Dense depth map estimation for object segmentation in multi-view video
Çok görüntülü videoda nesne bölütlemesi için sık derinlik haritası kestirimi
- Tez No: 201770
- Danışmanlar: DOÇ. DR. A. AYDIN ALATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Çizge kuramlı görüntü bölütleme, sık derinlik haritası kestirimi, düzlem ve açı tarama, çoklu görüntülü video nesne bölütlemesi, Graph-theoretic image segmentation, dense depth map estimation, plane and angle sweeping, multi-view video object segmentation
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 149
Özet
Bu tezde, sık derinlik haritası çıkarımı ile tek, stereo ve çoklu görüntüden nesne bölütlemesi problemleri için öne sürülen yeni yaklaşımlar sunulmaktadır. İlk kısımda, yaygın olarak kullanılan düzgülü kesik görüntü bölütleme algoritmasının çizge yapısı üzerinde yapılan değişikliklerle geliştirilmesi ile oluşturulan çizge tabanlı renk bölütlemesi algoritması önerilmektedir. Bölütleme çizgenin döngüsel olarak parçalara ayrılmasıyla elde edilir. Önerilen yöntemin bazı iyi bilinen bölütleme algoritmaları, döngülü en kısa kapsayan ağaç [3], ortalama kayma [4] ve klasik düzgülü kesik [6], ile karşılaştırılması amacıyla yapılan deneylerin sonuçları klasik yöntemler üzerindeki gelişmeleri açıkça göstermektedir. Bölgesel tabanlı yaklaşım aynı zamanda yeni geliştirilmiş düzlem ve açı taramasına dayalı sık derinlik haritası kestirimi aşamasında da kullanılmaktadır. Önerilen sık derinlik haritası kestirimi yönteminde tüm sahnenin bölgesel olarak düzlemlerden oluştuğu varsayılmaktadır. Düzlemsel yamaların 3 boyuttaki modelleri görünürlük kısıdı da kullanan fırsatçı bir arama algoritması ile kestirilmektedir. Son aşamada, derinlik haritalarını iyileştirmek ve sahnenin düzlemselliğini gevşetmek için bölge parçalama ve piksel tabanlı yargı yayılımına [32] dayalı iki farklı yöntem önerilmektedir. Son olarak, görüntü bölütleme algoritması derinlik ve optik akış bilgilerinin eklenmesi ile çoklu görüntülü video nesne bölütlemesi amacıyla genişletilmektedir. Optik akış iki farklı yöntemle, ?KLT izleme? ve bölge tabanlı blok eşleme, elde edilmektedir. Her iki yöntem de, önerilen bölütleme algoritmasındaki kullanılabilirlikleri açısından karşılaştırılmaktadır. Yapılan deneyler, renk bilgisine ilave olarak kullanılan derinlik ve optik akış bilgilerinin bölütleme performansını arttırdığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, novel approaches for dense depth field estimation and object segmentation from mono, stereo and multiple views are presented. In the first stage, a novel graph-theoretic color segmentation algorithm is proposed, in which the popular Normalized Cuts [6] segmentation algorithm is improved with some modifications on its graph structure. Segmentation is obtained by the recursive partitioning of the weighted graph. The simulation results for the comparison of the proposed segmentation scheme with some well-known segmentation methods, such as Recursive Shortest Spanning Tree [3] and Mean-Shift [4] and the conventional Normalized Cuts, show clear improvements over these traditional methods. The proposed region-based approach is also utilized during the dense depth map estimation step, based on a novel modified plane- and angle-sweeping strategy. In the proposed dense depth estimation technique, the whole scene is assumed to be region-wise planar and 3D models of these plane patches are estimated by a greedy-search algorithm that also considers visibility constraint. In order to refine the depth maps and relax the planarity assumption of the scene, at the final step, two refinement techniques that are based on region splitting and pixel-based optimization via Belief Propagation [32] are also applied. Finally, the image segmentation algorithm is extended to object segmentation in multi-view video with the additional depth and optical flow information. Optical flow estimation is obtained via two different methods, KLT tracker and region-based block matching and the comparisons between these methods are performed. The experimental results indicate an improvement for the segmentation performance by the usage of depth and motion information.
Benzer Tezler
- Object-based 3-D motion and structure analysis for video coding applications
Video kodlama uygulamaları için nesneye dayalı üç-boyutlu harket ve derinlik analizi
A.AYDIN ALATAN
Doktora
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ONURAL
- Deep learning-based building segmentation using high-resolution aerial images
Yüksek çözünürlüklü hava görüntüleri kullanarak derin öğrenme temelli bina bölütlemesi
BATUHAN SARITÜRK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Storefront logo recognition and stereo vision based distance estimation
Mağaza logosu tanıma ve stereo görüntü tabanlı mesafe kestirimi
MEHMET BİBERCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Doğadan esinlenen koku ve ikili görüye dayalı gerçek zamanlı bir gömülü sistem tasarımı
A bio-inspired real time embedded system design based on olfaction and stereo vision
SELMAN ERGÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Visual-inertial sensor fusion for 3D urban modeling
Görsel-ataletsel duyaç tümleştirme kullanılarak şehirlerde 3B modelleme
SALİM SIRTKAYA
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN