3 boyutlu nesnelerin modellenmesi için nokta bulutlarının sezgisel optimizasyon yöntemleri ile işlenmesi
Processing of point clouds for modelling 3d objects using heuristic optimization methods
Yazar: TUBA KURBAN
Danışman: PROF. DR. ERKAN BEŞDOK ; PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayar grafikleri = Computer graphics ; Global optimizasyon yöntemi = Global optimization method

Özet:
Bir nesne veya ortamın nokta bulutları kullanılarak 3 boyutlu (3B) olarak modellenebilmesi fotogrametri, uzaktan algılama, malzeme işleme ve üretim, tersine mühendislik, inşaat sanayi, sanal gerçeklik ve tıp gibi birçok alanda gerçekleştirilen uygulamalar açısından çok önemlidir. Ancak, mevcut 3B veri elde etme yöntemleriyle bir defada elde edilen ölçüm verileri, yansımalar ve algılayıcıların sınırlı görüş açısı nedeniyle tüm nesneyi temsil edememektedir. Tam bir 3B model oluşturabilmek için nesnenin farklı pozisyonlardan ölçülmesi ve elde edilen nokta bulutlarının ortak bir koordinat sistemine taşınması gerekmektedir. Bu işlem nokta bulutlarının çakıştırılması olarak adlandırılmaktadır. Bununla birlikte var olan teknolojilerle elde edilen ölçmeler, ilgili ölçme donanımlarının doğaları nedeniyle bir miktar gürültü içermektedir. Bu nedenle, ilgili donanımlarla elde edilen ölçümler üzerine oluşturulan model kalitesinin artırılması için nokta bulutu veya nokta bulutundan türetilen yüzey elemanlarının filtrelenmesi büyük önem taşımaktadır.
Bu tez çalışmasında, nokta ve çizgi lazer olmak üzere düşük maliyetli iki farklı tarayıcı sistemi oluşturulmuştur. Lazer tarayıcılardan elde edilen nokta bulutları sezgisel optimizasyon algoritmalarıyla çakıştırılmıştır. Çakıştırılmış halde tüm nesneyi temsil eden nokta bulutunun gürültülerden arındırılması amacıyla düzlem uydurmaya dayalı ve Bezier yüzeyleri kullanılarak filtreleme yöntemleri geliştirilmiştir. Önerilen sezgisel optimizasyon tabanlı yöntemlerin, çakıştırma ve filtreleme işlemlerinde klasik yöntemlere göre daha başarılı olduğu görülmüştür.

Abstract:
3 dimensional (3D) modeling of an object or an environment using point clouds is an important problem in many scientific fields such as photogrammetry, remote sensing, materials processing, reverse engineering, construction industry, virtual reality and medicine etc. However, due to the reflection and the view angle of the sensors, acquired data from a single measurement is not enough for modeling the entire object. In order to build a complete 3D model, the object has to be measured from different locations or angles and the obtained point clouds have to be moved to a common coordinate system. This process is called point cloud registration. Moreover, measurement data obtained with existing technologies are exposured to noise because of the nature of 3D data acquisition systems. Therefore, to improve the quality of 3D model constructed from these measurements, filtering of the point clouds or surface elements has a great importance.
In this thesis, two different scanner systems are designed that differs in terms of using point or line laser sensor. A new method that registers the point clouds obtained from laser scanners is proposed. In order to remove measurement noises from point clouds obtained after registration process, a filtering method based on plane fitting and Bezier surface fitting is developed. Experimental results show that proposed heuristic optimization algorithms based methods are better than traditional method both in registration and filtering of the point clouds.