3D object recognition from range images
Derinlik görüntülerinde 3 boyutlu nesne tanımlama
- Tez No: 330556
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 143
Özet
Lazer mesafe ölçerlerin gelişen teknolojisi ile birlikte genel nesnelerin tek veya çoklu bakış açılarından tanınması günümüzün populer bir sorunu haline gelmiştir. Bu sorun; gelişigüzel seçilmiş sahnelerdeki nesnelerin şekil tabanlı eşleştirme ve sınıflandırmasını gerçekleştiren günümüzdeki ve gelecekteki görüntüleme sistemleri için hayati bir öneme sahiptir. Bu çalışma,3B şekillerin SURFLET-Çifti ilişkileri diye adlandırılan 4B geometrik özelliklerinin istatistiksel gösterimini kullanan bir algoritmayı temel alarak; bir derinlik görüntüsünü hedef veri tabanındaki 3B tam bir modelle eşleştirmeye yarayan algoritmaları öne sürüp bunları karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Bu özellik, yüzey nokta çiftinin birbirlerine gore geometrik ilişkilerini tanımlar ve nesnenin yerel ve genel karakterini yansıtır. Probleme çözüm bulma isteğiyle, temel alınan algoritmadaki gibi SURFLET çiftlerinin yorumlandığı bir adet algoritma uygulanmaktadır. Bununla birlikte, derinlik görüntülerine 2B uzay doldurma eğrileri uygulanarak ve SURFLET çifleri histogramlarına 4B uzay doldurma eğrileri uygulanarak başka iki metot daha öne sürülmektedir. Bu metotlarda dalgacık çevrimleri filtreleme amaçlı olarak kullanılmıştır. Bu metotlar, kompak, güçlü, genel koordinat çerçevesinden bağımsız ve istek resimlerinin kategorilerini ayırt etmeye yetecek bir şekilde yapılmaya çalışılmıştır. Taban algoritması ve türetilen algoritmalar,gerçek nesnelerin kusurlu derinlik resimlerinin istek resmi olduğu ve çeşitli farklı kategoriden 3B nesnelerin hedef olduğu veritabanı üzerinde uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
Recognizing generic objects by single or multi view range images is a contemporary popularproblem in 3D object recognition area with developing technology of scanning devices such as laser range scanners. This problem is vital to current and future visionsystems performing shape based matching and classification of the objects in an arbitrary scene. Despite improvements on scanners, there are still imperfections on range scans such as holes or unconnected parts on images. This studyobjects at proposing and comparing algorithms that match a range image to complete 3D models in a target database.The study started with a baseline algorithm which usesstatistical representation of 3D shapesbased on 4D geometricfeatures, namely SURFLET-Pair relations.The featuredescribes the geometrical relationof a surface-point pair and reflects local and the global characteristics of the object. With the desire of generating solution to the problem,another algorithmthat interpretsSURFLET-Pairslike in the baseline algorithm, in which histograms of the features are used,isconsidered. Moreover, two other methodsareproposed by applying 2D space filing curves on range images and applying 4D space filling curves on histograms of SURFLET-Pairs. Wavelet transforms are used for filtering purposes in these algorithms. These methods are tried to be compact, robust, independent on a global coordinate frame and descriptive enough to be distinguish queries? categories. Baseline and proposed algorithms are implemented on a database in which range scans of real objects with imperfections are queries while generic 3D objects from various different categories are target dataset.
Benzer Tezler
- 3D object recognition using scale-space of curvatures
Eğrilik ölçek uzayı kullanarak 3B nesne tanıma
ERDEM AKAGÜNDÜZ
Doktora
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
- Registering range images and segmenting 3d object models
Derinlik imgelerinin eşleştirilmesi ve üç boyutlu modellerin bölütlenmesi
OLCAY SERTEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. CEM ÜNSALAN
- Makine öğrenmesi ve görüntü işleme tekniklerini kullanarak drone ile yaprak sınıflandırma
Leaf classification with drone by using machine learning and image processing techniques
MEHMET ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM KEMAL ÜRE
- Exploring fusion models in computer vision for medical image computing
Başlık çevirisi yok
DUYGU SARIKAYA
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolState University of New York at BuffaloDr. JASON J. CORSO
- A statistical framework for degraded underwater video generation
Bozulmuş sualtı video üretimi için istatistiksel bir yapı
SERKAN ŞATAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN