Depth map extraction using structured light
Yapılandırılmış ışık kullanılarak derinlik haritası çıkarılması
- Tez No: 605667
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TARKAN AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Dijital teknolojideki ve stereo algoritma performansındaki son gelişmeler karmaşık ve / veya pozlanmamış sahnelerde sadeliği, hızı ve güvenilirliği için 3B görüntüleme teknolojisinde kullanılan ana akım tekniklerden biri olan yapılandırılmış ışık tekniklerini önemli ölçüde geliştirmiştir. Yapılandırılmış ışık algoritmaları kamera tarafından çekilen görüntüdeki her noktaya farklı yapılar veya desenler yansıtarak görüntünün geometrisini elde eder ve bu desenlerlerdeki hatalar daha sonra görüntülendiğinde 3B veri elde edilmesinde kullanılabilir. Yapılandırılmış ışık teknikleri, 3B verilerin yeniden yapılandırılması için her kamera pikselini ilgili projektör pikseliyle üçgenleme yöntemi kullanarak derinlik elde eder. Bu, gözlemlenen ve referans görüntü arasındaki piksellerin korelasyonu olarak bilinir veya yerel bir stereo eşleştirme görevi olarak da tanımlanabilir. Birçok yapılandırılmış ışık algoritması, bu eşleştirme problemini derinliklerin doğruluğundan ödün vermeden verimli bir şekilde çözmektedir. Yapılandırılmış ışık sistemlerini kullanan çeşitli aykırılık haritası edinimi tekniklerinin bir derlemesini takiben kamera ve projektör için ideal sonucun doğruluğuna katkıda bulunan kalibrasyon teknikleri sunulmuştur. Performans değerlendirme metrikleri belirlenmiş ve yapılandırılmış aydınlatmaya dayanan çeşitli 3B görüntüleme programları sınıflandırılmış ve karşılaştırılmıştır. Görüntüye düşen desenin tasarımında çeşitlilik gösteren çeşitli gelişmiş yapılandırılmış ışık algoritmaları geliştirilmiş, test edilmiş, etkinlik ve performanslarına sınıflandırılmıştır. Bu yaklaşımlar, imalat, uzaktan çevresel yapılanma, tüketici elektroniği, tıp, iletişim ve güvenlik gibi birçok alanda, kısa sürede yüksek çözünürlükte yüksek hassasiyetli 3B geometri yakalama yeteneği gibi önemli faydalar sunar.
Özet (Çeviri)
Recent advancements in digital technology and stereo algorithm performance have considerably enhanced structured light techniques, these techniques are well-known mainstream techniques used in 3D imaging technology for their simplicity, speed, and robustness to complex or/and untextured scenes. Structured light (SL) algorithms recover the geometry of the scene by projecting different structures or patterns onto each point in the scene to be captured by the camera, the deformation of these patterns, as they fall upon the scene, can then be used in 3D data acquisition. Structured light techniques reconstruct depth by triangulating each camera pixel with its corresponding projector pixel to acquire the reconstruction of 3D data. This is known as patches correlation of pixels between the observed and the reference image, or may also be framed as a local stereo-matching task. Many SL algorithms solve this correspondence task efficiently, without any compromise on the accuracy of depth. A review of several disparity map acquisition techniques using structured light systems has been provided, followed by the calibration techniques for the camera and the projector, as they are instrumentally involved in the accuracy of the ideal outcome. Performance evaluation indexes are clarified, and several 3D imaging schemes based on structured illumination are categorized and compared. Various well-developed SL algorithms, which are diverse in the design of the pattern that falls upon the scene, have been implemented, tested, and categorized by their efficiency and performance. These approaches present substantial benefits, such as the capability of capturing high accuracy 3D geometry with high resolution in a short time frame, that can be employed within several fields such as manufacturing, remote environmental reconstruction, consumer electronics, medicine, communications, and security.
Benzer Tezler
- Compressed sensing and learning-based methods for super-resolution structured illumination microscopy
Süper çözünürlüklü yapılandırılmış aydınlatma mikroskopisi için sıkıştırılmış algılama ve öğrenmeye dayalı yöntemler
BATURAY ÖZGÜRÜN
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
PROF. DR. SELİM SAFFET BALCISOY
- Deep learning-based building segmentation using high-resolution aerial images
Yüksek çözünürlüklü hava görüntüleri kullanarak derin öğrenme temelli bina bölütlemesi
BATUHAN SARITÜRK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Uydu verileri ile İstanbul Boğazı ve Haliç'de su kirliliğinin makro düzeyde belirlenmesi
Intrepretation at macro level as pollution of water resources of remotely sensed data of Bosphorus and golden horn estuary by an unsupervised and supervised classification method
H.GONCA COŞKUN
- 1989 Bulgaristan Türklerinin göçü: Geri dönüş süreçleri ve yeni dönemdeki durumları
1989 migration of Bulgarian Turks: Return process and their situation in the new period
GÜLBAHAR KURTULUŞ
- Monocular depth estimation and object detection using depth-wise convolution
Derinlik bilgesel dönüşüm kullanarak monoküler derinlik tahmini ve nesne tespiti
MASUM SHAH JUNAYED
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MD BAHARUL ISLAM
