Geri Dön

Üç boyutlu algılayıcılardan elde edilen nokta bulutlarının bölütlenmesi

The segmentation of the point clouds obtained from the three dimensional sensors

  1. Tez No: 394296
  2. Yazar: HÜSEYİN BOZKURT
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RİFAT KURBAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 98

Özet

Son yıllarda gelişen teknoloji ile birlikte görüntü işleme üzerine yapılan çalışmaların sayısı ve kaliteleri artmıştır. Birçok sektörde insan eli değmeden, görüntü işleme teknikleri kullanılarak makineler ile gerekli işlemler yapılmaktadır. Teknolojik gelişmeler beraberinde yeni ihtiyaçları da getirmiştir. Bundan dolayı 2B görüntü bölütleme problemlerinin yerini artık 3B nokta bulutu bölütleme problemleri almıştır. 3B nokta bulutları görüntü işleme olmaksızın makineler için bir şey ifade etmez. Bundan dolayı onların istenilen amaca uygun olarak işlenmesi ve sonrasında yorumlanması gerekir. Bu tez çalışmasının amacı, açık kaynak kodlu PCL (nokta bulutu kütüphanesi)' nin ihtiva ettiği 3B nokta bulutu bölütleme yöntemlerinin tanıtılması ve birbirleri ile farklı kriterlere göre kıyaslanmasıdır. Ayrıca bu yöntemlerin varsayılan parametre değerlerinde değişiklikler yapılarak daha iyi sonuçların elde edilmesi amaçlanmıştır. Tüm yöntemler, varsayılan parametre değerleri ve belirlenen yeni parametre değerleri ile test edilerek farklı kriterlere göre kendi içinde ve diğerleri ile kıyaslanmıştır. Gerçekleştirilen deneylerde, bölge tabanlı bölütleme yöntemlerinin bölütleme başarısının yüksek olduğu görülmüştür. Bu yöntemler, bölge büyütmeli bölütleme ve renk tabanlı bölge büyütmeli bölütleme yöntemleridir. Ayrıca küme tabanlı bölütleme yöntemi olan öklid küme çıkarımı yönteminin oldukça hızlı sonuç ürettiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In recent years, the quantity and quality of studies on image processing has increased with developing technology. The necessary procedures are performed using image processing techniques by machines in many industry. Technological developments has brought with it new needs. So 3D point cloud segmentation problems has taken the places of 2D image segmentation problems. 3D point cloud without image processing does not mean anything for machines. Therefore it must be processed according to desired purpose and reviewed following. The aim of this thesis is introduction of 3D point cloud segmentation methods that are contained by open source PCL (point cloud library) and comparison with each other according to different criteria. Furthermore it is also intended to obtain better results by variations in the default parameter values of the methods. All methods were compared with itself and each other according to different criteria by testing with the default and specified new parameter values. In the experiments conducted, region-based segmentation methods have been shown to have high segmentation success. These are region growing segmentation and color-based region growing segmentation methods. Furthermore euclidean cluster extraction method that is a cluster-based segmentation has been shown to produce results quickly.

Benzer Tezler

  1. Intelligent sensing for robot mapping and simultaneous human localization and activity recognition

    Robot haritalama ve insanlarda eşzamanlı konum belirleme ve aktivite ayırdetme için akıllı algılama

    KEREM ALTUN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. BİLLUR BARSHAN

  2. Point-based matching of oblique ımages acquired from airplane and uav platforms

    Uçak ve iha platformlarından elde edilen eğik görüntülerin nokta tabanlı eşleştirilmesi

    SILA BAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ ÖZGÜN OK

  3. Spatial 3D local descriptors for object recognition in RGB-D images

    RGB-D imgelerde nesne tanıma için üç boyutlu uzamsal yerel tanımlayıcılar

    KAMİL BERKER LOĞOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPTEKİN TEMİZEL

    YRD. DOÇ. DR. SİNAN KALKAN

  4. Algılayıcıya bağımlı yöneltme modeli ile üçlü bindirmeligörüntülerin konum doğruluğunun belirlenmesi

    Georeferencing accuracy assessment of tri-stereo satellite images by sensor dependent orientation model

    GÜRSU AYTEKİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN TOPAN

  5. Otonom robotlarda nokta bulutu tabanlı çevre haritalama ve konum belirleme

    Point cloud based environment mapping and localization in autonomous robots

    SELYA AÇIKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİskenderun Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÖKÇEN