Point cloud registration using quantileassignment
Niceliksel atama yöntemi ile nokta bulutu eşleştirme probleminin çözülmesi
- Tez No: 828365
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ÇELEBİ PINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Nokta bulutu eşleştirme, bilgisayarlı görü alanında geniş uygulama alanları olan temel bir problemdir. Bu problem genel olarak üç kısımdan oluşur: öznitelik belirleme, tekabüliyet eşleştirme ve transformasyon belirleme. Kaynak ve hedef nokta bulutları arasındaki tekabüliyet setinin belirlenmesi ile nokta bulutu eşleştirme probleminde kullanılması için niceliksel atama problemini tanımladık ve bu problem için bir çözüm algoritması önerdik. Niceliksel atama algoritmamızla birlikte kullanmak için yaygınlıkla kullanılan farklı öznitelik tanımlama ve transformasyon belirleme yöntemlerini analiz ettik. Literatürde sıklıkla kullanılan üç boyutlu modeller ile oluşturduğumuz veri kümesini kullanarak bu yöntemlerin algoritmamızla birlikte kullanıldığındaki performansını test ettik. Önermiş olduğumuz niceliksel atama yöntemi ile birlikte kullanılabilecek en uyumlu yöntemleri tespit ettik ve yeni bir baştan-uca ikili nokta bulutu eşleştirme çatısı önerdik. Son olarak, geliştirdiğimiz çatıyı iç mekan ve dış mekan denektaşı veri kümeleri üstünde test ettik ve sonuçlarımızı literatürdeki güncel olan en iyi nokta bulutu eşleştirme yöntemleri ile karşılaştırdık.
Özet (Çeviri)
Point cloud registration is a fundamental problem in computer vision with a wide range of applications. The problem mainly consists of three parts: feature estimation, correspondence matching and transformation estimation. We introduced the Quantile Assignment problem and proposed a solution algorithm to be used in a point cloud registration framework for establishing the correspondence set between the source and the target point clouds. We analyzed different common feature descriptors and transformation estimation methods to combine with our Quantile Assignment algorithm. The performance of these approaches together with our algorithm are tested with controlled experiments on a dataset we constructed using well-known 3D models. We detected the most suitable methods to combine with our approach and proposed a new end-to-end pairwise point cloud registration framework. Finally, we tested our framework on both indoor and outdoor benchmark datasets and compared our results with state-of-the-art point cloud registration methods in the literature.
Benzer Tezler
- Nokta bulutlarının otomatik birleştirilmesinde yeni bir yöntem önerisi
A new method for automatic point cloud registration
RAMAZAN ALPER KUÇAK
Doktora
Türkçe
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR EROL
- Deep learning-based techniques for 3D point cloud analysis
3B nokta bulutu analizi için derin öğrenme temelli teknikler
YUSUF HÜSEYİN ŞAHİN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖZDE ÜNAL
- 3 boyutlu nesnelerin modellenmesi için nokta bulutlarının sezgisel optimizasyon yöntemleri ile işlenmesi
Processing of point clouds for modelling 3d objects using heuristic optimization methods
TUBA KURBAN
Doktora
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN BEŞDOK
PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
- Histogram-based sampling and multi-level global registration for 3D point clouds
3B nokta bulutları için histogram tabanlı örnekleme ve çok katmanlı global eşleştirme
OSMAN ERVAN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Yersel lazer tarayıcı nokta bulutlarının fotogrametrik verilerle birlikte değerlendirilmesi üzerine bir çalışma
A study on evaluation of terrestrial laser scanner point clouds combined with photogrammetric data
CİHAN ALTUNTAŞ
Doktora
Türkçe
2011
Jeodezi ve FotogrametriSelçuk ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERRUH YILDIZ