Çoklu açıklıklı görüntülerden derinlik çıkarımı
Depth estimation from multiaperture images
- Tez No: 351973
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YUSUF SİNAN AKGÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Odaktan Şekil, Bulanıklıktan Şekil, Hareketli Açıklık, Derinlik Haritası, Shape From Focus, Shape From Defocus, Moving Aperture, Depth Map
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde bir yüzeyin üç boyutlu yapısını kestirebilmek amacıyla sahne ile görüntü elde edilen kamera arasına bir adet aparat yerleştirilerek görüntü oluşum modelinin değiştirilmesi esasına dayanan hareketli açıklık metodu tanımlanmıştır. Hareketli açıklık metodu yardımı ile elde edilen görüntülerden derinlik haritaları elde edilmesi için çeşitli odak ölçüt operatörleri geliştirilmiş ve başarılı bir şekilde uygulanmıştır. Görüntüler, önüne yerleştirilen aparatın hareket ettirilmesi sayesinde açıklığının şekli, boyutu ve pozisyonu değiştirilebilen bir kamera yardımı ile elde edilmiştir. Geliştirilen hareketli açıklık sistemi ile elde edilen görüntülerin kötü odaklanılmış bölgelerinde açıklığın hareketi ile bir miktar kayma gözlenmektedir. İyi odaklanılmış görüntü bölgelerinde ise bu kaymalar yok denecek kadar azdır. Tezde önerilen yöntemlerin tamamı bu özelliği farklı yaklaşımlarla birleştirerek kullanmakta ve sahne için birer derinlik haritası elde etmektedirler. İyi odaklanılmış görüntü piksellerinin kötü odaklanılmış görüntü piksellerinden ayrılması için frekans analizi, projeksiyon cihazı yardımı ile yollanan çeşitli ışık desenlerinin sahne üzerindeki görüntülerini eşleştirme gibi yöntemler geliştirilmiştir. Her pixel için en iyi odaklanılmış görüntü belirlenerek sahneler için derinlik haritaları oluşturulmuştur. Gerçek görüntüler üzerinde yapılan deneyler ile, hareketli açıklık kullanılarak elde edilen sonuçların literatürdeki yöntemlerin sonuçları ile kıyaslanabilir olduğu anlaşılmıştır. Ayrıca klasik frekans analizi yöntemleri ile elde edilen sonuçların, hareketli açıklık kullanılarak iyileştirilebileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the method of moving apertures that is based on the changing of the image formation model by placing an apparatus between the scene and camera is defined in order to estimate the three-dimensional shape of the scene. Several different focus measure operators have been developed to get a depth map using the images received using the moving apertures method, and are successfully applied. The images are retrieved by using a camera whose aperture shape, size and position can be changed by moving the apparatus in front of it. Some displacement can be seen by aperture movement around the badly-focused parts of the images that are retrieved with a camera using the moving aperture system. These displacements are very small, or they don't exist on the well-focused parts of the same images. All of the proposed methods in this thesis combine and use this property in different ways, and get a depth map for the scene. Methods such as frequency analysis, matching the images of the scene using several different structured light patterns projected onto the scene are developed. Depth maps for each scene are found by finding the image that is best-focused on each individual pixel. Real-world experiments show that the results from moving apertures are comparable with the results of classical methods. Furthermore, the experiments show that the results received by classical frequency analysis methods may be improved by using moving apertures.
Benzer Tezler
- Generating a high-definition map (HD MAP) via yolo (you only look once) deep learning-based object detection model
Yolo (you only look once) derin öğrenme tabanli nesne tespit modeli ile yüksek tanimli hari̇ta (HD MAP) oluşturma
YASİN MEMİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDE DEMİREL
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA
- Fusion of RGB and thermal image pairs for object and face liveness detection
Nesne ve yüz canlılığı tespiti için RGB ve termal görüntü çiftlerinin birleştirilmesi
MERVE ERŞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
- Deep metric learning applied to crop classification from multi-spectral multi-temporal remote sensing data
Derin metrik öğrenmenin çoklu-zamanlı ve çoklu-bantlı uzaktan algılanmış verilerden tarım ürünü sınıflandırmaya uygulanması
MERVE BOZO
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Analysis of the crustal deformation caused by the 1999 Izmıt Düzce earthquakes using synthetic alperture radar interferomentry
1999 İzmit ve Düzce depremlerinin neden olduğu kabuk deformasyonunun sentetikaçıklık radar interferometrisi ile incelenmesi
ZİYADİN ÇAKIR
Doktora
İngilizce
2003
Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR AKYÜZ