Otomatik odaklama için netlik kıstasları
Sharpness criteria for automatic focusing
Yazar: SERKAN ÖZTÜRK
Danışman: Y.DOÇ.DR. ŞABAN ÖZER ; YRD. DOÇ. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2002
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Bulanıklık = Turbidity ; Otomatik odaklama = Automatic focusing ; Sinir ağları = Nerve net

Özet:
III ÖZET Bir çevrenin iki boyutlu görüntüsünden mesafe bilgisini elde etmek bilgisayarla görme alanında çok önemlidir. Nesne tanıma, görüntü yorumlama, engelden kaçınma, hedef belirleme ve denetleme yapma maksadıyla robotik, mikroskopi ve yüzey bilimi gibi alanlarda pek çok uygulamaya sahiptir. Bir çevrenin görülebilir yüzeyinin mesafesi, yüzeyle sensör (kamera) arasındaki uzaklıktır. Bu çalışma otomatik odaklama tabanlı mesafe ölçme tekniğini inceler. Bu tekniğin nesnelerin mesafesini hesaplamak için çözmesi gereken kendine has iki problemi vardır: 1) Mesafe hakkında herhangi bir bilgi olmadan, bir nesne noktasının net görüntüsün nasıl belirleneceği. 2) Net bir görüntü elde edildiğinde, nesne noktasının mesafesinin nasıl hesaplanacağı. Bir nesne noktasının net görüntüsü dört şekilde elde edilebilir: kamerayı nesneye veya nesneyi kameraya göre hareket ettirerek, lens 'i resim sensörüne veya resim sensörünü lense göre hareket ettirerek. Bu işlemi otomatikleştirmek için bir kıstas fonksiyonuna ihtiyaç vardır. Bu kıstas fonksiyonu görüntünün mesafe ölçümü arzulanan bir parçasındaki odaklamanın netliğini değerlendirmede kullanılır. Odaklama, yukarıda bahsedilen yöntemlerden biri kullanılarak kıstas fonksiyonunun minimum yada maksimum değerinin elde edilmesiyle yapılır. İkinci problem, net görüntünün ve lens parametrelerinin değerlerinin elde edilmesiyle geometrik optik kanunlarını kullanarak çözülür. Bu çalışmada ilk önce bulanık görüntü teorisini açıklanmakta ve otomatik odaklama kullanılarak mesafe ölçme alanında şu ana kadar yapılmış olan çalışmalar incelenmektedir. Sonra, farklı türden gürültülü resimlerin netliğini belirlemek için kıstas fonksiyonları kullanılmakta ve bunların performansları karşılaştırılmaktadır. Daha sonra resimlerin netliğini belirlemek için Levenberg-Marquardt algoritması ile eğitilen ileribeslemeli sinir ağı incelenmekte ve değerlendirilmektedir. Son olarak, klasik ve sinir ağı tabanlı kıstas fonksiyonlarının kullanıldığı ve karşılaştırıldığı bir bilgisayar paket programı sunulmaktadır. Ayrıca bu program, otomatik odaklama kullanılarak nesnelerin mesafelerinin ölçümü için simülasyon yapmaktadır.

Abstract:
IV ABSTRACT Recovering the depth information of a scene from its two-dimensional images is a very important task in computer vision. It has numerous applications in areas such as robotics, medicine and surface science for the purposes of object recognition, scene interpretation, obstacle avoidance, navigation, inspection, assembly and manipulation. The depth of a visible surface in a scene is the distance between the surface and the sensor. This thesis considers the depth computation technique based on Automatic Focusing (AF). In this technique, there are two specific problems that need to be solved for deterrnining the depth of objects: 1) How to determine optimally the sharpness of an object point, without having any information about depth. 2) How to obtain the depth of the object point, when a sharp image has been captured. The sharp image of an object point can be obtained in four ways: by moving the camera or the object with respect to each other, by moving the lens with respect to the image detector (sensor) or by displacing the image detector with respect to the lens. Automation of this process requires an analytic criterion function which can be used to evaluate the sharpness of focus in a part of the image containing the feature whose range is desired. Focusing can then be done by using one of the aforementioned methods until the criterion function is maximised or minimised. The second problem is solved by the laws of geometrical optics when the sharp image and the values of the lens parameters have been obtained. This thesis first explains the theory of defocused images, reviews the work so far undertaken in the area of computing depth using Automatic Focusing. Then, the criterion functions are employed for measuring the sharpness of images with different type of noise and their performances are discussed. Next, the thesis deals with the use of feedforward neural networks (NN) trained by using Levenberg-Marquardt algorithm to compute the sharpness of images. Finally, it presents a computer program with which the classical and NN based criterion functions can be employed and compared. The program also simulates for measuring depth of objects using AF.