Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
713802		Weak calibration and image-based rendering algorithms / Kalibrasyon ve imge-tabanlı üretme algoritmaları Yazar:YAKUP GENÇ Danışman: PROF. DR. JEAN PONCE Yer Bilgisi: University of Illinois at Urbana-Champaign / Yurtdışı Enstitü / Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Epipolar geometri = Epipolar geometry ; Yapay görme = Machine vision	Onaylandı Doktora İngilizce 1999 158 s.
Bu tez, görüntü dizilerinin analizi ve sentezi için iki yeni teknik sunar: nokta karşılıklarından bir stereo kamera çiftinin zayıf kalibrasyonu için doğrusal bir algoritma ve nokta ve çizgi karşılıklarına dayalı üç boyutlu yeniden yapılandırma olmadan görüntü tabanlı işleme için bir algoritma. Uygun bir koordinat seçimi ile yansıtmalı bir ortamda epipolar kısıtlamayı yeniden şekillendirerek, ilk olarak Jepson ve Heeger'in sonlu hareket tahmini için lineer altuzay algoritmasının sonlu hareket durumuna genelleştirilebileceğini gösteriyoruz. Bu, zayıf kalibrasyon için doğrusal bir yöntem sağlar. Algoritma hem gerçek hem de sentetik görüntüler üzerinde uygulanmış ve test edilmiştir ve zayıf kalibrasyona yönelik diğer doğrusal ve doğrusal olmayan yaklaşımlarla karşılaştırılmıştır. Daha sonra Öklidyen kamera tarafından çekilen sabit bir sahnenin tüm görüntülerinin kümesinin altı boyutlu bir çeşitlilik olduğunu gösteriyoruz ve zayıf perspektif ve paraperspektif kameralar için bu çeşitliliğin üç referans noktasının görüntü konumları açısından bir parametreleştirmesini (parametreli görüntü çeşitliliği veya kısaca PIV olarak adlandırılır) sunuyoruz. Bu parametreleştirme, düşük dereceli denklemlerle doğrusal en küçük kareler ve doğrusal olmayan en küçük kareler yoluyla tahmin edilebilir olduğu gösterilmiştir. Entegre bir çerçevede gerçek üç boyutlu yeniden görselleştirme (görüntü tabanlı işleme) olmadan önceden kaydedilmiş bir dizi imgeden yeni görüntüleri sentezlemek için hem nokta hem de çizgi özelliklerinin parametreli görüntü çeşitlerini kullanıyoruz. Yöntem gerçek veri kümeleri üzerinde uygulanmış ve kapsamlı bir şekilde test edilmiştir. Son olarak, istatistiksel olarak tarafsız en küçük kareler yöntemlerindeki son gelişmeleri görüntü tabanlı işleme yaklaşımımıza nasıl uyarlayacağımızı gösteriyoruz. Nokta tabanlı PIV, çift doğrusal veya daha yüksek dereceli veri bağımlılıkları olan denklemleri içerir ve çift doğrusal tahmin problemleri için Leedan ve Meer'in tekniğini uyarlayarak parametrelerinin nasıl verimli bir şekilde tahmin edileceği gösterilmiştir.
This thesis introduces two novel techniques for the analysis and synthesis of image sequences: a linear algorithm for weak calibration of a stereo rig from point correspondences, and an algorithm for image-based rendering without explicit three-dimensional reconstruction based on point and line correspondences. By recasting the epipolar constraint in a projective setting with an appropriate basis choice, we first show that Jepson's and Heeger's linear subspace algorithm for innitesimal motion estimation can be generalized to the finite motion case. This yields a linear method for weak calibration. The algorithm has been implemented and tested on both real and synthetic images, and it is compared to other linear and non-linear approaches to weak calibration. We then show that the set of all images of a rigid scene taken by a Euclidean camera is a six-dimensional variety, and we introduce a parameterization (called parameterized image variety, or PIV in short) of this variety for weak perspective and paraperspective cameras in terms of the image positions of three reference points. This parameterization can be estimated via linear least-squares and non-linear least-squares with low-degree equations. We use parameterized image varieties of both point and line features to synthesize new images from a set of pre-recorded pictures without actual three-dimensional reconstruction (image-based rendering) in an integrated framework. The method has been implemented and extensively tested on real data sets. Finally, we show how to adapt recent advances in statistically-unbiased least-squares methods to our image-based rendering approach. The point-based PIV involves equations with bilinear or higher-order data dependencies and we show how to efficiently estimate its parameters by adapting Leedan's and Meer's technique for bilinear estimation problems.