamato RANSAC (RANdom Sample Consensus). E' un metodo iterativo per la stima dei parametri di un modello matematico a partire da un insieme di dati contenente outlier. E' un algoritmo non deterministico nel senso che produce un risultato corretto solo con una data probabilità, che aumenta al crescere delle iterazioni consentite [1].Questo algoritmo fa parte anche di un ampio progetto, la libreria open source PCL (Point Cloud Library), che permette la gestione e l'elaborazione di un insieme di punti acquisiti con sensori di profondità.