Algoritmi za detekciju 3D karakterističnih točaka

završni rad

• Naslov (engleski): 3D Interest Point Detection Algorithms
• Autor: Ivana Viduka
• Mentor: Tomislav Pribanić (mentor)
• Član povjerenstva: Tomislav Pribanić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zvonko Kostanjčar (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Hrvoje Džapo (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2015-07-13, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Harrisov detektor, SIFT i SURF su 2D algoritmi detekcije karakterističnih točaka. Njihov glavni cilj je pronalazak točaka koje se uvelike razlikuju od točaka u svojoj okolini i time daju više informacija o toj slici od nekih drugih točaka. SIFT i SURF imaju razvijenu metodu konstrukcije opisnika točaka koji omogućuju međusobno uspoređivanje slika. Za te je opisnike poželjna invarijantnost na šum i afine transformacije. Navedeni algoritmi su prošireni za upotrebu u 3 dimenzije. Prilagođeni su tako da pronalaze i opisuju 3D karakteristične točke na 3D objektima. Performansi 2D algoritama ispitani su uz pomoć Matlab implementacija i prikazani u ovisnosti o promjenjivim parametrima. Performansi 3D algoritama procijenjeni su u odnosu na poklapanje karakterističnih točaka s točkama koje su u stvarnosti značajne na analiziranom objektu.

Sažetak (engleski)

Harris detector, SIFT i SURF are 2D algorithms for feature detection. Their main goal is to find features that are highly distinctive in their environment because those features give more information about the picture. SIFT and SURF have their methods for building descriptors that make comparing of 2 pictures possible. It is desirable for descriptors to be invariant on noise and affine transformations. Listed algorithms are expanded for use in 3 dimensions. These algorithms are adjusted to find and describe 3D features on 3D objects. Performance of 2D algorithms are examined with the help of Matlab implementations and shown in dependence of variable parameters. Performance of 3D algorithms is estimated in dependence of correspodence of found features to the points on analyzed object that are significant in reality.

• Ključne riječi: računalni vid; karakteristične točke; prostor mjerila; invarijantni opisnici; korespodentne točke
• Ključne riječi (engleski): computer vision; features; scale space; invariant descriptors; correspondent features
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:125706
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2018-02-06 14:19:11