sâmbătă , 23 iunie 2018
roen

Art. 07 – Vol. 21 – Nr. 3 – 2011

Algoritmi de reconstituire 2D pentru cetăţi medievale sau antice;
studiu de caz – cetăţi medievale din Transilvania

Dragoş Nicolau, Dragoş Barbu,  Laura Ciocoiu,  Dragoş Smada, Antonio Cohal, Ionuţ Petre, Valentin Răduţ
Institutul Naţional de Cercetare – Dezvoltare în Informatică, ICI – Bucureşti

Rezumat: Lucrarea de faţă prezintă algoritmi de analiză, detectare muchii  şi segmentare  a imaginilor  cetăţilor medievale sau antice, imagini existente în fotografii vechi, cu scopul  reconstituirii virtuale  2D a imaginii cetăţii.

Cuvinte Cheie: analiză  imagine, detectare muchii, segmentare imagine, fotografii vechi, reconstituirie virtuală  2D

Introducere: Societatea modernă este o societate informaţională caracterizată de fenomenul de diseminare a informaţiei din diferite domenii sub formă electronică, diseminare facilitată de posibilităţile de comunicare prin intermediul reţelelor de calculatoare. Acestea au condus la o adevărată revoluţie a conceptelor de structurare şi regăsire a informaţiei. Principalele modalităţi de diseminare a informaţiei sunt: reţeaua Internet prin intermediul modelului de tip hypertext şi DVD / CD-I (Compact Disc Interactiv) utilizând tehnicile multimedia, care se bazează pe combinarea diferitelor moduri de reprezentare a informaţiei de tip imagine, sunet, film. Astfel, percepţia informaţiei este îmbunătăţită prin asociativitate, prin structurarea acesteia şi prin exploatarea ei în mod nelinear, dirijat interactiv de utilizator, potrivit cerinţelor de informare, facilitând astfel regăsirea şi înţelegerea conceptelor. În urma realizării de site-uri şi CD/DVD–uri pentru accesul la patrimoniul cultural, cum ar fi muzee şi arhive virtuale, s-a observat interesul manifestat pentru cunoaşterea şi reconstituirea trecutului. Informaţiile despre evoluţia aşezărilor urbane, multe dintre acestea începând cu cetăţi medievale, prezintă interes în educarea tinerei generaţii.

Astfel, în cadrul acestei lucrări se vor prezenta algoritmi pentru reconstituirea 2D a cetăţilor medievale. S-a elaborat un studiu de caz pentru o cetate medievală din Transilvania.

Pentru realizarea reconstituirii 2D din imagine preluată din fotografii vechi, se vor parcurge următoarele etape:

  • analiza imaginii din fotografie;
  • procesarea geometrică a imaginii (fotografiei), constând în descompunerea asistată a imaginii în suprafeţe: detectarea muchiilor, segmentarea imaginii cetăţii medievale sau antice;
  • generarea mesh-urilor pentru simularea spaţiului 2D;
  • reconstituirea virtuală 2D a imaginii cetăţii prin vizualizarea muchiilor nevizibile.

Produsele software necesare realizării reconstituirii 2D sunt destinate:

  • digitizării şi prelucrării imaginilor (Adobe Photoshop);
  • generării structurii ierarhice a obiectelor (suprafeţe, elemente constructive/decorative, etc.) ce definesc clădirea;
  • gestionării bazelor de date (SQL ca server de baze de date);
  • gestionării evenimentelor necesare parcurgerii ierarhiei de obiecte.

Utilizând baza de date cu informaţii statice (imagini, hărţi, explicaţii contextuale) referitoare la cetăţile medievale, a fost realizat site-ul de prezentare în Internet a cetăţilor medievale. Pentru refacerea muchiilor „slabe” (pereţi distruşi) a fost utilizată baza de date arborescentă ce conţine clasele rezultate din descompunerea ierarhică a unei cetăţi. Fiecare element este definit prin atributele sale (tip, coordonate,  legături între obiecte / elemente).

