| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 6 / 6
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
2.
ODKRIVANJE OBJEKTOV NEPRAVILNIH OBLIK V NARAVNEM OKOLJU S POMOČJO PROSTORSKO-FREKVENČNE ANALIZE IN ELASTIČNE PORAVNAVE SLIK
Jurij Rakun, 2010, dissertation

Abstract: V doktorski disertaciji opisujemo nov način odkrivanja objektov nepravilnih oblik v naravnem okolju. Postopek se začne v slikovnem prostoru s posameznimi slikami iste opazovane scene. Upošteva uveljavljene rešitve, kot so predobdelava slik s klasičnimi prijemi za izboljšanje kontrasta, odpravljanje različnih osvetljenosti in odstranjevanje šuma ter pragovna barvna segmentacija slik, ki upošteva znane barvne lastnosti iskanih objektov. Osrednja prispevka disertacije pomenita izpopolnjeno odkrivanje objektov z nepravilnimi oblikami in razširjata analizo tekstur v frekvenčnem prostoru ter 3D rekonstrukcijo s pomočjo geometrije več pogledov. Teksturno analizo izvedemo z 2D prostorsko-frekvenčnim pristopom oziroma z 2D Wigner-Villeovo predstavitvijo. Z njo poiščemo območja podobnih frekvenčnih karakteristik, ki enolično določajo teksture iskanih objektov. Kadar so objekti delno zakriti ali imajo podobne barvne lastnosti kot ozadje, tudi analiza tekstur ni dovolj občutljiva. Da bi izboljšali robustnost, smo v postopku odkrivanja uporabili več slik iste scene in izsledke z geometrijo več pogledov. Bistvena novost te razširitve je določanje korespondenčnih točk, na katerih temelji 3D rekonstrukcija opazovane scene. Rekonstrukcija mora biti tako detaljna, da so nepravilne prostorske oblike zanesljivo razpoznavne in da jih lahko uporabimo pri končnem potrjevanju iskanih objektov. Ustrezno gostoto korespondenčnih točk dosežemo tako, da pare posnetkov elastično poravnamo in iz parametrov za poravnavo oziroma iz deformacijskih matrik izračunamo ujemanje slikovnih točk. Med njimi izberemo čim večje število dobro ujemajočih se parov, za kar smo uvedli tudi posebno mero zanesljivosti. Izbrane pare uporabimo kot korespondenčne točke v 3D rekonstrukciji opazovane scene. Končno odločitev o najdenih objektih sprejmemo s povezovanjem informacij, pridobljenih v prostorsko-frekvenčnih predstavitvah in njihovih 3D rekonstruiranih oblikah. Učinkovitost razvitega razpoznavalnega postopka smo preverili z realnimi posnetki sadnih dreves. Poskuse smo zasnovali tako, da smo ugotavljali, kako se izboljša razpoznavanje plodov, če poleg znanih postopkov barvne segmentacije v slikovnem prostoru uporabimo še predlagani nadgradnji s prostorsko-frekvenčnimi značilnicami in z geometrijo več pogledov. Opazovane posnetke smo razdelili v štiri skupine: barvno ločljivi objekti (npr. rdeči plodovi, brez večjih zakrivanj), barvno ločljivi objekti z zakrivanji, barvno teže ločljivi objekti (npr. zeleni plodovi, brez večjih zakrivanj) in barvno teže ločljivi objekti z zakrivanji. Rezultati raziskave kažejo, da je uvedeni postopek za odkrivanje objektov nepravilnih oblik v naravnem okolju primeren, saj dosega v povprečju 86 % natančnost določanja korespondenčnih točk, in pripomore k natančnejšemu odkrivanju objektov (plodov na sadnem drevju). Tako lahko pomembno izboljšamo dosedanjo avtomatizirano, računalniško spremljanje in napovedovanje pridelka v sadjarstvu.
Keywords: segmentacija slik, analiza tekstur, poravnava slik, afina transformacija, geometrija več pogledov, korespondenčne točke, 3D rekonstrukcija, analiza 3D oblik
Published: 06.05.2010; Views: 2243; Downloads: 145
.pdf Full text (6,04 MB)

3.
ZAKRIVANJE GIBAJOČIH SE OBJEKTOV V VIDEO POSNETKIH IN PRIMERJAVA Z NJIHOVIMI MODELI 4D
Uroš Kolarič, 2013, master's thesis

