Robust extraction of sparse 3D points from image sequences
Seyrek 3B noktaların görüntü dizilerinden dayanıklı biçimde çıkarımı
- Tez No: 224023
- Danışmanlar: DOÇ. DR. A. AYDIN ALATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 155
Özet
Bu tezde kalibre edilmiş görüntü dizilerinden 3B noktaların çıkarımı incelenmiştir. 3B sahne geriçatımı için önerilen yöntem, ilki iki görüntüden geriçatım problemi, ikincisi ise bunun çok sayıda görüntüye uyarlanması olmak üzere iki aşamada ele alınmıştır. İncelenen iki görüntüden geriçatım yöntemi; öznitelik tespiti ve eşleme, eşkutupsal geometri çıkarımı ve kamera ve sahne yapısının geriçatımı gibi temel bileşenlerden oluşmaktadır. Öznitelik tespiti ve eşleme, SIFT yöntemiyle gerçekleştirilmiştir. Eşkutupsal geometri çıkarımı ile ilgili olarak, temel matris hesaplanması amacıyla 7-nokta ve 8-nokta algoritmaları incelenmiş, ayrıca dayanıklı ve doğru model çıkarımı için RANSAC ve PROSAC kullanılmıştır. İki görüntüden geriçatım probleminin son basamağında ise, temel matristen kamera izdüşüm matrisleri hesaplanır ve üçgenleme yöntemiyle 3B sahne noktalarının yerleri saptanır; böylece sahne yapısı ve kameralar izdüşümsel bir dönüşümün belirsizlik sınırları dahilinde tespit edilmiş olur. İki görüntüden geriçatımın çoklu görüntülere uyarlanması, her yeni görüntü için, kamera izdüşüm matrisinin geriçatımı hâlihazırda gerçekleştirilmiş nokta çiftlerinden hesaplanması, ve daha sonra sahne yapısına henüz geriçatılmamış nokta çiftlerinin üçgenlenerek eklenmesi ile gerçekleştirilir. Son olarak, kamera kalibrasyon bilgisinden elde edilen doğrultucu bir homografi ile geriçatımın izdüşümselden metriğe çevrimi sağlanır. Temiz bir geriçatım elde edebilmek amacıyla, yanlış noktaların sahneden çıkarılmasına yönelik iki ayrı yöntem önerilmiştir. Geriçatım probleminin çözümüne yönelik incelemelerin yanı sıra, geriçatımın çeşitli basamaklarında kullanılan rakip algoritmaların performanslarını karşılaştıran deneyler de yapılmıştır. Seyrek geriçatım problemiyle bağlantılı olacak şekilde, sahnenin geriçatılmış nokta bulutlarından örgü modelini oluşturan ve hız-bozunum bağlamında verimli gösterimini hedefleyen bir algoritma incelenmiş, ayrıca algoritmanın performansı deneylerle irdelenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the extraction of sparse 3D points from calibrated image sequences is studied. The presented method for sparse 3D reconstruction is examined in two steps, where the first part addresses the problem of two-view reconstruction, and the second part is the extension of the two-view reconstruction algorithm to include multiple views. The examined two-view reconstruction method consists of some basic building blocks, such as feature detection and matching, epipolar geometry estimation, and the reconstruction of cameras and scene structure. Feature detection and matching is achieved by Scale Invariant Feature Transform (SIFT) method. For the estimation of epipolar geometry, the 7-point and 8-point algorithms are examined for Fundamental matrix (F-matrix) computation, while RANSAC and PROSAC are utilized for the robustness and accuracy for model estimation. In the final stage of two-view reconstruction, the camera projection matrices are computed from the F-matrix, and the locations of 3D scene points are estimated by triangulation; hence, determining the scene structure and cameras up to a projective transformation. The extension of the two-view reconstruction to multiple views is achieved by estimating the camera projection matrix of each additional view from the already reconstructed matches, and then adding new points to the scene structure by triangulating the unreconstructed matches. Finally, the reconstruction is upgraded from projective to metric by a rectifying homography computed from the camera calibration information. In order to obtain a refined reconstruction, two different methods are suggested for the removal of erroneous points from the scene structure. In addition to the examination of the solution to the reconstruction problem, experiments have been conducted that compare the performances of competing algorithms used in various stages of reconstruction. In connection with sparse reconstruction, a rate-distortion efficient piecewise planar scene representation algorithm that generates mesh models of scenes from reconstructed point clouds is examined, and its performance is evaluated through experiments.
Benzer Tezler
- Depth extraction, refinement and confidence estimation from image data
Başlık çevirisi yok
GÖRKEM SAYGILI
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTechnische Universiteit Delft (Delft University of Technology)PROF. DR. M. J. T. REINDERS
DR. E. A. HENDRIKS
- 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
- Face recognition with local Walsh transform
Yerel Walsh dönüşümü ile yüz tanıma
MERYEM UZUN PER
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Örneklem tabanlı gürbüz konuşma tanıma
Exemplar based noise robust speech recognition
FATİH AKTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Seyreklik ve sözlük öğrenme yaklaşımlarının sınıflandırma ve yüz tanımaya uygulanması
Classification and face recognition application of sparsity and dictionary learning based methods
BERNA AZİZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU