Kızılötesi derinlik kamerası ile 3 boyutlu yeniden modelleme
Yükleniyor...
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Gelişen ve ucuzlayan teknoloji ile birlikte ortaya çıkan Kinect gibi kırmızı yeşil mavi-derinlik (Red Green Blue-Depth, RGB-D) kameralar üç-boyutlu (3B) yeniden oluşturma konusunda yapılan çalışmaların hız kazanmasını sağlamıştır. Kızılötesi algılayıcılar ile derinlik bilgisini görüntü ile birleştiren bu kameralar ile nesnenin farklı açılarından çekilen görüntüleri nesnelerin 3B yeniden oluşturmasını mümkün kılmaktadır. 3B yeniden oluşturma ile nesnelerin yeniden oluşturulması, ortam haritalama, robotik, arkeoloji, biomedikal, oyun endüstrisi ve sanal gerçeklik gibi bir çok uygulama alanına sahiptir. Bu tez çalışması kapsamında Kinect V1 kullanılarak elde edilmiş olan RGB-D veri kümesi üzerinde; SIFT, SURF ve ORB görüntü eşleştirme algoritmalarının 3B yeniden oluşturma performansı karşılaştırılmıştır. Kinect algılayıcısından alınan derinlik verisi oldukça falza gürültü içerdiğinden ve nokta bulutunda aykırı bireyler oluşturduğundan RANSAC algoritması aykırı noktaların tespiti ve çıkarılması aşamasında eşleştirme algoritmaları ile birlikte kullanılmıştır. ICP algoritması oluşturulmakta olan modele eklenen her yeni görüntünün düzgün ve hassas biçimde hizalanmasının sağlanabilmesi için kullanılmıştır.
Red Green Blue-Depth (RGB-D) cameras such as Kinect, which emerged with developing and inexpensive technology, accelerated the studies on three-dimensional (3D) reconstruction. Combining depth information with images with infrared sensors, these cameras enable images to be reproduced by 3D objects from different angles of the object. It has many applications such as 3D reconstruction, object reconstruction, media mapping, robotics, archeology, biomedical, game industry and virtual reality. Within the scope of this thesis, RGB-D dataset which was obtained by using Kinect V1; The 3D reconstruction performance of SIFT, SURF and ORB image matching algorithms were compared. Since the depth data obtained from the Kinect sensor contains very high noise and creates contradictory individuals in the point cloud, the RANSAC algorithm has been used in conjunction with matching algorithms in the detection and removal of contradictory points. The ICP algorithm is used to ensure that every new image added to the model being created is aligned accurately and precisely.
Red Green Blue-Depth (RGB-D) cameras such as Kinect, which emerged with developing and inexpensive technology, accelerated the studies on three-dimensional (3D) reconstruction. Combining depth information with images with infrared sensors, these cameras enable images to be reproduced by 3D objects from different angles of the object. It has many applications such as 3D reconstruction, object reconstruction, media mapping, robotics, archeology, biomedical, game industry and virtual reality. Within the scope of this thesis, RGB-D dataset which was obtained by using Kinect V1; The 3D reconstruction performance of SIFT, SURF and ORB image matching algorithms were compared. Since the depth data obtained from the Kinect sensor contains very high noise and creates contradictory individuals in the point cloud, the RANSAC algorithm has been used in conjunction with matching algorithms in the detection and removal of contradictory points. The ICP algorithm is used to ensure that every new image added to the model being created is aligned accurately and precisely.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Üç boyutlu nesne modelleme, Üç boyutlu yeniden oluşturma, Öznitelik tanımlayıcılar, Yinelemeli en yakın nokta, Küresel eniyileme, Nokta bulutu hizalama, Three-dimensional object modeling, Three-dimensional reconstruction, Feature descriptors, İterative closest point, Global optimization, Point cloud alignment
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Demirci, B. (2019). Kızılötesi derinlik kamerası ile 3 boyutlu yeniden modelleme. (Yüksek Lisans Tezi) Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Niğde
