Motion estimation using complex discrete wavelet transform
Karmaşık ayrık dalgacık dönüşümü kullanarak hareket kestirimi
- Tez No: 143583
- Danışmanlar: PROF. DR. METE SEVERCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Çift kanallı görme, feza dayalı hareket kestirimi, karmaşık aynk dalgacık dönüşümü, gabor süzgeçleri, altband ağaç aynşımı, Stereo vision, phase based motion estimation, complex discrete wavelet transform, gabor filters, subband tree decomposition
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Optik akış kestirimi, özellikle son yirmi yılda, sıralı görüntü analizi konusunda çok önemli bir araştırma alanı haline gelmiş ve stereo optik, video sıkıştırması, robotlar ve bilgisayarla görme gibi konularda uygulama alanları bulmuştur. Bu tezde, Magarey ve Kingsbury'nin optik akış tahmini için geliştirdiği karmaşık ayrık dalgacık dönüşümü tabanlı algoritma araştırılmış ve uygulanmıştır. Algoritma, resmi farklı ölçek ve yönelimlerdeM Gabor benzeri süzgeç kullanılan bloklardan geçirerek analiz eden, ayrık dalgacık dönüşümünün kompleks bir versiyonuna dayanır. Çıktı, ölçeklenmiş ve altömeklenmiş yönelim-akortlu altresimlerin sıradüzeninden oluşmuştur. Hareket kestirim algoritması, karmaşık ayrık dalgacık dönüşümünün aradeğerlmdirilebilirlik ve kaydınlabilirlik özelliği tarafından sağlanan, resim alanındaki değişimler ve dönüşüm alanındaki faz kaymaları arasındaki bağıntıya dayanır. Optik akış her ölçekte bu bağıntıyı kullanarak, düşük çözünürlükten yüksek çözünürlüğe giden ve yüksek çözünürlükteki verilerin düşük çözünürlükteki verileri rafine etmek için kullanıldığı bir mantıkla tahmin edilir. Hareket kestirim algoritmasının performansı farklı resimler girdi olarak kullanılarak araştırılmış ve eğrilik düzeltmesi, düzeyler arası aradeğerleme tipi gibi modifikasyonların ve güvenilirlik eşik değeri, maksimum seviye ve en detaylı çözünürlük gibi parametrelerin etkisi analiz edilmiştir. Test sonuçlan gösteriyor ki, metod iyi bilinen diğer algoritmalara oranla özellikle yüksek aydınlatma değişimleri ve gürültü eklenmesi koşullan altında çok daha iyi kestirim doğruluğu vermektedir.
Özet (Çeviri)
The estimation of optical flow has become a vital research field in image sequence analysis especially in past two decades, which found applications in many fields such as stereo optics, video compression, robotics and computer vision. In this thesis, the complex wavelet based algorithm for the estimation of optical flow developed by Magarey and Kingsbury is implemented and investigated. The algorithm is based on a complex version of the discrete wavelet transform (CDWT), which analyzes an image through blocks of filtering with a set of Gabor-like kernels with different scales and orientations. The output is a hierarchy of scaled and subsampled orientation-tuned subimages. The motion estimation algorithm is based on the relationship between translations in image domain and phase shifts in CDWT domain, which is satisfied by the shiftability and interpolability property of CDWT. Optical flow is estimated by using this relationship at each scale, in a coarse-to-fine (hierarchical) manner, where information from finer scales is used to refine the estimates from coarser scales. The performance of the motion estimation algorithm is investigated with various image sequences as input and the effects of the options in the algorithm like curvature-correction, interpolation kernel between levels and some parameter values like confidence threshold maximum number of CDWT levels and minimum finest level of detail are also experimented and discussed. The test results show that the method is superior to other well-known algorithms in estimation accuracy, especially under high illuminance variations and additive noise.
Benzer Tezler
- Generalized area tracking using complex discrete wavelet transform: The complex wavelet tracker
Karmaşık ayrık dalgacık dönüşümü tabanlı genelleştirilmiş alan izleme: Karmaşık dalgacık izleyici
ŞENER YILMAZ
Doktora
İngilizce
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METE SEVERCAN
- İstanbul Boğazı su seviyesi değişimleri hibrit dalgacık-matematiksel tahmin modelleri
Hybrid wavelet- mathematical models for water level prediction Bosphorus Strait
ELİF KARTAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK
- Mobil cihazlar ile derin öğrenme mimarisi kullanarak gerçek zamanlı video nesne izleme
Deep learning architectures for real-time video object tracking by mobile devices
ULAŞ TOSUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU
- Wiener süzgeci ile görüntü onarımında yeni bir yaklaşım
A New approach in image restoration by wiener filtering
MELİKE DİŞBUDAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