Depois da realidade aumentada, temos a realidade… diminuída

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Pesquisadores da Áustria e do Japão criaram um mecanismo que torna possível remover objetos de gravações ao vivo de ambientes tridimensionais sem atraso de tempo enquanto a câmera permanece em movimento.

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Na prática, funciona como a contrapartida da realidade aumentada (RA), em que são inseridos objetos digitais em uma cena real. Na realidade diminuída (RD), objetos são removidos e o vazio é preenchido.

Até então, os métodos conhecidos para a RD exigiam muito poder computacional e só conseguiam gerar a cena adaptada com um atraso de tempo e, às vezes, representações incorretas, segundo os pesquisadores.

O que tem de novo?

A equipe do Instituto de Computação Visual Universidade de Tecnologia de Graz se juntou com um grupo da Universidade Keio para combinar várias tecnologias e criar uma nova técnica para a RD. Funciona como um “photoshop para cenas 3D”, nas palavras de Shohei Mori, um dos participantes.

• O método InpaintFusion utiliza a pintura 2D como ponto de partida e, em seguida, os objetos são eventualmente removidos de uma cena 3D;
  
• As entradas do usuário na tela 2D são projetadas na cena 3D para possibilitar a definição das áreas a serem removidas;
  
• Um quadro-chave serve como ponto de partida, e um fundo plausível é criado pela coleta e fusão de pixels correspondentes dos arredores do objeto a ser removido;
  
• Para alcançar isso em 3D, as informações de cor e os dados de profundidade da cena digitalizada são otimizados simultaneamente para que o resultado pareça convincente mesmo se a perspectiva da câmera for alterada;
  
• O projeto conseguiu aplicar a pintura 3D a dados de imagens 3D volumétricas (imagens multicamadas), o que leva a uma maior qualidade na percepção da distância do objeto.

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Diversas aplicações

A técnica vai além de remover elementos desagradáveis ​​de vídeos de férias, como podem pensar alguns. As aplicações da RD podem ser úteis para a simulação de mau funcionamento em conjuntos de dados de treinamento para veículos autônomos, por exemplo.

Na área médica, a RD pode contribuir removendo elementos que distraem do campo de visão das câmeras de gravação durante procedimentos cirúrgicos, fornecendo material de aprendizagem sem perturbações para os alunos.

“A tarefa agora é desenvolver os kits de ferramentas apropriados para que essas possibilidades possam ser disponibilizadas a um público mais amplo. Outro objetivo é a geração rápida e eficiente de modelos 3D a partir de um pequeno número de imagens individuais”, explicou Shohei Mori.