Tek kameralı stereo görüş ile derinlik hesabının yapılması
Depth estimation using single camera stereo vision
Yazar: ALİ MUMCU
Danışman: DR. MURAT HACIÖMEROĞLU
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Teknolojinin gelişmesi ile birlikte el bilgisayarı olarak kabul edilebilen yüksek performansa sahip mobil cihazlar üretilmektedirler. Bu cihazlar hızlı işlem yapma kabiliyetine, zengin algılayıcılara, büyük ekranlara ve yüksek çözünürlüklü kameralara sahip olmaları sayesinde bilgisayarla görü sistemlerinde de yaygın olarak kullanılmaktadırlar. Bu çalışmada, nesnelerin kameraya olan uzaklığının hesaplanması için kullanılan iki kameralı yaklaşım, stereo kamera donanımına sahip olmayan tek kameralı mobil bir cihaz ile gerçekleştirilmektedir. Aynı sahnenin, cihazın yatayda el ile yer değiştirilmesi sonucu iki resmi çekilerek, nesnelerin kameraya olan uzaklıkları hesaplanmaktadır. Yatayda kameranın hareket yönü ve yer değiştirmesi cihazın içerisindeki algılayıcılar sayesinde tespit edilmektedir. İki resimdeki özellik noktaların elde edilmesi için SURF (Speed Up Robust Features) algoritması kullanılmaktadır. İki resimde de ortak bulunan noktalardan en iyi eşleşen noktalar seçilmektedir. Çıkarılan bu noktalar üzerine ortak nesnenin tespiti için K-ortalamalar kümeleme algoritması uygulanmıştır.  Nesnenin, iki resimdeki yer değiştirmesi ve kameranın yataydaki hareket etme mesafesi kullanılarak kameraya olan uzaklığı ölçülmektedir. Bu hesabın yapılması çok hassas olup, gerçekleştirilirken kullanılacak bu iki değerin yüksek doğruluk ile tespit edilmesi işlemin doğru sonuç verebilmesi için çok önemlidir. Tüm bu adımlar Android işletim sistemi ile çalışan mobil cihaz üzerinde geliştirilmektedir. Mobil uygulamalarda doğruluk yanında hız da önemli olduğundan literatürde kabul görmüş ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) and BRISK (Binary Robust Invariant Scalable Keypoints) özellik belirleme algoritmaları ile bu işlemler tekrarlanarak hız ve doğruluk karşılaştırılması yapılmaktadır.

Abstract:
In conjunction with the development of technology, mobile devices which can be considered as a handheld computer with high performance are manufactured. Thanks to their fast processing capabilities, rich sensors, big screens and high resolution cameras, these devices are being utilized widely in computer vision systems. In this study, binocular stereo vision system, which can be used to calculate the distance between object and the camera, is performed with a mobile device that is not equipped with stereo camera. Distance of object to the camera is measured by taking two pictures of a scene by manually moving the camera. Camera's lateral displacement and direction of movement are detected using the device's inertial sensors. SURF (Speeded Up Robust Features) algorithm is used in order to detect and descript the feature points in the two images. K-means clustering algorithms are applied on the extracted key points for detection of the common object. Camera displacement and location difference of an object in the images are used to compute the distance of object to the camera. Performing this operation is sensitive, therefore determining these two values with high precision is very critical to be able to retrieve the correct result. All these steps are developed on mobile device with Android operating system. In mobile applications in addition to the accuracy speed is also important, thus this operation is repeated by applying ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) and BRISK (Binary Robust Invariant Scalable Keypoints) algorithms which are generally accepted in the literature for targeting speed and accuracy comparison.