Öz
Bu
çalışmada, üç boyutlu (3B) nokta bulutu üzerinden Zernike Moment’lerin (ZM)
etkili bir şekilde hesaplanması yaklaşımını ele almaktayız. Çevresel modelleme
gibi konularda önemli olan bu yaklaşım, bağlamsal bilgileri birleştirmek ve
belirli nesne sınıflarının ilişkilerini öğrenmek için kullanılabilmektedir. Bu
nedenle, 3B ZM, karmaşık bir sahneden güvenilir bir sonuç elde etmek için
kullanılmaktadır. Genel olarak, nesneler sahnedeki nokta yoğunluğu değerlerine
göre farklı kategorilere ayrılmaktadır; zemin, ağaç, nesne vb. Üç boyutlu ZM
algoritmasında, karmaşık bir sahnenin nokta bulutlarının kümelenmesi için hızlı
ve düşük karmaşıklık maliyetiyle hesaplanması önerilmektedir. Üç boyutlu ZM,
trinom terimlerinin (x, y, z) sayısal nesne vokselleri üzerindeki matematiksel
entegrasyonu ile oluşturulan eksiksiz bir 3B geometrik alan olarak ifade
edilmektedir. Geliştirilen yöntemin performansı, mevcut Zernike Moment
hesaplama yöntemi ile kıyaslandığında, zamansal olarak ortalama %90 gibi bir
iyileştirme sağladığı görülmektedir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Broumandnia, A., Shanbehzadeh, J. (2007). Fast Zernike wavelet moments for Farsi character recognition. Image and Vision Computing, 25(5), 717-726.
- Canterakis, N. (1999). 3D Zernike moments and Zernike affine invariants for 3D image analysis and recognition. In In 11th Scandinavian Conf. on Image Analysis.
- Funkhouser, T., Min, P., Kazhdan, M., Chen, J., Halderman, A., Dobkin, D., Jacobs, D. (2003). A search engine for 3D models. ACM Transactions on Graphics (TOG), 22(1), 83-105.
- Grandison, S., Roberts, C., Morris, R. J. (2009). The application of 3D Zernike moments for the description of “model-free” molecular structure, functional motion, and structural reliability. Journal of Computational Biology, 16(3), 487-500.
- Kim, H. J., Kim, W. Y. (2008). Eye detection in facial images using Zernike moments with SVM. ETRI journal, 30(2), 335-337.
- Kim, W. C., Song, J. Y., Kim, S. W., Park, S. (2008). Image retrieval model based on weighted visual features determined by relevance feedback. Information Sciences, 178(22), 4301-4313.
- Lalonde, J. F., Vandapel, N., Hebert, M. (2007). Data structures for efficient dynamic processing in 3-d. The International Journal of Robotics Research, 26(8), 777-796.
- Novotni, M., Klein, R. (2004). Shape retrieval using 3D Zernike descriptors. Computer-Aided Design, 36(11), 1047-1062.
- Ozbay, E., Cinar, A. (2013). 3D reconstruction technique with kinect and point cloud computing. Global Journal on Technology, 3, 1748-1754.
- Özbay, E., Çinar, A. (2018). A voxelize structured refinement method for registration of point clouds from Kinect sensors. Engineering Science and Technology, an International Journal.
- Teague, M. R. (1980). Image analysis via the general theory of moments. JOSA, 70(8), 920-930.
- Ying-Dong, Q., Cheng-Song, C., San-Ben, C., Jin-Quan, L. (2005). A fast subpixel edge detection method using Sobel–Zernike moments operator. Image and Vision Computing, 23(1), 11-17.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 29 Eylül 2019 |
| Gönderilme Tarihi | 28 Şubat 2019 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 Cilt: 10 Sayı: 3 |