Abstract: V tem magistrskem delu se ukvarjamo z dvema povezanima problemoma, za katera iščemo rešitve s pomočjo obdelave slik in računalniškega vida. V prvem delu se ukvarjamo z zakrivanjem gibajočih se objektov na video posnetkih, v drugem delu pa razvijemo postopek, s katerim primerjamo računalniške modele objektov in fotografije njihovih realizacij. Vhodne podatke zajemamo kot videe ali fotografije z digitalno kamero. Na posneti sceni poiščemo s pomočjo računalniške analize na zaporedju slik objekte, ki se premikajo, in jih zakrijemo. Programske rešitve smo prototipno razvijali z orodjem MATALB in knjižnico OpenCV, naknadno pa smo jih prenesli še v programski jezik C++, tako da se lahko izvajajo v realnem času. Računalniške modele objektov smo privzeli po standardu IFC iz gradbene informatike, ki predstavljajo 3D model zgradbe. Če dodamo še terminski plan, pridemo do 4D modela. Ujemanje načrta z realno situacijo smo izvedli tako, da smo ravninske projekcije 3D modelov poravnali s fotografijami realizacije in iskali razlike. Pri preizkušanju smo zgradbe simulirali z lesenimi maketami. Pri programiranju prototipnih rešitev smo si pomagali z računalniško grafiko in standardom OpenGL ter knjižnico EmguCV rešitvami za računalniški vid. Uporabili smo okolje .NET in programski jezik C#. Realizirani postopek za zakrivanje gibajočih se objektov smo statistično ocenili s senzitivnostjo in preciznostjo, iskanje razhajanj med modelom in realno situacijo pa z maketami.
Keywords: računalniški vid, poravnava slik, morfološki operatorji, 4D modeli, zakrivanje objektov
Published: 22.03.2013; Views: 960; Downloads: 117
.pdf Full text (3,16 MB)

4.
NAPRAVA KINECT KOT 3D OPTIČNI PREBIRNIK
Sašo Zemljič, 2013, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu predstavljamo poceni izvedbo 3D optičnega prebirnika predmetov, s pomočjo senzorja Kinect za Xbox 360 in motorizirane vrtljive podlage, ki smo jo izdelali za ta namen. Med potekom dela smo se seznanili z delovanjem senzorja Kinect in proučili delovanje koračnih motorjev. Za krmiljenje koračnega motorja smo zasnovali in izdelali krmilno enoto, za gradnjo 3D modela optično prebranega predmeta pa smo uporabili toge in netoge transformacije globinskih slik.
Keywords: globinske slike, poravnava globinskih slik, 3D model, Kinect, koračni motor
Published: 18.09.2013; Views: 1525; Downloads: 157
.pdf Full text (2,26 MB)

5.
IZDELAVA RAČUNALNIŠKEGA ORODJA ZA ZLIVANJE ASTRONOMSKIH DIGITALNIH SLIK
Jure Kocbek, 2014, undergraduate thesis

Abstract: Pri daljšem zajemanju slik z digitalnimi zrcalnorefleksnimi fotoaparati pogosto naletimo na težavo pregrevanja tipala fotoaparata, ki se izraža kot šum in druge nepravilnosti v digitalni sliki. Rešitev je zajem več slik, ki se zaporedno zajemajo manj časa, nato pa se zlijejo v eno skupno sliko. V tem diplomskem delu smo se ukvarjali s poravnavo in združevanjem (zlivanjem) več digitalnih astronomskih slik. Za združevanje slik smo uporabili postopek valčne transformacije ali metodo svetlejšega piksla, postopek poravnave digitalnih slik pa smo izvedli z oglišči, detektiranimi s Harrisovim detektorjem, in homografijo, ocenjeno z metodo RANSAC. Rezultat diplomskega dela je programsko orodje za zlivanje astronomskih digitalnih slik – AstrophotoTool, v katerega smo integrirali preučene algoritme za zlivanje in poravnavo slik. Za validiranje rezultatov smo uporabili lastno slikovno gradivo, ki smo ga zajeli na treh različnih lokacijah. Dobljene rezultate smo primerjali še z rezultati štirih uveljavljenih programskih orodij. Na osnovi analize rezultatov smo ugotovili, da z razvitim orodjem AstrophotoTool dobimo povsem primerne in pričakovane kvalitativne rezultate. V okviru tega diplomskega dela smo dobljene rezultate tudi kvantitativno ovrednotili. Iz slik, dobljenih po zlivanju, smo določili povprečno razmerje SNR in standardni odklon razmerij SNR, izračunanih v oknih velikosti 7x7 pikslov. Ugotovili smo, da se izračunana razmerja SNR za našo aplikacijo AstrophotoTool ujemajo z izračuni primerjanih aplikacij. S tem smo eksperimentalno potrdili pravilnost delovanja naše aplikacije AstrophotoTool.
Keywords: digitalna obdelava slik, zlivanje slik, valčna transformacija, slikovna poravnava, zvezdne sledi, razmerje signal–šum
Published: 30.10.2014; Views: 1199; Downloads: 79
.pdf Full text (2,81 MB)

6.
Search done in 0.08 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica