İki boyutlu görüntülerden üç boyutlu şekil elde etme
3D shape reconstruction using 2D images
Yazar: MEHMET KARAMAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Fotometrik stereo = Photometric stereo ; Üç boyutlu yeniden yapılandırma = Three dimensional reconstruction

Özet:
İki boyutlu görüntülerden üç boyutlu şekil elde etmek için birçok yöntem kullanılmaktadır. Gölgeden şekil elde etme ve fotometrik stereo yöntemleri görüntüye ait gölge bilgisini kullanarak üç boyutlu şekil bilgisini elde etmektedir. Her iki yönteminde kendine has kuvvetli ve zayıf yönleri bulunmaktadır. Gölgeden şekil elde etme yöntemi şekil bilgisine ait ağız, göz ve burun gibi detay bilgileri için daha iyi sonuç vermektedir. Fotometrik stereo yöntemi ise şekle ait genel yapıyı daha iyi bir biçimde elde etmektedir. Daha iyi derinlik bilgisi elde etmek için bu iki yöntemin de birleştirildiği uygulamalar vardır. Bu çalışmada uygulanan birleştirme yöntemleri incelenmiş ve daha iyi bir birleştirme yöntemi sunulmuştur. Çalışma boyunca yeni iki adet birleştirme yöntemi anlatılmış ve test sonuçları sunulmuştur.Her iki yöntem için de öncelikli olarak gölgeden şekil elde etme ve fotometrik stereo derinlik bilgileri hesaplanmıştır. Hesaplanan bu derinlik bilgileri geliştirilen yöntemlere girdi olarak verilmiştir.Eşik değeri kullanarak birleştirme yönteminde; her noktada gölgeden ve fotometrik stereodan elde edilen derinlik bilgileri karşılaştırılmaktadır. Fotometrik stereo derinlik değeri gölgeden şekil elde etme derinlik değerinden büyükse o noktadaki derinlik bilgisi için fotometrik stereo derinlik bilgisi kullanılmaktadır. Diğer durumlar için ön tanımlı olarak bir eşik değeri belirlenmekte ve karşılaştırmalarda bu değer bir kıstas olarak kullanılmaktadır. Gölgeden şekil elde etme derinlik değeri fotometrik stereo derinlik değerinden büyükse ve aralarında fark eşik değerinden küçükse sonuç derinlik bilgisi için gölgeden şekil elde etme derinlik değeri kullanılmaktadır, eğer aradaki fark eşik değerinden büyükse gölgeden şekil elde etme derinlik değerinin %30'u ve fotometrik stereo derinlik değerinin %70'inin toplamı sonuç derinlik bilgisini oluşturmaktadır.Oranlama ile birleştirme yönteminde ise, tüm şekil bilgileri ayrı ayrı normalleştirilmektedir. Daha sonra her nokta şekil bilgisindeki en yüksek değerle toplanmakta ve tüm derinlik bilgisinin logaritması alınmaktadır. Son olarak da gölgeden şekil elde etme derinlik değerinin %20'si ve fotometrik stereo derinlik değerinin %80'i toplanarak sonuç bilgisi elde edilmektedir.Elde edilen derinlik bilgisine ait hata oranları karelerin farkı ve ortalama hata yöntemleri kullanılarak hesaplanmıştır. Elde edilen bu hata oranları incelendiğinde önerilen yaklaşımların başarılı olduğu görülmektedir.

Abstract:
Many methods are used to obtain three-dimensional shapes from two-dimensional images. Shape from shading and photometric stereo methods use shadow information in images to obtain three-dimensional shape information. Each method has its own strengths and weaknesses. Shape from shading method gives better results for detailed regions such as mouth, eyes and nose. Photometric stereo method gives better results for the general shape information. To obtain better depth information these two methods are combined in some studies. In this study, applied methods are investigated and a better combination method is presented. And also during this study two new fusion methods are explained and test results are presented.Firstly, depth information is obtained from the shape from shading and photometric stereo. The calculated depth information is used as input for the application.In threshold value method for combining, the depth information obtained from the shape from shading and photometric stereo is compared in each point. For each point value, if photometric stereo value greater than shape from shading value, the result depth value is photometric stereo?s depth value. Otherwise, a pre-defined limit value is determined and is used as criteria for comparison. If shape from shading depth value is greater than photometric stereo depth value and also their difference is smaller than the threshold value, the result value is shape from shading?s depth value, if the value of difference is greater than the threshold, 30% of the depth of shape from shading and 70% of the depth of photometric stereo are summed together for the result of depth value.In the other combination method, the depth maps are separately normalized. Then for every point, maximum value is added and the logarithm of each depth information is separately taken. Result of the depth information is obtained from the shape from shading and photometric stereo depth information with certain ratios. These rates are 20% for shape from shading and 80% for photometric stereo.Errors of depth information are calculated by using the mean square and the mean average error methods. When these errors are investigated, it is seen that the proposed approaches are successful.