Multi-modal statistics of local image structures and its applications for depth prediction
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 400162
- Danışmanlar: PROF. FLORANTİN WÖRGÖTTER, PROF. NORBERT KRÜGER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Georg-August-Universität Göttingen
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 159
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Processing in most artificial vision systems and in the human vision system starts with early vision whichinvolves the extraction of local visual modalities (like optical flow, disparity and contrast transition etc.)and local image structures (edge-like, junction-like and texture-like structures). Since information inearly vision is processed only locally, it is inherently ambiguous. For example, estimation of optical flowfaces the aperture problem, and thus, only the flow along the intensity gradient is computable for edgelikestructures. Moreover, the extracted flow information at weakly-textured image areas are unreliable.Analogously, stereopsis needs to deal with the correspondence problem: as correspondences at weaklytextured image areas cannot be found, the disparity information at such places is not accurate. Oneway to deal with the missing and ambiguous information is to make use of the redundancy of visualinformation by exploiting the statistical regularities of natural scenes. Such regularities are carried in thevisual system using feedback mechanisms between different layers, or by lateral connections within alayer.This thesis is interested in the ambiguities and the biased and missing information in the processing ofoptic flow, stereo and junctions using statistical means. It uses statistical properties of images to analyzethe extent of the ambiguous processing in optical flow estimation and whether the missing informationin stereo can be recovered using interpolation of depth information at edge-like structures. Moreover, itproposes a feedback mechanism for dealing with the bias in junction detection, and another model forrecovering the missing depth information in stereo computation using only the depth information at theedges.
Benzer Tezler
- Görüntü sınıflandırması için yapay sinir ağlarının analiz ve optimizasyonu
Analysis and optimization of artificial neural networks for image classification
OZAN ARSLAN
Doktora
Türkçe
2001
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. OĞUZ MÜFTÜOĞLU
PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ
- Deep learning based road segmentation from multi-source and multi-scale data
Çok kaynaklı ve çok ölçekli veriyle derin öğrenme tabanlı yol bölütlenmesi
OZAN ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- District-based urban sprawl monitoring and modelling using CA-Markov model: application in two mega cities
İlçe bazlı kentsel yayılma izleme ve CA-Markov model ile modelleme: iki mega şehirde uygulama
ANALI AZABDAFTARI
Doktora
İngilizce
2022
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR
- Doku analizi sınıflandırma ve bölütleme için yöntemler
Techniques for texture analysis, segmentation and classification
OSMAN NURİ USLU
- Durgun görüntülerden yüz ifadelerinin tanınması
Facial expression recognition from static images
BİLGE SÜHEYLA AKKOCA
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN