Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 8
 İndirme 1
Kenar Bulma Algoritmaları ile 2 Boyuttan 3 Boyuta Dönüşüm
2020
Dergi:  
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
Yazar:  
Özet:

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:

Conversion from 2 dimensions to 3 dimensions with marginal search algorithms
2020
Yazar:  
Özet:

In this thesis study, 2B will be the techniques of creating a 3B content from a content. In these techniques there is only one image and the purpose is to create the second image using this image knowledge. The most common way to turn from 2B to 3B is to create a depth map and thus create a second image using DIBR (Depth image based rendering). This thesis does not work, but Matlab software will be used as a material for the purpose of creating data sets. The input of this system used is 3 dimensions of the desired image, Difference Variable,Lineer Deep Map Perpessive direction, LDH start and end values and, if desired, the object being found. The output we can get is Divided Image, Deep Map, Left Image, Right Image, 3D Image. Thus, the system can perform three dimensional processes using the minimum input. Also, this method can be applied in videos while not simultaneously. The research and studies have shown that there are countless methods in the process of conversion from two-dimensional to three-dimensional.Every method is weak and strong in the studies that are available.The characteristic characteristics of the image have been understood to be directly effective in the choice of the method of conversion to be used. Conversion methods have been studied to divide automatically and semi-automatically into two main titles. Today, many of the conversion methods are focused on automatic depth extraction, but the reduction of user interference has made it difficult to control the conversion results. Some errors have not been easily resolved.It has been found that the exact feedback about the depth of information of objects may not be obtained and that some additional processes may be required. The user entrance used in semi-automatic approaches to eliminate these disadvantages has been believed to be a significant advantage. If the processes we suggest are properly implemented, quality stereoscopic images can be obtained, the method proposers have been studied and seen in the experimental results. In the subsequent process, critical information that will guide these methods in software applications has been absorbed and the methods are theoretically detailed.

Anahtar Kelimeler:

Conversion From 2 Dimension To 3 Dimension With Edge Detection Algorithms
2020
Yazar:  
Özet:

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.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 3.175
Atıf : 5.550
2023 Impact/Etki : 0.178
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi