Real time 3D surface feature extraction on fpga
Fpga kullanarak 3B yüzeylerin özniteliklerinin gerçek zamanlı olarak çıkartılması
- Tez No: 268466
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Eğriler, FPGA, Yüzey eğriliği, Yüzeyler, Curves, FPGA, Surface curvature, Surfaces
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Uzaklık haritaları ile ifade edilen üç boyutlu (3B) yüzeylerin, ortalama (H) veGaussian (K) eğrilik analizleri kullanılarak özniteliklerinin çıkartılması, nesnealgılamadan tanımaya kadar olan birçok bilgisayar görüntü işleme algoritması içinönemli bir teknik olarak görülmektedir. Ortalama ve Gaussian eğrilik analizleribilgisayarlar üzerinde yazılım tabanlı olarak geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Buçalışmada, FPGA üzerinde gerçek zamanlı çalışan sayısal eğrilik işlemcisitasarlanmıştır. Hız bakımından yazılım tabanlı uygulamalara alternatif olarak,çoklu ölçekler üzerinde H ve K analizlerine göre yüzey sınıflandırması yapabilen,iki adet farklı sayısal eğrilik işlemcisi geliştirilmiştir. Bu iki işlemci farklı türevhesaplama yaklaşımları kullanmaktadır. İşlemciler içerisinde, analizler içingerekli olan gerçek zamanlı karekök hesaplama devresi tasarlanmıştır. Bu devre,giriş sayılarının olasılıklarını göz önünde tutarak, hatanın en az olması için gereklibölgelerde RAM kullanan yada doğrusal tahmin yapan bir yapıdır. Analiz edilenyüzeyler sabit noktalı sayı temsilleri ile ifade edilmektedir. İşlemciler MatLabüzerinde tasarlanmış ve test edilmiş, VHDL donanım dili ile iki farklı FPGAüzerinde çalıştırılmıştır. Donanım, simülasyon ve yazılım sonuçları birbirleri ilekıyaslanmıştır. Ayrıca hız sonuçları ve güç tüketimleri de verilmiştir.
Özet (Çeviri)
Three dimensional (3D) surface feature extractions based on mean (H) andGaussian (K) curvature analysis of range maps, also known as depth maps, is animportant tool for machine vision applications such as object detection,registration and recognition. Mean and Gaussian curvature calculation algorithmshave already been implemented and examined as software. In this thesis,hardware based digital curvature processors are designed. Two types of real timesurface feature extraction and classification hardware are developed whichperform mean and Gaussian curvature analysis at different scale levels. Thetechniques use different gradient approximations. A fast square root algorithmusing both LUT (look up table) and linear fitting technique is developed tocalculate H and K values of the surface described by the 3D Range Map formedby fixed point numbers. The proposed methods are simulated in MatLab softwareand implemented on different FPGAs using VHDL hardware language.Calculation times, outputs and power analysis of these techniques are compared toCPU based 64 bit float data type calculations.
Benzer Tezler
- An analysis of 3D surface curvature features for 3D SLAM using kinect data
Kinect verisi ile 3-boyutlu SLAM uygulamasında 3-boyutlu yuzey kavis özellikleri kullanımı analizi
ÖMER FARUK ADİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY PARNAS
- EMG sinyalleri ile çok fonksiyonlu protez el simülatörünün kontrolü
Control of the multifunctional prosthetic hand simulator via EMG signals
BEYDA TAŞAR
Doktora
Türkçe
2016
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARİF GÜLTEN
DOÇ. DR. OĞUZ YAKUT
- A new monocular depth estimation model using hybrid architecture
Hibrit mimari kullanarak yeni bir monoküler derinlik tahmini modeli
HAMİDULLAH TÜRKMEN
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
- Performance comparison of point and plane features for SLAM
SLAM uygulamasında nokta ve düzlem özelliklerinin performans karşılaştırması
MÜCAHİT YÖRÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY PARNAS
- Depth extraction, refinement and confidence estimation from image data
Başlık çevirisi yok
GÖRKEM SAYGILI
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTechnısche Unıversıteıt Delft (delft Unıversıty Of Technology)PROF. DR. M. J. T. REINDERS
DR. E. A. HENDRIKS