Geri Dön

Realistic illumination for outdoor AR environment

Artırılmış gerçeklik ortamında dış mekan için gerçekçi aydınlanma

  1. Tez No: 826176
  2. Yazar: FATMA ÖYKÜ YILDIRIM
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMED ABDULLAH BÜLBÜL
  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: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 50

Özet

Artırılmış gerçeklik bu günlerde çok popüler olmakla birlikte artırılmış gerçeklik ortamını gerçek dünyadaki koşullara eşleyerek kullanıcı deneyimini artırmak için bir çok çalışma yapılmaktadır. Bu tezde ise mobil artırılmış gerçeklik ortamında sanal nesnenin o anki gerçek dünya koşullarına bağlı olarak aydınlanması hedeflenmiştir. Aynı zamanda bu çalışmanın bir diğer katkısı kullanıcıların sanal nesne üzerinde oluşan aydınlanma koşullarında oluşabilecek hatalara karşı ne kadar duyarlı olduklarını gözlemlemek amacıyla bir deney yapmasıdır. Gerçekçi aydınlanmanın sağlanması amacıyla öncelikle Güneş'in gün içindeki pozisyonu bulmak için coğrafik hesaplamalarla birlikte Unity makinesinin konum servisinden ve Unity'nin pusula değerinden yararlanıldı. Bu çalışma için veri seti toplamak adına sanal nesneyi gerçek dünyadaki nesneyle elle ayarlayarak eşleştirmemizi sağlayacak ve aynı zamanda online kaynaklardan veri almamızı sağlayacak bir AR uygulaması yapıldı. Bu uygulama ile kameradan alınan görüntü için arka planda hesaplanan ortalama ışık yoğunluğu, renk tonu ve renk yoğunluğu değerleri ile elle ayarlanan ve Unity gökyüzü kutusu malzemesi parametreleri olan atmosfer kalınlığı, gökyüzü mağruziyeti değerleri ve Unity yönlü ışık parametresi olan gölge keskinliği değerleri bir dosyaya kaydedildi. Gölge keskinliği ve gökyüzü mağruziyeti ve atmosfer kalınlığı değerleri bağımlı değerler olarak alındı ve ayrı ayrı çoklu doğrusal regresyon yöntemi ile analiz edildi. Analiz sonuçlarına bakıldığında ise gökyüzü mağruziyeti için oluşturulan fonksiyondan elde edilen ortalama kare hatası 0.25, gölge keskinliği değeri için ise 0.03 ve atmosfer kalınlığı değeri için ise 0.04 olarak ölçülmüştür. Yapılan deney sonuçlarına bakıldığında ise kullanıcıların en çok ışık yoğunluğu değerine karşı duyarlı oldukları ve gölge keskinliği değeri üzerinde oluşan hataya karşı ise daha az duyarlı oldukları gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Augmented reality is very popular these days, and many studies are being conducted to increase the user experience by mapping the augmented reality environment to real-world conditions. In this thesis, it is aimed to illuminate the virtual object in the mobile augmented reality environment according to the current real-world conditions. At the same time, another contribution of this study is to conduct an experiment to observe how sensitive the users are to the errors that may occur in the lighting conditions on the virtual object. In order to provide realistic illumination, first of all, the Unity machine's location service and Unity's compass value were used, along with geographic calculations, to find the Sun's position during the day. In order to collect the data set for this study, an AR application was developed that will allow us to manually adjust the virtual object to the real-world object and match it, and also to obtain data from online sources. With this application, the average light intensity, hue, and saturation values calculated in the background for the image taken from the camera and the manually adjusted Unity sky box material parameters such as atmosphere thickness, sky exposure values, and Unity directional light parameter shadow sharpness values were saved in a file. Shadow sharpness, sky exposure, and atmosphere thickness values were taken as dependent values and analyzed separately by multiple linear regression method. Looking at the results of the analysis, the mean square error obtained from the function created for the sky exposure was 0.25, 0.03 for the shadow sharpness value, and 0.04 for the atmosphere thickness value. Looking at the results of the experiment, it was observed that the users were most sensitive to the light intensity value and less sensitive to the error on the shadow sharpness value.

Benzer Tezler

  1. Sun position estimation on time-lapse videos for augmented reality applications

    Artırılmış gerçeklik uygulamaları için hızlandırılmış çekim videolarda güneş pozisyonu tahmini

    HASAN BALCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR GÜDÜKBAY

  2. Estimation of environmental lighting from human face for illumination of augmented reality scenes

    Arttırılmış gerçeklik sahnelerinin aydınlatılması için ortam ışıklandırmasının insan yüzünden tahmin edilmesi

    EMRE KOÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SELİM BALCISOY

  3. Perez dış ortam gün ışığı aydınlık modelinin adaptif ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) temelinde geliştirilmesi

    Improvement of perez daylight model on the base of adaptive network based fuzzy inference systems (ANFIS)

    BİHTER DURNA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN

  4. Channel modeling for vehicular visible light communication

    Araç görünür ışık iletişimi için kanal modelleme

    HOSSIEN BADR HOSSIEN ELDEEB

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. MURAT UYSAL

  5. Synthetic data generation for training and evaluation of deep learning-based computer vision models

    Derin öğrenme-bazlı bilgisayarlı göre modellerinin eğitimi ve değerlendirilmesi için sentetik veri üretimi

    ABDULRAHMAN KERİM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. UFUK ÇELİKCAN