Geri Dön

Surface reflectance estimation from spatio-temporal subband statistics of moving object videos

Hareket eden nesne videolarının altband istatistikleri kullanılarak yüzey yansıtma özelliğinin belirlenmesi

  1. Tez No: 313494
  2. Yazar: ONUR KÜLÇE
  3. Danışmanlar: PROF. DR. LEVENT ONURAL, YRD. DOÇ. DR. KATJA DOERSCHNER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Psikoloji, Electrical and Electronics Engineering, Psychology
  6. Anahtar Kelimeler: İnsan GÖrsel Sistemi, Yüzey Yansıması, Film Altband İstatistikleri, Üç boyutlu Gauss'un İkinci Dereceden Türevi, Doku Sentezi, Döndürülebilir Piramit, The Human Visual System, Surface Reflectance, Movie Subband Statistics, Three-Dimensional Second Order Derivative of Gaussian Filter, Texture Synthesis, Steerable Pyramid
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 119

Özet

Nesnelerin hareket görüntüleri, 3 boyutlu (3B) yapı, biyolojik hareket, maddenin yapısı gibi nesne özelliklerini kapsayan geniş bir alanda bilgi verebilir. Görsel sistemin, yüuzey yansıması veya nesnenin katılığı gibi karmaşık özellikleri nasıl algıladığı ile ilgili bilgimiz ise sınırlıdır. Maddenin yüzey yapısının algılanmasını sağlayan sinirsel mekanizmanın ortaya çıkarılması için doğal başlangıç noktası, mat ve parlak yüzeyleri içeren farklı sınıfardaki hareketli dokulara uygulanan, düşük seviye görsel sinir hücrelerini taklit eden süzgeçlerin çıkışlarını incelemektir. Bu amaçla, frekans tepkisi Gauss'un ikinci dereceden türevi olan mekan-zamansal band-geçirgen süzgeçler tasarladık. Bu süzgeçler, frekans alanında sekiz yönde ve üç ölçekte tasarlandılar. Bu süzgeçlerin hareketli parlak ve mat dokulara olan çıktılarını bulduk. Özellikle, süzgeçlerin çıkışlarındaki histogramlarınistatistiklerini değgerlendirdik ve histogramların ortalama, standart sapma, yamukluk ve sivrilik (basıklık) ölçülerini hesapladık. Parlak ve mat doku altbandhistogramları arasında standart sapma ve yamukluk açısından belirgin farklar olduğunu gözlemledik. Bu basit ölçümlerin gerçekte parlak veya mat nesnelerin tanınması için kullanılıp kullanılamayacağını anlamak için, bu istatistikleri kullananbilgisayar tabanlı bir sınıflandırıcı geliştirdik. Sonuçlar kullanılan filmlerin %75'inin doğru olarak sınıflandırılabildiğini gösterdi. Mat nesnelerin doğru olarak sınıflandırma oranı %71 iken parlak nesnelerin doğru sınıflandırılma oranı %77 olarak bulundu. Daha sonra, altband istatistikleri açısından parlak ve mat nesnelere benzeyen hareketli dokular üretildi. İlginic bir şekilde, üretilmiş filmler ne mat ne de parlak bir görünüme sahipti. Bu sonuçlar tümden ele alındığında, dönen parlak ve mat nesnelerin mekan-zamansal altband istatistikleri arasında fark olduğu gözlemlendi. Beyin bu farkları, algılama sürecinde kullanabileceği halde, üretilen dokular bize, istatistikler nesnenin madde yapısının kalitesini anlamak için yeterli olmayabileceğini gösterdi.

Özet (Çeviri)

Image motion can convey a broad range of object properties including 3D structure(structure from motion, SfM), animacy (biological motion), and its material. Our understanding of how the visual system may estimate complex properties such as surface reflectance or object rigidity from image motion is still limited. In order to reveal the neural mechanisms underlying surface material understanding, a natural point to begin with is to study the output of filters that mimic response properties of low level visual neurons to different classes of moving textures, such as patches of shiny and matte surfaces. To this end we designed spatio-temporal bandpass filters whose frequency response is the second order derivative of the Gaussian function. Those filters are generated towards eight orientations in three scales in the frequency domain. We computed responses of these filters to dynamic specular and matte textures. Specifically, we assessed the statistics of the resultant filter output histograms and calculated the mean, standard deviation, skewness and kurtosis of those histograms. We found that there were substantial differences in standard deviation and skewness of specular and matte texture subband histograms. To formally test whether these simple measurements can in fact predict surface material from image motion we developed a computer-assisted classier based on these statistics. The results of the classication showed that, 75% of all movies are classied correctly, where the correct classication rate of shiny object movies is around 77% and the correct classification rate of matte object movies is around 71%. Next, we synthesized dynamic textures which resembled the subband statistics of videos of moving shiny and matte objects. Interestingly the appearance of these synthesized textures were neither shiny nor matte. Taken together our results indicate that there are dierences in the spatio-temporal subband statistics of image motion generated by rotating matte and specular objects. While these dierences may be utilized by the human brain during the perceptual process, our results on the synthesized textures suggest that the statistics may not be sucient to judge the material qualities of an object.

Benzer Tezler

  1. Başlıca iklim parametrelerinin bitki su tüketimine etkilerinin uzaktan algılama yöntemleri ile araştırılması

    Investigation of effects of major climate parameters on crop water consumption using remote sensing methods

    ORKAN ÖZCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU

    PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ

  2. Uzaktan algılama verilerinden su kalitesi parametrelerinin tespit edilmesi

    Detection of water quality parameters from remote sensing data

    ERSAN BATUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV

  3. In and end of season soybean yield prediction with histogram based deep learning

    Histogram temelli derin öğrenme ile sezon içi ve sezon sonu soya fasulyesi verim tahmini

    ESRA ERİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT DURMAZ

  4. Eğlence gürültü haritalarının hazırlanması:İstanbul Boğazı Kuruçeşme mevkii örneği

    Noise mapping in recreational precinct:Istanbul Bosphorus Kuruçeşme district example

    MERVE BÖLÜKBAŞI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVTAP YILMAZ

  5. Impervious surface estimation and mapping via remotely sensed techniques

    Uzaktan algılama teknikleri ile geçirimsiz yüzey tahmini ve haritalanması

    KAVEH KHORSHID

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK