Nokta bulutu filtreleme algoritmalarının karşılaştırılması
Comparison of point cloud filtering algorithms
Yazar: MEHMET AKİF GÜNEN
Danışman: PROF. DR. ERKAN BEŞDOK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Gelişen teknolojik olanaklar nedeniyle fiziksel bir sahne veya modele ait nokta bulutunun yakalanması ve işlenmesinde kullanılan Fotogrametrik teknikler ucuzlamış ve kullanımları yaygınlaşmıştır. Günümüzde, nokta bulutları endüstriyel ürün modelleme, biomekanik uygulamalar, çevresel haritalama, otonom-seyir sistemleri, hedef izleme gibi birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Nokta bulutlarının elde edilmesi için kullanılan teknolojiler arasında Optik-Fotogrametrik yöntemler, 3D Laser Tarayıcılar ve RGB-D sensörler görece daha yaygındır. Ölçme sistemleri sahip oldukları yapısal özelliklerden dolayı, genliği ve tipi kesin olarak kestirilemeyen büyüklüklükte gürültü üretir. Katı modellemenin differansiyel elemanı yüzey parçacıklarıdır. Yüzey parçacıkları differansiyel üçgen elemanlar veya differansiyel grid elemanlar olarak tanımlanabilir. Ölçülerin gürültü yüklü olması nedeniyle differansiyel yüzey parçacıklarının uzamsal yönelimleri ve köşe noktalarının uzamsal konumları belirli ölçüde buzunuma uğrar. Elde edilen katı modele ait görsel ve fiziksel kaliteyi arttırmak için nokta bulutlarının gürültülerden arındırılması gerekir. Bu tez çalışmasında RGB-D sensörler, Fotogrametrik yöntemler ve Yersel Lazer Tarayıcı kullanılarak iki farklı heykele ait nokta bulutu yakalanmıştır. Elde edilen nokta bulutuna, Gaussian Filtreme, Shepard Ters Mesafe Ağırlık Yöntemi ile Filtreleme, SVD Tabanlı Düzlem Uydurma ile Filtreleme ve Optimizasyon (BSA) Tabanlı Düzlem Uydurma ile Filtreleme teknikleriyle 3 farklı (10,20,30) en yakın komşuluk kriterine göre filtrelenmiştir. Filtrelemiş 3 boyutlu katı modeller metrik ve görsel olarak karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Photogrammetric techniques used in the capture and processing of point clouds belonging to a physical scene or model have become cheaper and their usage has become widespread due to the developing technological facilities. Today, point clouds are used in many different areas such as industrial product modeling, biomechanical applications, environmental mapping, autonomous navigation systems, target tracking. Optical-Photogrammetric methods, 3D Laser Scanners and RGB-D sensors are relatively common among the technologies used to capture point clouds. Because of their structural characteristics, measuring systems produce large amounts of noise that can not be precisely predicted in type and amplitude. The differential element of the solid model is surface particles. Surface particles can be defined as differential triangular elements or differential grid elements. Due to the noise loading of the measurements, the spatial orientations of the differential surface particles and the spatial locations of the corner points have a certain degree of deformation. To increase the visual and physical quality of the obtained solid model, the point clouds must be free from noise. In this thesis study, point clouds of two different sculptures were captured using RGB-D sensors, Photogrammetric methods and Terrestrial Laser Scanner. The obtained point cloud was filtered according to the closest neighborhood criterion of 3 different (10,20,30) by Gaussian Filtering, Shepard Inverse Distance Weighting Filtering, SVD Base Plane Fitting Filtering and Optimization (BSA) Based Plane Fitting Filtering. Filtered 3D solid models are metric and visually compared.