İki ve üç boyutlu nesnelerin afin normalizasyonu ve eliptik Fourier tabanlı örtük polinomlarla afin değişmez olarak modellenmesi
Affine normalization of 2D and 3D objects and affine invariant modeling of implicit polinomials by elliptic Fourier based descriptors
- Tez No: 150220
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. MUSTAFA ÜNEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
-l,X " ' \ % v ozet \v, ^^r.^/ Serbest şekilli nesnelerin farklı bakış açılan altında pozlanmış sayısal resimlerinden otomatik olarak tanınması örüntü (pattern) analizi ve bilgisayarla görmenin önemli bir problemidir. Nesnenin smır kümesi, parametrik ve örtük temsiller bu problemin çözümünde sıkça kullanılmaktadır. Bu tezde ilk olarak nesnelerin sınır kümeleri kullanılarak, nesnelerin afin değişmez normalizasyonu çalışılmıştır. 2 boyutlu eğri ve 3 boyutlu yüzeyler için bağımsız bileşen analizini temel alan yeni bir afin değişmez normalizasyon algoritması geliştirilmiştir. Nesnenin smır kümesi ilk olarak temel bileşen analizi ile öteleme, eğiklik ve ölçekleme bakımından normalleştirilir. Daha sonra bağımsız bileşen analizi ve yüksek mertebeden momentler kullanarak sınır kümesi dönme ve yansıma bakımından normalleştirilir. Bütün normalleştirme işlemlerinin sonucunda nesnenin her afin dönüşmüş versiyonu, standart tek bir pozisyona getirilir. Geliştirilen normalizasyon metodu birçok uygulamada ön işleme olarak kullanılacağı gibi nesne tanıma için de kullanılabilir. Geliştirilen yöntemin gürültülere karşı gürbüzlükleri incelenmiş ve normalleştirilen nesne sınır kümeleri Hausdorff uzaklık ile tanınmıştır. Bu tezde çalışılan diğer bir konu ise afin dönüşüm geçirmiş nesnelerin cebirsel eğrilerle modellenip tanınması konusudur. Örtük eğriler ve yüzeyler modellemede üstün avantajlara sahiptirler. Bunun yanında cebirsel eğrilerin değişmezleri nesne tanımada ve eşleştirmede çok kullanışlıdır. Nesnelerin afin dönüşüm altında tanınmasına olanak sağlayacak yeni bir afin değişmez eğri uydurma algoritması geliştirilmiş ve sunulmuştur. Eğri uydurma algoritması afin değişmez Fourier tanımlayıcıları ve matris yok etme metotlarını temel almaktadır. Algoritmanın kararlılığı birçok gürbüzlük (robustness) ve tanıma deneyleri ile test edildi. Geliştirilen eğri uydurma algoritması birçok gürültüye karşı gürbüz sonuçlar vermiştir. Elde edilen cebirsel eğrilerde istenmeyen fazla parça yoktur. Sunulan algoritma diğer algoritmalarla karşılaştınlmıştır.
Özet (Çeviri)
SUMMARY Automatic recognition of free-form objects captured from different points of view is an important problem in pattern analysis and computer vision. Data contours, parametric and implicit representations are commonly used to solve this problem. In this thesis, a new two-dimensional curve and three-dimensional surface normalization method using Independent Component Analysis (ICA) is presented. First, Principle Component Analysis (PCA) whitening transform is used for translation, shear and scale normalization of 2D boundarys. ICA and the third order moments are then employed for rotation and reflection normalization. It is shown that all affine transformed versions of an object have a unique or canonical representation. Experimental results are presented to asses the robustness of our method. Hausdorff distance is used to recognize afin transformed curves and surfaces. Proposed normalization technique can be used as a pre-processing for object modeling and recognition. As a second, we present an affine invariant implicit polynomial fitting algorithm to represent free-form objects in this thesis. Implicit algebraic curves and surfaces have certain advantages in modeling applications. Invariants of implicit algebraic curves are also very useful in object recognition and matching. Proposed algorithm is based on the affine invariant Fourier descriptors and implicitization of them by matrix annihilation. Stability of our fitting algorithm is illustrated by experiments and some invariant recognition examples are presented to assess the robustness of our fitting method under data perturbations. The resulting fits contain no extra components. Proposed fitting algorithm is compared with some other fitting algorithms as well.
Benzer Tezler
- Cross-domain one-shot object detection by online fine-tuning
Çevrimiçi ince-ayar ile tek-örnekli çapraz-alan nesne tespiti
İREM BEYZA ONUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL
- Geometrik integrasyon teori
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA KUL
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
MatematikKaradeniz Teknik ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. SAİT EROĞLU
- Nesnelerin iki boyutlu görüntüler kullanılarak üç boyutlu modellenmesi ve üretimi
Three dimensional modeling and production using two dimensional images of objects
ORHAN TOSUN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN ŞENOL
- Görsel sanatlar dersinde iki ve üç boyutlu çalışmalarda doku konusunun öğrenci uygulamalarına etkisi
Impact of the texture on student practices in two and three dimensional works in visual art course
DERYA İŞLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANAN DEMİR