Derinlik imgelerinin eşleştirilmesi ve üç boyutlu modellerin bölütlenmesi

Bu şalışmada, küresel koordinatlara dayalı kenar şıkarma algoritması kullanılarakcs u cderinlik imgelerinin eşleştirilmesi gerşekleştirilmiştir. Derinlik imgelerini oluşturan tümss c s s s unoktaları kullanmak yerine, ünerdiˇimiz kenar şikarma algoritmasından elde edileno g ckenar bilgileri kullanılmıştır. Daha ünce ünerilen yüntemlerden farklı olarak, kenars o o oşıkarma aşamasında küresel koordinat güsterimi kullanılmıştır. Bu güsterim keskin ol-c s u o s omayan kenarların da kolayca şıkarılmasını saˇlamaktadır. Kenar bilgilerinin eşleştiril-c g ssmesinde üzyineli en yakın nokta (ICP-Iterative Closest Point) algoritması kullanılmıştır.o sDaha sonra, eşleştirmeyi iyileştirmek işin aynı algoritma tüm noktalar uzerinde uygu-ss s c u ülanmıştır. Bu iki aşamalı eşleştirme işlemi, herhangi bir ilklendirmeye gerek kalmaksızıns s ss sşok hızlı bir şekilde sonuş vermektedir. Ayrıca, yüntemimiz doˇrudan uygulanan ICPc s c o galgoritması ile kıyaslandıˇında, daha düşuk hatalı sonuşlar uretebilmektedir. Bir diˇerg us ü cü gavantajımız da, eşleştirme işlemi sonunda elimizde ayrıca eşleştirilmiş kenar bilgisininss s ss solmasıdır. Bu bilgi nesne tanıma ve ya sınıflandırma gibi işlemlerde kullanılabilir.sücUş boyutlu nesnelerin fiziksel anlamı olan bülütleri birşok bigisayar grafiˇi uygu-ou c glamasında kullanılmaktadır. Bu şalışmada ayrıca aynı kenar şıkarma algoritması kul-cs clanılarak uş boyutlu nesne modellerinin bülütlenmesi gerşekleştirilmiştir.üc ou c s s