Tez No | İndirme | Tez Künye | Durumu |
66388 |
Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.
|
Adaptive shape from shading / Uyarlanır düzenleme yöntemiyle görüntü tonlarından şekil elde etme Yazar:ATİLLA GÜLTEKİN Danışman: DOÇ. DR. MUHİTTİN GÖKMEN Yer Bilgisi: İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Görüntü = Image ; Şekil verme yöntemleri = Shaping methods |
Onaylandı Doktora İngilizce 1997 146 s. |
ÖZET UYARLANIR DÜZLEME YÖNTEMİYLE GÖRÜNTÜ TONLARINDAN ŞEKİL ELDE ETME Bilgisayar görünün (Computer Vision) temel amaçlarından biri, objelerin iki boyutlu görüntülerinden, onların üç boyutlu yüzey özelliklerinin elde edil mesidir. Görüntü alma sırasında üç boyutlu objelerin iki boyutlu izdüşümleri elde edilmekte ve bu izdüşüm sırasında objeye ilişkin özelliklerden bir çoğu yitirilmektedir. Üçüncü boyuta ilişkin bilgileri elde etmek amacıyla, genellikle görüntüyü oluşturan benek (pixel) değerleri ile obje yüzeyi arasındaki ilişki kul lanılır ve bulunabilecek bir çok olası çözümü teke indirmek için, çözüm uzayı üzerinde bir takım sınırlamalar (constraints) konur. Görüntüdeki tonlamaların obje şekilleri hakkında taşıdığı bilgiler kullanılarak, obje şeklini bulmak için geliştirilen ve genellikle Tondan Şekil Bulma-TŞB (Shape from Shading-SFS) problemi olarak bilinen bu yaklaşımda, önce görüntü ile obje yüzeyleri ve ışık kaynakları arasındaki ilişki elde edilmekte ve daha sonra giriş resmine olabildi ğince yakın bir görüntü verecek obje yüzeyi, yani objenin şekli, belirlenmektedir [1, 2]. Tondan- şekil-bulma problemlerinde, obje yüzeyi ve ışık kaynağı ile görün tüyü oluşturan benek değerleri arasındaki ilişki Yansıtma Haritası (Reflectance Map) R(p, q) ile belirlenir. Burada, p ve q yüzey parametreleridir ve kurulacak z yüzeyinin kısmi türevlerini göstermek üzere dz dz P = Yx Ve q=dy (1) şeklinde ifade edilmektedir. Işık kaynağından gelen ışınların yüzey tarafından nasıl yansıtılacağı, o yü zeyin yansıtma özelliklerine bağlıdır. Değişik yüzeylerdeki ışık yansımalarını ifade etmek amacıyla çeşitli modeller geliştirilmiştir. Bu modellerin, teorik olarak en basiti ve pratikte olarak en çok kullanılanı Lambertian yansıtma mo delidir. Lambertian bir yüzeyin özelliği, üzerine gelen tüm ışığı yansıtması ve xıııyüzey parlaklığının bakış doğrultularından bağımsız olmasıdır. Lambertian bir yüzey için yansıtma haritası ", x cos | |||
SUMMARY Shape recovery is a classic problem in computer vision. The goal in shape recovery is to extract surface orientation and surface depth from one or more images. Shape-from-shading (SFS) deals with the recovery of 3-Dimensional shape from a single shaded image. Shape-from-photometric-stereo is another method for shape recovery used in computer vision. In this technique, shape is recovered by using multiple input images of the same scene generated fixed viewing direction and different light source directions. The shape-from-shading problem is addressed in this study. All the con straints used in SFS are combined in an iterative scheme and the effects of these constraints on the solution are explored. Then, a shape-from-shading algorithm based on the regularization theory is developed, in which the smoothness is con trolled spatially over the image space. The spatial control of the smoothness is achieved by employing additional knowledge about the difference between the image which is obtained from the regularized solution and the input image. The adaptive nature of the algorithm eliminates the selection of the optimum value of the smoothness parameter. Using calculus of variations and a linear approximation of the reflectance map, the new adaptive iterative scheme is developed. The new algorithm is robust, data driven and updates both the gradient field and height maps simultaneously. A hierarchical implementation of our adaptive SFS algorithm is also presented. In order to improve the quality of the reconstruction obtained by the SFS algorithm, we integrated our adap tive SFS approach and photometric stereo technique to recover shape by using more than one input image. xn |