Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
384965		A novel real-time inertial motion blur metric with applications to motion blur compensation / Özgün gerçek zamanlı ataletsel hareket bulanıklığı ölçeği ve hareket bulanıklığı giderme üzerine uygulamaları Yazar:MEHMET MUTLU Danışman: DOÇ. DR. AFŞAR SARANLI ; DOÇ. DR. ULUÇ SARANLI Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2014 90 s.
Mobil robotlar, gövde salınımları ve hareket bozucularından kaynaklanan algılayıcı verilerindeki bozulmadan olumsuz etkilenirler. Özellikle robot üzerinde bulunan kameralar ile kaydedilen resimlerdeki bilgi kaybı çok fazla olabilir ve bu bilgi kaybı geri alınamaz yada resmin bulanıklığını az da olsa giderebilmek işlemsel olarak masraflı olabilir. Bu çalışmada, mobil kameralar ile yakalanan resimlerde oluşan ortalama hareket bulanıklığını azaltacak özgün bir yöntem önerilmiştir. Bu kapsamda, sadece ataletsel veriler kullanılarak gerçek zamanlı hesaplanabilir hareket bulanıklığı ölçeği, HBÖ, türetildi ve optik akış sonuçları ile karşılaştırılarak tutarlılığı onaylandı. HBÖnün kullanışlılığını ifade edebilmek için SensoRHex üzerinde hareket bulanıklığını aza indirgeyecek bir sistem yapıldı. Bu sistemde, düz bir zeminde ileri doğru giden robot üzerindeki bir kamera gerçek zamanlı hesaplanan HBÖnün değerine göre harici olarak tetiklendi. Önerilen sistemle alınan resimlerdeki hareket bulanıklığı sabit aralıklarla alınan resimlerdeki hareket bulanıklığı ile görsel değerlendirerek ve alınan resimler üzerinden hesaplanan bir hareket bulanıklığı ölçeği ile karşılaştırıldı. HBÖ tabanlı ve resim alma anlarının kontrol edilmesine dayalı hareket bulanıklığı azaltan sistemin, ortalama hareket bulanıklığını azaltmakla kalmayıp, aşırı hareket bulanıklığına uğramış resimlerden de kaçınması, ümit vaat eden bir gerçek zamanlı hareket bulanıklığı giderme yöntemi olduğunu ortaya koymuştur.
Mobile robots suffer from sensory data corruption due to body oscillations and motion disturbances. In particular, information loss in images captured with on board cameras can be very high, may become irreversible or computationally costly to compensate. In this thesis, a novel method to minimize average motion blur captured by such mobile visual sensors is proposed. To this end, an inertial sensor data based motion blur metric, MMBM, is derived. The metric can be computed in real time. Its accuracy is validated through a comparison with optic-flow based motion-blur measures. The applicability of MMBM is illustrated through a motion blur minimizing system implemented on the experimental SensoRHex hexapod robot platform by externally triggering an on board camera based on MMBM values computed in real-time while the robot is walking straight on a flat surface. The resulting motion blur is compared to motion blur levels obtained with a regular, fixed frame rate image acquisition schedule by both qualitative inspection and using a blind image based blur metric computed on captured images. MMBM based motion blur minimization system, through an appropriate modulation of the frame acquisition timing, not only reduces average motion blur, but also avoids frames with extreme motion blur, resulting in a promising, real-time motion blur compensation approach.