Video görüntülerinin sabitlenmesi
Video image stabilization
- Tez No: 295602
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZİYA TELATAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Video görüntüleme aygıtlarının bulunduğu, sabit platform üzerinde belli bir alanı gözleyen, sistemlerde rüzgar, ani darbe vb dış etkenlerin sebep olduğu istenmeyen hareketlerin veya iki eksenli çevre gözetleme sistemlerine sahip platformların rastgele hareketlerinden dolayı video görüntüsüne yansıyan istenmeyen hareketlerin giderilmesi maksadıyla çevresel şartlardan bağımsız (ışık değişimi vb), ve aynı zamanda bilinçli hareketlere karşı hassas, güvenilir bir video görüntü sabitleme algoritması yaratmak amaçlanmıştır. Bu koşullardan yola çıkarak, Ölçekten Bağımsız Öznitelik Dönüşümü (Scale Invariant Feature Transform) tekniği kullanılmış, her görüntü dilimi için bağımsız öznitelikler elde edilmiştir. Daha sonra bu özniteliklerin geçmişe bağımlı olanları haricindekiler elenmiştir. Elde edilen güvenilir öznitelikler yardımı ile birbirini takip eden görüntü dilimleri arasında öznitelik eşleştirmesi yapılmıştır. Eşleştirme yapılırken Öklid mesafesi eşik değeri arttırılarak benzer özellikteki özniteliklerin yanlış eşleşmesi engellenmiştir. Elde edilen eşleştirmeler ile yerel hareket vektörleri bulunmuştur. Yerel hareket vektörleri gruplanarak farklı yönelime sahip yanıltıcı vektörler elenmiştir ve hareket kestirim hataları en aza indirilmiştir. Elde edilen güvenilir yerel hareket vektörleri ile her görüntü dilimi için genel hareket vektörü bulunmuştur. Kare ortalamalarının karekökü yardımı ile elde edilen genel vektörlerin ortalama değer eğrileri alınmış ve bilinçli hareket, rastgele salınımlardan ayırt edilerek hata düzeltmesi yapılmıştır. Elde edilen istenmeyen hareket verileri değerlendirilerek görüntü durağan hale getirilmiştir.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to develop a video stabilization algorithm to avoid unwanted effects on visualization which is created by random motions of the video capturing platforms and which is independent from environmental conditions (illumination, noise, etc.), and is sensitive and reliable to concious motions at the same time. By providing these requirements, ?Scale Invariant Feature Transform? technique is used and for every frame, independent features are obtained. After that, features which are independent from previous frame features are eliminated. Then, by using these features, each following frame features are matched and with these matches local motion vectors are created. To avoid incorrect matching with similar features, Euclidean distance threshold value is modified and discard incorrect matches. Motion estimation errors are minimized by filtering the local motion vectors. With the obtained reliable local motion vectors, the global motion vector of each frame is created.The average value graphs of global vectors which are obtained by the root mean square method are drawn and by the differentiation of the concious motion and random swinging ,the error correction is done. As a result, all the unconcious motion data are evaluated and the video is stabilized.
Benzer Tezler
- Arjantin tango temel hareketlerinin anatomik analizi
Anatomical analysis of basic Argenitne tango figures
RIZA ÖZGÜR ALTUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bale ve Dansİstanbul Teknik ÜniversitesiPerformans Ana Sanat Dalı
PROF. NİHAL CÖMERT
- Digital video stabilization with SIFT flow
SIFT akışı ile sayısal video sabitleme
İNCİ MELİHA BAYTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİH PAZARCI
- Popularity prediction of image posts in social networks based on user and post attributes
Sosyal ağlarda görüntü içerikli paylaşımların kullanıcı ve paylaşım özelliklerine dayalı popülerlik tahmini
MEHMETCAN GAYBERİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile video görüntülerindeki fiziksel şiddetin tespit edilmesi
Video based physical violation detection using machine learning methods
MUHAMMET FATİH POLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYLİN ALIN
- Video görüntülerinin analizinde uç öğrenme makinesi sınıflandırıcı algoritmalarının kullanılması ve geliştirilmesi
Development of extreme learning machine based classification algorithms for analysis of video images
YASİN SÖNMEZ
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENGİN AVCI