Kızılötesi derinlik kamerası ile 3 boyutlu yeniden modelleme

Demirci, Berkan; Peker, Murat

Kızılötesi derinlik kamerası ile 3 boyutlu yeniden modelleme

dc.contributor.author	Demirci, Berkan
dc.contributor.author	Peker, Murat
dc.date.accessioned	2021-10-08T11:50:31Z
dc.date.available	2021-10-08T11:50:31Z
dc.date.issued	2019
dc.date.submitted	2019-07
dc.department	Niğde ÖHÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.description.abstract	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.
dc.description.abstract	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.
dc.identifier.citation	Demirci, B. (2019). Kızılötesi derinlik kamerası ile 3 boyutlu yeniden modelleme. (Yüksek Lisans Tezi) Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Niğde
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/11480/7984
dc.identifier.yoktezid	574949
dc.language.iso	tr
dc.publisher	Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü
dc.relation.publicationcategory	Tez
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject	Üç boyutlu nesne modelleme
dc.subject	Üç boyutlu yeniden oluşturma
dc.subject	Öznitelik tanımlayıcılar
dc.subject	Yinelemeli en yakın nokta
dc.subject	Küresel eniyileme
dc.subject	Nokta bulutu hizalama
dc.subject	Three-dimensional object modeling
dc.subject	Three-dimensional reconstruction
dc.subject	Feature descriptors
dc.subject	İterative closest point
dc.subject	Global optimization
dc.subject	Point cloud alignment
dc.title	Kızılötesi derinlik kamerası ile 3 boyutlu yeniden modelleme
dc.title.alternative	3D reconstruction with infrared depth camera
dc.type	Master Thesis