Geri Dön

3D object recognition from range images

Derinlik görüntülerinde 3 boyutlu nesne tanımlama

PDF İndir

  1. Tez No: 330556
  2. Yazar: FATİH İZCİLER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Tez No

    286157

    3D object recognition using scale-space of curvatures

    Eğrilik ölçek uzayı kullanarak 3B nesne tanıma

    ERDEM AKAGÜNDÜZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY

  2. Tez No

    182151

    Registering range images and segmenting 3d object models

    Derinlik imgelerinin eşleştirilmesi ve üç boyutlu modellerin bölütlenmesi

    OLCAY SERTEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. CEM ÜNSALAN

  3. Tez No

    512704

    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

    Türkçe

    2018

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM KEMAL ÜRE

  4. Tez No

    403426

    Exploring fusion models in computer vision for medical image computing

    Başlık çevirisi yok

    DUYGU SARIKAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolState University of New York at Buffalo

    Dr. JASON J. CORSO

  5. Tez No

    834354

    A statistical framework for degraded underwater video generation

    Bozulmuş sualtı video üretimi için istatistiksel bir yapı

    SERKAN ŞATAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

Geri Dön