Genel çevrelerin mesafelerinin bulanık resimlerden hesaplanması
Computing depth of general scenes from defocused images
- Tez No: 152086
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. VEYSEL ASLANTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Odaklama tabanlı mesafe hesaplama teknikleri, bulanıklıktan mesafe hesabı, yapay sinir ağları, Focus-based depth computation techniques, depth from defocusing, artificial neural network
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Ill GENEL ÇEVRELERİN MESAFELERİNİN BULANIK RESİMLERDEN HESAPLANMASI ÖZET Bir çevrenin mesafe bilgisini, onun iki boyutlu resminden elde etmek, bilgisayarlı görme alanında büyük bir öneme sahiptir. Bu bilginin robotik, tıp, nesne tanıma, çevre yorumlama, engelden sakmma gibi pek çok kullanım alanı vardır. Görünen bir yüzeyin uzaklığı, yüzey ile sensör arasındaki mesafedir. Bu tez. odaklama tabanlı mesafe hesaplama tekniklerinin teorisini açıklayıp, bu alanda yapılmış çalışmaları inceler ve nesnelerin mesafelerini, onların bulanık görüntülerinden hesaplayan yeni bir teknik sunar. Geliştirilen teknik özel çevre aydınlatmasına gerek duymaz ve tek bir kamera kullanır. Dolayısıyla, stereo ve hareket temelli tekniklerde var olan karşılaştırma ve görünmeme problemleri ve aktif tekniklerde çevreye gönderilen enerjinin çevre tarafından emilmesi gibi problemler de bu teknikte bulunmaz. Bir çevrenin mesafesi, herhangi bir önbilgi olmaksızın, o çevrenin tek bir bulanık görüntüsü ile hesaplanamaz. Bunun sebebi, resimdeki yumuşak kenarlar, çevredeki keskin kenarların bulanık görüntüleri olabileceği gibi. yumuşak kenarların net görüntüleri de olabilir. Bu sebeple, herhangi bir çevrenin mesafesini, onun bulanık görüntülerinden elde eden yeni bir teknik geliştirilmiştir. Bu teknik, çevrelerin mesafesini, onun bulanık görüntülerinden, geri yayılım (BP) algoritması ile eğitilmiş Çok Katmanlı Perceptron (MLP) kullanarak hesaplar. Aynı çevrenin, farklı kamera parametreleri ile elde edilmiş iki görüntüsünün, Fourier Dönüşümleri (FT) hesaplandıktan sonra, dönüşümlerin katsayıları oranlandı. Elde edilen sonuçlar, MLP'yi eğitmede ve test etmede kullanıldı. Uygulamalarda kullanılan bütün YSA'lar, mesafe için kullanılan tek bir çıkışa sahiptir.
Özet (Çeviri)
IV COMPUTING DEPTH OF GENERAL SCENES FROM DEFOCUSED IMAGES ABSTRACT Recovering the depth information of a scene from its two-dimensional images is a very important task in computer vision. It has numerous applications in areas such as robotics, medicine and surface science for the purposes of object recognition, scene interpretation, obstacle avoidance, inspection, assembly and manipulation. The depth of a visible surface in a scene is the distance between the surface and the sensor. This thesis explains the theory of focus-based depth computation techniques, surveys the work so far undertaken in the area of computing depth using focus-based techniques and presents a new technique for obtaining the depth of objects using their defocused images. The developed technique does not require special scene illumination and need only a single camera. Therefore, there are no correspondence and occlusion problems as found in stereo vision and motion parallax or intrusive emissions as with active depth computation techniques. With no prior knowledge of the scene under analysis, depth estimation cannot be carried out using a single blurred image of that scene. This is because soft edges in the image may be either defocused step edges or focused soft edges in the scene. Therefore a new technique is proposed to compute the depth of any scene from its defocused images. The technique computes the depth of the scene from their defocused images using a Multi- Layer Perceptron (MLP) neural network trained by the backpropagation (BP) algorithm. Having computed Fourier Transforms (FT) of two images of the same scene obtained with different camera parameters, the coefficients of the transforms were divided. The result was than used for training and testing the MLP. In the experiments, all the NNs employed had one output (for depth).
Benzer Tezler
- Searching for the impact of network connectivity on borrowing performance: The case of Turkey
Ağ bağlantısının ikincil şehirlerin performansına etkisinin araştırılması: Türkiye örneği
EĞİNÇ SİMAY ERTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE FERHAN GEZİCİ KORTEN
- Tasarlayan ve üreten grupların mesleki tanım, ilişki ve özniteliklerinin tasarımcı-üretici örneğinde incelenmesi
Describing the professional definitions, relations, and attributes of designer and producer groups through the example of designer-maker
DUYGU KAÇAR
Doktora
Türkçe
2022
Endüstri Ürünleri TasarımıMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SANİYE MELTEM ŞEN
- Determinatıon of safety distance from transmission lines and the base stations
Başlık çevirisi yok
ADEWALE SAMUEL SALAMI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÜsküdar ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞABAN SELİM ŞEKER
- Düşük orifis plaka mesafelerinde sentetik çarpmalı jetlerin sayısal olarak incelenmesi
Numerical investigation of synthetic impinging jets at low orifice plate distances
EDA ERGÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAMER ÇALIŞIR
- Emerging security structure of Europe after cold war
Başlık çevirisi yok
NURETTİN ALTUNDEĞER
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Uluslararası İlişkilerFatih ÜniversitesiUluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ OKMAN