Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/12794
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorÖzuysal, Mustafatr
dc.contributor.authorDönmez, Buğrahantr
dc.date.accessioned2023-01-23T11:50:25Z-
dc.date.available2023-01-23T11:50:25Z-
dc.date.issued2022-10en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11147/12794-
dc.descriptionThesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Computer Engineering, Izmir, 2022en_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves. 48-50)en_US
dc.descriptionText in English; Abstract: Turkish and Englishen_US
dc.description.abstractTo calibrate a camera, the choice of poses is very important and different angled poses can increase accuracy. Gathering those poses needs expert intuition in order to constrain all parameters accurately. There are various tools to help users calibrate the camera with its guidance. In this study, two successful calibration tools are tested. Both of them guide the user interactively to obtain the best poses. The first method tries to avoid singular poses and captures the poses that reduce the uncertainty of calibration. The second method uses a different approach. It uses the current calibration state to suggest the next pose. In the end, it verifies the parameters with the specified ones by the user. To test these two methods, ground truth data is needed. The ground truth data is obtained with the help of a 3D modeling program. The suggested poses are generated also with the modeling program and knowing the ground truth camera parameters given in the program, the results of the tools are compared.en_US
dc.description.abstractKamerayı kalibre etmek için poz seçimleri çok önemlidir ve farklı açılardan pozlar toplayabilmek, kalibrasyonun kesinliğini arttırabilir. Kamera parametrelerini doğru şekilde kalibre etmek için farklı pozlara ihtiyaç vardır ve bu iş için alanında uzman kişiler gerekebilir. Birçok araç, yönlendirme ile kamera kalibrasyonu için kullanıcılara destek olmaktadır. Bu çalışmada, iki başarılı kalibrasyon aracı test edilmiştir. İkisi araç da, en iyi pozları toplayabilmek için interaktif şekilde kullanıcıları yönlendirmektedir. İlk yöntem, tekil pozlardan kaçınmaya çalışır ve kalibrasyon belirsizliğini azaltan pozları yakalar. İkinci yöntem farklı bir yaklaşım kullanır. Bir sonraki pozu önermek için mevcut kalibrasyon durumunu kullanır. Sonunda kullanıcı tarafından belirtilen parametrelerle parametreleri doğrular. Bu iki yöntemi test etmek için temel gerçek verilerine ihtiyaç vardır. Temel gerçek verileri bir 3B modelleme programı yardımıyla elde edilir. Modelleme programı ile de önerilen pozlar oluşturulmuştur ve programda verilen temel gerçek kamera parametreleri bilinerek araçların sonuçları karşılaştırılmıştır.tr
dc.format.extentvii, 56 leavesen_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisher01. Izmir Institute of Technologyen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectCamera calibrationen_US
dc.subjectCalibration algorithmsen_US
dc.subject3D modelen_US
dc.subjectSynthetic dataen_US
dc.titleA tool for synthetic evaluation of active calibration algorithmsen_US
dc.title.alternativeAktif kalibrasyon algoritmalarının sentetik değerlendirmesi için bir araçtr
dc.typeMaster Thesisen_US
dc.authorid0000-0001-5063-2442en_US
dc.departmentThesis (Master)--İzmir Institute of Technology, Computer Engineeringen_US
dc.relation.publicationcategoryTeztr
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.fulltextWith Fulltext-
item.openairetypeMaster Thesis-
item.languageiso639-1en-
item.cerifentitytypePublications-
item.grantfulltextopen-
Appears in Collections:Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
10504961.pdfMaster Thesis4.22 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

246
checked on Dec 2, 2024

Download(s)

76
checked on Dec 2, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.