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: Belirtilmemiş.
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
- From point cloud to HBIM: Investigating the possibilities of using high resolution data acquisition techniques
Yüksek çözünürlüklü veri toplama teknikleri kullanılarak nokta bulutundan tarihi yapı bilgi modellemesi yaratma olasılıklarının araştırılması
ZÜHAL DURAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZHAN İPBÜKER
- Registration and map building for autonomous mobile robots using 3D LIDAR point clouds
3D LİDAR nokta bulutu kullanan otonom mobil robotlar için kayıtlama ve haritalama
BETÜL PEHLİVAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- 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
- LiDAR nokta bulutu verisi ve yüksek çözünürlüklü ortofotolar kullanarak bina çıkarımı için bir yaklaşım
An approach for building extraction using LiDAR point cloud data and high resolution orthophotos
GİZEM KARAKAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER
- 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