ABSTRACT:The aim of this paper is to present a mobile catadioptric omnidirectional vision system composed of a camera and a cone-shaped mirror integrated with a direct georeferencing system. The relationship between image and object space is established with generic/empiric or physical models. The models were implemented and tested with real data and some results are presented. The results showed that accuracies around 5 cm in planimetry can be achieved, which is suitable for several applications, including the generation of control scenes that was the original motivation of this work.

A crescente utilização de sistemas catadióptricos nas áreas de visão computacional, robótica e Fotogrametria à curta distância requer a modelagem desses sensores para a posterior retificação das imagens capturadas a partir desses dispositivos. Neste trabalho são apresentadas as características do sistema omnidirecional catadióptrico construído e uma comparação entre vários modelos empíricos utilizados para relacionar as coordenadas do espaço imagem e objeto. Na comparação entre os modelos foram utilizadas imagens geradas por simulação e imagens reais, tomadas em campo. Os modelos matemáticos empíricos utilizados nos experimentos foram o modelo de funções racionais (RFM), o modelo de distâncias polares e o modelo de coordenadas polares. Os resultados da análise dos resíduos e das discrepâncias nos pontos de verificação mostraram que é possível utilizar modelos empíricos para a retificação das imagens catadióptricas. Nas imagens simuladas, os modelos que utilizam distâncias polares alcançaram os melhores resultados, porém nas imagens reais utilizadas, o RFM obteve resultado similar ao modelo de coordenadas polares. Estas diferenças ocorrem devido à falta de alinhamento entre o eixo óptico da câmara e o eixo de formação do cone existentes em um sistema real, efeitos que não foram considerados na simulação.

Neste trabalho também é proposto um ambiente CASE (Computer Aided Software Engineering) para o desenvolvimento de aplicações paralelas utilizando a metodologia UMP2D.