| dc.contributor.advisor | Özkazanç , Yakup | |
| dc.contributor.author | Demirel , Emre | |
| dc.date.accessioned | 2019-11-26T13:44:05Z | |
| dc.date.issued | 2019-09 | |
| dc.date.submitted | 2019-09-12 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11655/11946 | |
| dc.description.abstract | Within the scope of this thesis, the subject of self-motion estimation of the camera
or the platform on which the camera is attached is dealt with by using only camera
images. The working principles of the cameras are examined and the relation of
3-dimensional space with 2-dimensional image information is defined. In order to
express the motion of the object in 3-dimensional space, information about rigid
body is given. Various feature detection and matching methods for motion
estimation have been investigated and motion estimation techniques have been
examined in single camera and stereo camera situations.
In the simulation studies, the image records in the KITTI data set containing open
and large scale images were processed in MATLAB environment and navigation
information was obtained. The motion trajectory of the vehicle was determined
using the relationships between consecutive images. The effects of different
feature detection methods on the results were investigated. The obtained
navigation information was compared with the navigation information obtained by
the GPS / INS system in the data set. | tr_TR |
| dc.description.tableofcontents | ABSTRACT ii
TEŞEKKÜR iii
İÇİNDEKİLER iv
ŞEKİLLER DİZİNİ vii
ÇİZELGELER DİZİNİ xii
SİMGELER VE KISALTMALAR xiii
SÖZLÜKÇE xiv
1. GİRİŞ 1
2. ÜÇ BOYUTLU UZAY İLE KAMERA GÖRÜNTÜLERİNİN İLİŞKİSİ 3
2.1 Kamera Modelleri 3
2.1.1 İnce Kenarlı Mercek Modeli 4
2.1.2 İğne Deliği Kamera Modeli 5
2.1.3 Merkezi İzdüşüm Kamera Modeli 5
2.2 Koordinat Dönüşümleri 7
2.2.1 3B-3B Koordinat Dönüşümleri 7
2.2.2 Homojen Koordinatlar 11
2.3 3B-2B Perspektif Dönüşüm 12
2.3.1 Kamera İç Değişkenleri (Intrinsic Parameters) 13
2.3.2 Kamera Dış Değişkenleri (Extrinsic Parameters) 14
2.3.3 Tam Perspektif İzdüşüm 15
3. ÖZNİTELİKLER VE ÖZNİTELİK TESPİT YÖNTEMLERİ 16
3.1 Öznitelik Tespit Yöntemleri 16
3.1.1 Harris Köşe Tespit Yöntemi 16
3.1.2 Shi-Tomasi Köşe Tespit Yöntemi 18
3.1.3 FAST Köşe Tespit Yöntemi 19
3.1.4 Ölçekten Bağımsız Öznitelik Dönüşümü (SIFT) 21
3.1.5 Hızlandırılmış Güçlü Öznitelikler (SURF) 25
3.2 Öznitelik Tanımlama 27
3.2.1 Hızlı Retina Anahtar Nokta Tanımlayıcı 28
3.2.2 SIFT Tanımlayıcı 30
3.2.3 SURF Tanımlayıcı 31
3.3 Öznitelik Eşleştirme 33
3.4 Aykırı Veri Eleme Yöntemleri 34
4. GÖRSEL ODOMETRİ 36
4.1 Epipolar Geometri 37
4.2 Hareket Kestirimi 40
4.2.1 2B – 2B Görüntü Öznitelik Benzeşmelerinden Hareket Kestirimi 41
4.2.2 3B – 2B Görüntü Öznitelik Benzeşmelerinden Hareket Kestirimi (Poz Kestirimi) 50
4.3 Üçgenleştirme 52
4.4 Demet Düzeltme (Bundle Adjustment) 55
5. DENEYSEL ÇALIŞMALAR 57
5.1 Veri Kümesi 57
5.2 Öznitelik Tespiti 59
5.3 Öznitelik Eşlemesi 62
5.4 3B Noktaların Geriçatımı (3D Reconstruction) 63
5.5 Tek Kamera İle Hareket Kestirimi 67
5.5.1 2B-2B Eşleşmeler Hareket Kestirimi 67
5.5.2 3B-2B Eşleşmeler Hareket Kestirimi 74
5.6 Stereo Hareket Kestirimi 78
5.6.1 Öznitelik Sayıları ve Eşleşme Durumları 79
5.6.2 Hesaplanan Hareket Yörüngeleri 84
5.6.3 Hesaplama Süresi Ölçümleri 95
6. SONUÇLAR 109
7. KAYNAKLAR 111
8. EKLER 114
8.1 Tekil değer ayrışımı 114
8.1.1 Homojen Denklem Sisteminin Tekil Değer Ayrışımı İle Çözümü 114
9. ÖZGEÇMİŞ 116 | tr_TR |
| dc.language.iso | tur | tr_TR |
| dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | tr_TR |
| dc.subject | Görsel navigasyon | tr_TR |
| dc.subject | Bilgisayarlı görme | tr_TR |
| dc.subject | Görsel odometri | tr_TR |
| dc.subject | Görsel eş zamanlı konumlandırma ve haritalandırma | tr_TR |
| dc.title | Görsel Navigasyon İçin
Bilgisayarlı Görme Yöntemleri | tr_TR |
| dc.title.alternative | Computer Vision Methods
For Visual Navigation | tr_eng |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | tr_TR |
| dc.description.ozet | Bu tez çalışması kapsamında sadece kamera görüntüleri kullanılarak kameranın
ya da kameranın takılı olduğu platformun öz hareketinin kestirimi konusu ele
alınmıştır. Kameraların çalışma prensipleri incelenmiş ve 3-boyutlu uzayın 2-
boyutlu görüntü bilgisi ile ilişkisi tanımlanmıştır. Cismin 3-boyutlu uzayda
hareketinin ifade edilebilmesi için katı cisim hareketi konusunda bilgilere yer
verilmiştir. Hareket kestirimi için çeşitli öznitelik tespit ve eşleştirme yöntemleri
incelenmiş, tek kameralı ve stereo kameralı durumlarda hareket kestirim
teknikleri araştırılmıştır.
Benzetim çalışmalarında açık ve geniş alan görüntüleri içeren KITTI veri
kümesindeki görüntü kayıtları MATLAB ortamında işlenerek navigasyon bilgisi
elde edilmiştir. Birbirini takip eden görüntüler arasındaki ilişkiler kullanılarak
aracın hareket yörüngesi belirlenmiştir. Farklı öznitelik tespit yöntemlerinin
sonuçlara etkisi incelenmiştir. Elde edilen navigasyon bilgisi, veri kümesindeki
GPS/INS sistemi ile elde edilen navigasyon bilgisi ile karşılaştırılmıştır. | tr_TR |
| dc.contributor.department | Elektrik –Elektronik Mühendisliği | tr_TR |
| dc.embargo.terms | Acik erisim | tr_TR |
| dc.embargo.lift | 2019-11-26T13:44:05Z | |
| dc.funding | Yok | tr_TR |
