Cisimlerin konumlarını video kamera görüntüsü ile belirlemek
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 29640
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. OSMAN PARLAKTUNA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Derinlik, Görüntü, Video kamera, Depth, Image, Video camera
- Yıl: 1993
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Bu çalışmada stereo görüntü kullanılarak derinlik bilgisi bulunmaya çalışılmıştır. Derinlik bilgisini bulmak için kullanılan iki görüntünün ortak olan kısımları eşleştirilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada özellik tabanlı eşleştirme metodlarından iki tanesi kullanılmıştır. Bunlardan ilki görüntüdeki kenar noktalarını kullanarak bunları doğru parçalarına dönüştürmektedir. Daha sonra bu doğru parçalarının birbirlerine göre olan konumları, yönleri, parlaklık değerleri, ve uzunlukları eşleştirme kriteri olarak alınıp eşleştirme kuralları geliştirilmiştir. İkinci eşleştirme metodunda ise kenar noktalarının kendileri kullanılmaktadır. Bu kenar noktalarının çevresindeki kenar noktaları ile komşulukları kullanılarak şekilsel süreklilik, yerel farkların sürekliliği, ve eşleştirme olasılığının sürekliliği kriterleri göz önüne alınarak eşleştirme algoritması geliştirilmiştir. Sonuç olarak geliştirilen iki eşleştirme algoritması küçük ama gerçek görüntüler Üzerinde uygulanmıştır. Eşleştirme yapıldıktan sonra sol ve sağ görüntüler arasındaki fark kullanılarak derinlik hesaplanabilir.
Özet (Çeviri)
II SUMMARY In this study, it is tried to find depth information using stereo images. To find the depth information, matching of common points of two stereo images is used. Two feature-based matching algorithms were used to match the stereo images. The first one uses position, orientation, contrast, and lenght of edges as matching features. The second method uses edge points as features. Zero crossing patterns of edge points, and figural continuity, disparity continuity and matching probability continuity were used to match the corresponding points of two images. Finally, these algorithms were applied to small but realistic images. After matching, the disparity between left and right images can be used to determine the depth information.
Benzer Tezler
- Investigation of microstructure movement under flow by using image processing and deep learning
Akış altındaki mikroyapı deformasyonunun görüntü işleme ve derin öğrenme kullanılarak incelenmesi
SAEED SARBAZZADEH KHOSROSHAHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET CAN ERTEN
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA
- Makro besin elementlerinin (NPK) İzmir'de Mayıs ayında açığa dikilen 4-6 cm çevre büyüklüğündeki Gladiolus cinsine ait“hunting song”ve“Novalüx”kültür çeşitlerinin yumrularının gelişmeleri üzerine etkileri
Başlık çevirisi yok
TAHA ALİ AMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
ZiraatEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADNAN HATİPOĞLU
- Üzüm sularının pastörizasyonu ve kontsantresi sırasında hidroksimetilfurfural oluşumu üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
ŞERİFE ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ürünleri Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL