Hareketli objeleri video görüntüleri ile üç boyutlu belirleme

Abstract

Günümüzde fotogrametrik çalışmalarda kamera video sistemlerinin kullanımı, modellenecek objenin en iyi şekilde sunumu için büyük bir önem ve avantaj sağlamaktadır. Üç boyutlu model, hareketli görüntüler üzerinden üç boyutlu koordinat bilgisi içeren ve herhangi bir hareketli nesnenin üç boyutlu uzayda izlediği yolun tespiti niteliğidir. Üç boyutlu koordinat, nesnelerin yatay koordinatlarına (x, y) ek olarak derinlik (z) bilgilerini ifade etmekte ve bu bilgiler objelerin gerçekte birbirlerine göre konumlarının net olarak anlaşılmasını ve görsel konum bilgisini ifade etmektedir. Konum bilgileri için aynı model iki adet kamera ile video görüntüleri alındı ve bu görüntüler, objelerin mesafe ve konum bilgilerinin daha hassas sonuçta elde edilmesini sağlayan stereovizyon yöntemi ile MATLAB programında değerlendirilmiştir. Çekilen görüntülerden objelerin belirlenmesi ve öznitelik çıkarılması işlemlerinde MATLAB programının içerisinde yer alan `Computer Vision Toolbox` içerisinden `Object Detection and Detection` işlemleri, kamera kalibrasyon işlemi için ise `StereoCamera Calibration` uygulaması kullanılmıştır. Bu algoritamalar sayesinde elde edilen veriler MATLAB programı içerisinde triangular matris dönüşümüne tabii tutularak objelerin, kolinearite ve dış yöneltme parametreleri olmaksızın sanal üç boyutlu koordinatları elde edilmiştir.

Today, the use of camera video systems in photogrammetric studies provides a great importance and advantage for the best presentation of the object to be modeled. A three-dimensional model is the quality of the determination of the path that any moving object follows in three-dimensional space, containing three-dimensional coordinate information on moving images. The three-dimensional coordinate refers to the depth (z) information in addition to the horizontal coordinates (x, y) of the objects, and this information provides a clear understanding of the positions of the objects relative to each other and the visual position information. For the position information, video images were taken with two cameras of the same model and these images were evaluated in MATLAB program by stereovision method, which provides more accurate result of the distance and position information of the objects. Object Detection and Detection operations were used in Vision Computer Vision Toolbox MAT in MATLAB program, and C StereoCamera Calibration `application was used for identification and extraction of objects from the captured images. The data obtained by these algorithms were subjected to triangular matrix transformation in MATLAB program and virtual three-dimensional coordinates of the objects were obtained without any collinearity and external orientation parameters.