În străinătate s-au dezvoltat proiecte ce folosesc reprezentări avansate şi metode de vizualizare în dezvoltarea de software care converteşte datele în modele 2D. Noua tehnologie dezvoltă aplicaţii avansate în astfel de domenii cum sunt grafica computerizată, animaţie şi efecte speciale. Aceste cercetări au  fost expuse la conferinţa SIGGRAPH 2002 despre grafică computerizată şi tehnologie interactivă.

Vizualizează articolul complet

Concluzii: În cadrul lucrării a fost realizat un instrument de Reconstituire 2D cu scopul de a reconstitui cetăţi din fotografii vechi. Componenta de Reconstituire 2D va completa CD-ul multimedia  şi va permite vizualizarea în Internet 2D.

În prezent, sistemele multimedia alături de reţeaua Internet au revoluţionat circulaţia informaţiei. Realizarea de pagini în reţeaua Internet pentru Cetăţi Medievale din România şi a DVD-ului Interactiv pentru reconstituire 2D este importantă pentru continuarea susţinerii accesului la patrimoniului cultural.

BIBLIOGRAFIE:

  1. * * * Adobe Photoshop
  2. * * * Delphi – A Guide to Programming
  3. * * * SQL server
  4. 2D From paintings and photos: http://iit-iti.nrc-cnrc.gc.ca/projects-projets/paintings-   html
  5. ANSYS web site: http://www.ansys.com
  6. BOYKOV, Y.; KOLMOGOROV, V.: An experimental comparison of min-cut/max-flow algorithms for energy minimization in vision. submitted IEEE Trans. Pattern Anal. and Machine Intell., 2004.
  7. CARSON, C.; BELONGIE, S.; GREENSPAN, H.; BLOBWORLD, MALIK J.: Image segmentation using expectation-maximization and its application to image querying. IEEE Trans. Pattern Anal. And Machine Intell., 24(8):1026–1038, 2002.
  8. CHRISTOUDIAS, C. M.; GEORGESCU, B.; MEER,: Synergism in low level vision. In 16th International Conference on Pattern Recognition., Quebec City, Canada, volume IV, pp. 150–155, 2002.
  9. CIOCOIU, L.; BOROZAN, A-M.; COŞOIU, C.: Tema A19 / 2001 – “Muzeu virtual privind arhitectura până la începutul sec. XX în reţeaua Internet”.
  10. CIOCOIU, L.; BOROZAN, A-M.; COŞOIU, C.: Tema A20/2001 – “Arhive virtuale specifice muzeelor judeţene în reţeaua Internet”.
  11. COCQUEREZ, J.P.; PHILIPP, S.: Analyze d’Images:Filtrage et Segmentation.
  12. Comaniciu, D.; Meer, P.: Mean shift: A robust approach toward feature space analysis. IEEE Trans. Pattern Anal. and Machine Intell., 24:603–619, 2002.
  13. Cour, T.; Yu, S.; Shi, J.: Normalized cuts matlab code. Computer and Information Science, Penn State University. Code available at http://www.cis.upenn.edu/˜jshi/software/.
  14. CUBIT Mesh Generation Toolkit, web site: http://cubit.sandia.gov/
  15. El-Hakim, S.; Beraldin, J.-A.; Picard, M.: 2D Modeling of Heritage Monuments. GIM International, 17(4): 13-15. April 2003. NRC 45821.
  16. El-Hakim, S.F.: Semi-automatic 2D Reconstruction of Occluded and Unmarked Surfaces from Widely Separated Views. Proceedings of ISPRS Commission V Symposium, Close Range Visualization Techniques, Corfu, Greece. 1-2, 2002, pp. 143-148 NRC 44944.
  17. ESTRADA, F.J.; JEPSON, A.D.; CHENNUBHOTLA, C.: Spectral embedding and min-cut for image segmentation. In British Machine Vision Conference, 2004.
  18. FEGS web site: http://fegs.co.uk
  19. FELZENSZWALB, P.F.; HUTTENLOCHER, D.P.: Efficient graph-based image segmentation. Int. Journ. of Comp. Vis., 59(2):167–181, 2004.
