Geri Dön

Tek kameralı stereo görüş ile derinlik hesabının yapılması

Depth estimation using single camera stereo vision

  1. Tez No: 441844
  2. Yazar: ALİ MUMCU
  3. Danışmanlar: DR. MURAT HACIÖMEROĞLU
  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: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Teknolojinin gelişmesi ile birlikte el bilgisayarı olarak kabul edilebilen yüksek performansa sahip mobil cihazlar üretilmektedirler. Bu cihazlar hızlı işlem yapma kabiliyetine, zengin algılayıcılara, büyük ekranlara ve yüksek çözünürlüklü kameralara sahip olmaları sayesinde bilgisayarla görü sistemlerinde de yaygın olarak kullanılmaktadırlar. Bu çalışmada, nesnelerin kameraya olan uzaklığının hesaplanması için kullanılan iki kameralı yaklaşım, stereo kamera donanımına sahip olmayan tek kameralı mobil bir cihaz ile gerçekleştirilmektedir. Aynı sahnenin, cihazın yatayda el ile yer değiştirilmesi sonucu iki resmi çekilerek, nesnelerin kameraya olan uzaklıkları hesaplanmaktadır. Yatayda kameranın hareket yönü ve yer değiştirmesi cihazın içerisindeki algılayıcılar sayesinde tespit edilmektedir. İki resimdeki özellik noktaların elde edilmesi için SURF (Speed Up Robust Features) algoritması kullanılmaktadır. İki resimde de ortak bulunan noktalardan en iyi eşleşen noktalar seçilmektedir. Çıkarılan bu noktalar üzerine ortak nesnenin tespiti için K-ortalamalar kümeleme algoritması uygulanmıştır. Nesnenin, iki resimdeki yer değiştirmesi ve kameranın yataydaki hareket etme mesafesi kullanılarak kameraya olan uzaklığı ölçülmektedir. Bu hesabın yapılması çok hassas olup, gerçekleştirilirken kullanılacak bu iki değerin yüksek doğruluk ile tespit edilmesi işlemin doğru sonuç verebilmesi için çok önemlidir. Tüm bu adımlar Android işletim sistemi ile çalışan mobil cihaz üzerinde geliştirilmektedir. Mobil uygulamalarda doğruluk yanında hız da önemli olduğundan literatürde kabul görmüş ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) and BRISK (Binary Robust Invariant Scalable Keypoints) özellik belirleme algoritmaları ile bu işlemler tekrarlanarak hız ve doğruluk karşılaştırılması yapılmaktadır.

Özet (Çeviri)

In conjunction with the development of technology, mobile devices which can be considered as a handheld computer with high performance are manufactured. Thanks to their fast processing capabilities, rich sensors, big screens and high resolution cameras, these devices are being utilized widely in computer vision systems. In this study, binocular stereo vision system, which can be used to calculate the distance between object and the camera, is performed with a mobile device that is not equipped with stereo camera. Distance of object to the camera is measured by taking two pictures of a scene by manually moving the camera. Camera's lateral displacement and direction of movement are detected using the device's inertial sensors. SURF (Speeded Up Robust Features) algorithm is used in order to detect and descript the feature points in the two images. K-means clustering algorithms are applied on the extracted key points for detection of the common object. Camera displacement and location difference of an object in the images are used to compute the distance of object to the camera. Performing this operation is sensitive, therefore determining these two values with high precision is very critical to be able to retrieve the correct result. All these steps are developed on mobile device with Android operating system. In mobile applications in addition to the accuracy speed is also important, thus this operation is repeated by applying ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) and BRISK (Binary Robust Invariant Scalable Keypoints) algorithms which are generally accepted in the literature for targeting speed and accuracy comparison.

Benzer Tezler

  1. Vi̇sual servo control appli̇cati̇on i̇n a humanoi̇d robot usi̇ng depth-camera i̇nformati̇on

    Derinlik kamera bilgisini kullanarak insansı robot'ta görsel servo-kontrol uygulaması

    AREZOU RAHİMİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ

    YRD. DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ

  2. Integrating computing vision with deep learning for autonomous robot navigation

    Otonom robot navigasyonu için derin öğrenme ile bilgisayar vizyonunu entegre etmek

    WALEAD KALED SLEAMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ Ali HAMİTOĞLU

  3. Sayısal resimlerdeki yayaların tespiti

    Pedestrian detection in digital pictures

    YUSUF ENGİN TETİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BOLAT

  4. Görsel navigasyon için bilgisayarlı görme yöntemleri

    Computer vision methods for visual navigation

    EMRE DEMİREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP SABRİ ÖZKAZANÇ

  5. An implementation of mono and stereo slam system utilizing efficient map management strategy

    Etkin harita yönetim stratejisi kullanan mono ve stereo slam sistemi uygulaması

    ADNAN KALAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY