Structure from motion using a single camera

Abstract

Bu tez dönüştürme algoritmaları, bunların avantajları, dezavantajları üzerine genel bir araştırma ile 3D modeli yeniden yapılandırma alanında detaylı bir açıklama sunmaktadır. Araştırma, hareket tekniğinin yapılarını ve görüntü eşlerinden üç boyutlu modelleri yeniden yapılandırma sürecini aşama anlatmaktadır. Yeniden yapılandırma süreci tek kalibreli kamera ve aynı sahnenin sadece iki görüntüsüne dayanan bir algoritma kullanılarak yürütülmüştür. SFM tekniği iki görüntünün bileşen noktalarını tespit etmeye dayanmaktadır. Tüm deneysel sonuçlar MATLAB (R2015b) kullanılarak hesaplanmıştır. KLT algoritması kullanılarak geniş aralıklı görüntülerin uyuşmazlığı açıklanmıştır. Ayrıca en büyük hata oranına sahip görüntülerin çıkarılmasıyla, yeniden projeksiyon oranının düşürülmesi sağlanmaktadır. Deneysel sonuçlar üç aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşama, yumuşak yüzeyli sahne kullanılarak tamamlanmıştır. Algoritmanın performansı az detaylı yumuşak sahnelerde yetersizlik göstermektedir. İkinci aşama, daha fazla detayı olan sert yüzeyli nesneler kullanılarak tamamlanmıştır. Algoritma sonuçları birincisinden daha fazla doğruluk göstermektedir. Üçüncü aşama, ilk deneyseli sahneye daha fazla detay eklenerek gerçekleştirilmiş ve sonuçların ilk deneyden daha büyük bir doğruluk oranına sahip olduğu gözlemlenmiştir. Deneyler, algoritmanın farklı sahnelerdeki performansını göstermekte ve algoritmayı geliştirmek için yollar ortaya çıkarmaktadır. Sonuç olarak, tezin amacı iki boyutlu görüntülerden üç boyutlu görüntüler yaratmak değil, 2D görüntüler hakkında derin bir araştırma ortaya koymaktır.Anahtar Kelimeler: SFM, Dönüştürme Algoritmaları, 2D'den 3D'ye, Bilgisayar Görüntüsü

This thesis introduces a general survey of conversion algorithms, their advantages and disadvantages and a thorough explanation of the basic concepts in the field of 3D model reconstruction. The thesis concentrates, step by step, on the structures of motion technique and reconstruction of three-dimensional models from image pairs. The reconstruction process is carried out using a single calibrated camera and an algorithm based on only two views of a scene, the SFM technique based on detecting the correspondence points between the two images, and the epipolar inliers. All the experimental results have been computed using MATLAB (R2015b). By using the KLT algorithm we figure out the incompatibility of it with the widely-spaced images. Also, the ability of reducing the rate of reprojection error by removing the images that have the biggest rate of error. The experimental results are consisting from three stages. The first stage is done by using a scene with soft surfaces, the performance of the algorithm shows some deficiencies with the soft surfaces which are have few details. The second stage is done by using different scene with objects which have more details and rough surfaces, the algorithm results become more accurate than the first scene. The third stage is done by using the first scene of the first stage but after adding more details for surface of the ball in order to motivate the algorithm to detect more points, the results become more accurate than the results of the first stage. The experiments are showing the performance of the algorithm with different scenes and demonstrate the way of improving the algorithm. At last, we would like to mention that the aim of thesis is to figure out the depth information from two 2D images, and not to create 3D image from two 2D images. Keywords: SFM, Conversion Algorithms, 2D into 3D, Computer Vision.