  20. GEORGE, P.L.; HECHT, F.; SALTEL E.: Automatic Mesh Generator with Specified Boundary. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, North-Holland, vol. 92, 1991, 269-288.
  21. Home page: http://iit-iti.nrc-cnrc.gc.ca/r-d/2D-vir-reality-realite-vir-2D_e.html
  22. LOHNER, R.: Progress in Grid Generation via the Advancing Front Technique. Engineering with Computers, vol 12, 1996, pp.186-210.
  23. MacNeal-Schwendler Home Page, web site: http://www.mscsoftware.com/
  24. MALIK, J.; BELONGIE, S.; LEUNG, T.; SHI, J.: Contour and texture analysis for image segmentation,  Journ. of Computer Vision, 43(1):7–27, 2001.
  25. MARION, A.: Introduction aux Tehniques de Traitement d’Images.
  26. MARTIN, D.; FOWLKES, C.: The Berkeley Segmentation Dataset and Benchmark. http://www.cs.berkeley.edu/projects/vision/grouping/segbench/.
  27. MARTIN, D.; FOWLKES, C.; MALIK, J.: Learning to detect natural image boundaries using local brightness, color, and texture cues. IEEE Trans. Pattern Anal. and Machine Intell., 26(5):  530–549, 2004.
  28. MARTIN, D.; FOWLKES, C.; MALIK, J.: A database of human segmented natural images and its application to evaluating segmentation algorithms and measuring ecological statistics. In Proc. 8th Int’l Conf. Computer Vision, volume 2, pp. 416–423, July 2001.
  29. NOWOTTNY, DIETRICH: Quadrilateral Mesh Generation via Geometrically Optimized Domain Decomposition. Proceedings, 6th International Meshing Roundtable, 1997, pp. 309-320.
  30. OWEN, S. J.: Meshing Software Survey. Structured Grid Generation Software, web page: http://www.andrew.cmu.edu/user/sowen/software/structured.html
  31. OWEN, S.: A survey of unstructured mesh generation technology. Proceedings of the 7th International Meshing Roundtable, pp. 239-267, http://www.andrew.cmu.edu/user/sowen/survey, 1998.
  32. OWEN, STEVEN J.; STATEN, MATTHEW L.; CANANN, SCOTT A.; SAIGAL, SUNIL: Advancing Front Quad Meshing Using Local Triangle Transformations. Proceedings, 7th International Meshing Roundtable, 1998.
  33. PRATT, W.K.: Digital Image Processing. 2nd Edition, John Wiley & Sons, New York, 1991.
  34. RUSS, J.C.: The Image Processing Handbook. 2nd Edition, CRC Press.
  35. SHI, J.; FOWLKES, C.; MARTIN, D.; SHARON, E.:  Graph based image segmentation tutorial. CVPR 2004. http://www.cis.upenn.edu/˜jshi/GraphTutorial/.
  36. SHI, J.; MALIK,J.: Normalized cuts and image segmentation. IEEE Trans. Pattern Anal. And Machine Intell., 22(8):888–905, 2000.
  37. Staten, Matthew L.; Canann, Scott A.; Owen, Steve J.: BMSWEEP: Locating Interior Nodes During Sweeping. 7th International Meshing Roundtable, 1998.
  38. TetMesh, GSH2D web site: http://www.simulog.fr/tetmesh/
  39. TOUMAZET, J.J.: Traitement de l’Image sur Micro-ordinateur.
  40. WHITE, DAVID R.: Automated Hexahedral Mesh Generation by Virtual Decomposition. Proceedings, 4th International Meshing Roundtable, Sandia National Laboratories, 1995, pp. 165-176.
  41. WHITE, DAVID R.; Kinney, Paul: Redesign of the Paving Algorithm: Robustness Enhancements through Element by Element Meshing. Proceedings, 6th International Meshing Roundtable, Sandia National Laboratories, 1997, pp. 323-335.
  42. YU, S.; SHI, J.: Multiclass spectral clustering. In Proc. Int’l Conf. Computer Vision, 2003.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.