Conversion from 2 Dimension to 3 Dimension with Edge Detection Algorithms

Abstract

In this thesis, a 3D content will be created from a 2D content. In these techniques, there is only one image and the aim is to create the second image using this image information. The most commonly used 2D to 3D conversion method is based on the depth fact, and in this way DIBR (Depth image-based rendering) is also the demand of the second image.
In this thesis, Matlab software will be used as the material that can provide data. 3 resizing, resizing picture, Difference Variable, Linear Depth Map Perpecific Direction, LDH start and end and should be done if desired.
Segmented Image, Depth Map, Left image, Right image, 3D image that we can obtain as output. Thus, the system can perform minimum input 3 sizing. In addition, this method can be applied in videos, although it is not synchronous.
As a result of the researches and examinations, it has been seen that there are numerous methods in the process of converting from two dimensions to three dimensions. It has been determined in the investigations that there are weak and strong points of each method.
The method was examined and it was seen that it was divided into two main topics, automatic and semi-automatic. Most of the transmission method today has focused on automatic depth extraction, but the decline in user usage has made it difficult to control information results. It has been observed that some errors could not be solved. It has been determined that correct returns cannot be taken regarding the depth information of the objects and some processes may be required. In order to avoid these disadvantages, the user usage used in semi-automatic usage is considered to be an important advantage.
It has been examined and seen in the experimental results of those who propose the method that the methods included in the methods we propose can obtain stereoscopic images that can be sorted in the correct order. In the next process, guiding critical information was assimilated in the software applications of these methods and the methods were examined in theoretical detail.

Keywords

• Image
• 3D (3-Dimensional)
• Edge Information Method
• Graph Cuts and Random Walks
• Depth

Kenar Bulma Algoritmaları ile 2 Boyuttan 3 Boyuta Dönüşüm

Öz

Bu tez çalışmasında 2B bir içerikten 3B bir içerik oluşturma teknikleri olacaktır. Bu tekniklerde tek bir görüntü mevcuttur ve amaç bu görüntü bilgisini kullanarak ikinci görüntüyü oluşturmaktır. En sık kullanılan 2B’den 3B’ye çevrim yöntemi derinlik haritasının oluşturulması ve bu şekilde DIBR (Depth image based rendering) kullanılarak ikinci görüntünün oluşturulmasıdır. Bu tez çalışmasın da veri setleri oluşturmak amacıyla materyal olarak Matlab yazılımı kullanılacaktır. Kullanılan bu sistemin girdileri 3 boyutlandırılması istenen resim, Fark Değişkeni,,Lineer Derinlik Haritası Perpesktif Yönü, LDH başlangıç ve son değerleri ve isteniyorsa obje bulunmasıdır. Çıktı olarak elde edebileceğimiz Bölütlenmiş Görüntü, Derinlik Haritası, Sol görüntü, Sağ görüntü, 3 Boyutlu görüntüdür. Dolayısıyla sistem minumum girdi kullanarak 3 boyutlandırma işlemi yapabilmektedir. Ayrıca , bu yöntem eş zamanlı olmamakla beraber videolar içinde uygulanabilir. Yapılan araştırmalar ve incelemeler sonucunda iki boyuttan üç boyuta dönüştürme işleminde sayısız yöntemin var olduğu görülmüştür.Her yöntemin zayıf ve güçlü olduğu noktaların mevcut olduğu yapılan incelemelerde tespit edilmiştir.Görüntünün karakteristik özelliklerinin, kullanılacak dönüştürme yönteminin seçiminde doğrudan etkili olduğu anlaşılmıştır. Dönüştürme yöntemleri incelenerek otomatik ve yarı otomatik olarak iki ana başlığa ayrıldığı görülmüştür. Günümüzde dönüştürme yöntemlerinin birçoğu otomatik derinlik çıkarımına odaklanmış, ancak kullanıcı müdahalesinin azalması, dönüştürme sonuçlarını kontrol etmeyi zorlaştırmıştır. Bazı hatalar kolayca çözülemediği görülmüştür.Nesnelerin derinlik bilgileriyle ilgili doğru geri dönüşler alınamayabileceği ve bazı ek süreçler gerekebileceği tespit edilmiştir. Bu dezavantajları bertaraf etmek için yarı-otomatik yaklaşımlarda kullanılan kullanıcı girişi önemli avantaj sağladığı kanısına varılmıştır. Önerdiğimiz yöntemlerin içerdiği süreçlerin doğru bir şekilde uygulanması halinde kaliteli stereoskopik görüntüler elde edilebileceği, yöntemi önerenlerin deneysel sonuçlarında incelenmiş ve görülmüştür. Bundan sonraki süreçte bu yöntemlerin yazılım uygulamalarında yol gösterici olacak kritik bilgiler özümsenmiş ve yöntemler teorik açıdan ayrıntılı bir şekilde irdelenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• 3B(3 Boyutlu)
• Kenar Bilgisi Yöntemi,
• Görüntü,

Kaynakça

1. H. Wang, Y. Yang, L. Zhang, Y. Yang, and B. Liu, “2D-to-3D Conversion Based on Depth-from-Motion,” Proc. IEEE Intl. Conf. on Mechatronic Science, Electric Engineering and Computer, 2011.
2. M. Guttmann, L. Wolf, and D. Cohen-Or, “Semi-automatic Stereo Extraction from Video Footage,” Proc. IEEE Intl. Conf. on Computer Vision (ICCV), 2009.
3. O. Wang, M. Lang, M. Frei, A. Hornung, A. Smolic, and M. Gross, “StereoBrush: Interactive 2D to 3D Conversion using Discontinuous Warps,” Proc. Eighth Eurographics Symp. on Sketch-Based Interfaces and Modeling, pp. 47–54, 2011.
4. Y. Boykov, O. Veksler, and R. Zabih, “Fast Approximate Energy Minimization via Graph Cuts,” IEEE TPAMI, vol. 23, no. 11, pp. 1222–1239, 2002.
5. C-. C. Cheng, C-.T. Li, and L-.G. Chen, “A 2D-to-3D Conversion System using Edge Information,” Proc. IEEE Conf. On Consumer Electronics (ICCE), 2009.
6. Yu-Lin Chang, Chih-Ying Fang, Li-Fu Ding, Shao-Yi Chen, and Liang-Gee Chen. Depth map generation for 2d-to-3d conversion by short-term motion assisted color segmentation. In Multimedia and Expo, 2007 IEEE International Conference on, pages 1958 {1961, July 2007.
7. Tam, W.J. Liang Zhang, “3D-TV Content Generation: 2D-to-3D Conversion,” in IEEE Intl. Conf. on Multimedia and Expo(ICME), 2006
8. C.-C. Cheng, C.-T. Li, P.-S. Huang, T.-K. Lin, Y.-M. Tsai, and L.-G. Chen, “A block-based 2D-to-3D conversion system with bilateral filter,” in Proc. IEEE Int. Conf. Consumer Electronics, 2009.

9. Y.-L. Chang, et al, “Depth map generation for 2D-to-3D conversion by short-term motion assisted color segmentation,” in Proc. ICME, 2007.