Show simple item record

Consultant
dc.contributor.advisor
Hajder, Levente
Author
dc.contributor.author
Pusztai, Zoltán 
Availability Date
dc.date.accessioned
2020-02-25T10:10:28Z
Availability Date
dc.date.available
2020-02-25T10:10:28Z
Release
dc.date.issued
2019
uri
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10831/46546
Abstract
dc.description.abstract
A disszertáció három témakörben kínált továbbfejlesztett state-of-the-art módszereket a számítógépes látás területén. Először egy új kalibrációs módszert mutattam be strukturált fényes szkenneléshez. Homográfiák használatával lehetséges a kamera-projektor pixel megfeleltetéseket tovább finomítani szubpixel pontosságra. A pontosabb megfeleltetésekkel a projektor belső paramétereit is pontosabban lehet megbecsülni. Egy új, forgóasztal kalibrációjához kidolgozott módszer is bemutatásra került a forgástengely meghatározásához. A forgóasztallal az objektumról több felvétel készíthető és ezáltal lehetőség nyílik azok 360° fokos szkennelésére. A javasolt módszer a valós adatokon végzett vizuális tesztelés során pontosabb eredményt adott, mint a jelenleg elterjedt módszerek: a szkenner térbeli hibája 0.5 mm alatti. A legjobb tudomásunk szerint ez a legpontosabb strukturált fényt használó szkenner, amely nem speciálisan gyártott eszközökből épült. Másodszor nagy pontosságú Ground Truth (GT) adatot generáltam a strukturált fényes szkennert és drónfelvételeket használva affin transzformációk kiértékeléséhez. Az affin kovariáns jellegzetes pont detektáló algoritmusok kvantitatív kiértékelésének szakirodalma kevés valós környezetben felvett adatot tartalmaz. A létrehozott adathalmaz felülmúlja a korábbi state-of-the-art összehasonlításokat, melyek homográfia segítségével generáltak affin transzformációkat. Ezek csak síkszerű objektumokat tartalmaztak, vagy pedig statikus kamerát használtak. Továbbá a létrehozott adatbázist kiterjesztettem kültéri környezetben készült drónfelvételekkel. Ebben az esetben a GT adatot a drón kötött mozgásából számoltam ki. Ezenfelül az elterjedt affin kovariáns jellegzetes pontdetektáló algoritmusok kvantitatív összehasonlítását is bemutattam. Harmadszor, egy egyszerűen használható módszert javasoltam kamera és LiDAR (Light Detection and Ranging) rendszerek kalibrációjához. A bemutatott módszer hétköznapi papírdobozokat használ kalibrációs objektumként. Az iteratív finomítás során a térbeli doboz sarokpontokat illesztjük a LiDAR pontfelhőre, majd a finomított sarokpontok által lehetséges kamera-LiDAR és LiDAR- LiDAR eszközök külső kalibrációja. A módszert egyszerűen ki lehet terjeszteni több kamera és több LiDAR kalibrációjára is. A javasolt módszer mind a szintetikus, mind pedig a valós összehasonlítás során pontosabb eredményt adott, mint a jelenlegi state-of-the-art módszerek.hu_HU
Language
dc.language
angolhu_HU
Title
dc.title
Accurate Sensor Calibration for Geometric Computer Visionhu_HU
Type
dc.type
doktori dolgozat
Language
dc.language.rfc3066
eng
Language
dc.language.rfc3066
eng
Language
dc.language.rfc3066
hun
Rights
dc.rights.holder
A doktori disszertációk szerzői jogvédelem alatt állnak, csak a szerzői jogok maradéktalan tiszteletben tartásával használhatók.hu_HU
Abstract in English
dc.description.abstracteng
The dissertation contributes to the state-of-the-art in three particular fields of computer vision. First, a novel calibration technique is presented for structured-light scanning. The application of homographies further refines the camera-projector correspondences to the sub-pixel level when a chessboard is used for the calibration. The refined correspondences make the estimation of the projector intrinsic parameters more accurate. A novel turntable calibration method is also presented for determining its centerline. The turntable makes it possible to obtain scans from different viewpoints; thus, scanning of the object is possible in 360°. The proposed calibration method is visually tested on real-world data, outperforming the commonly used techniques. The measured overall error of the 3D scanner is below 0.5 mm. To the best of our knowledge, this is the most accurate structured-light scanner made from off-the-shelf components. Second, high-quality Ground Truth (GT) data are generated by the structured-light scanner and a quadcopter for affine transformation evaluation. The literature of affine covariant feature comparison lacks benchmarks providing real-world scenarios and quantitative evaluations. The generated data outperforms the state-of-the-art comparisons, which are limited by homographies, i.e. only planar objects can be observed or static camera is considered. Moreover, the comparison database is extended by images taken outdoor by a quadcopter mounted camera. The GT are calculated from the restricted flight-path of the quadcopter. Furthermore, a comparison of the well-known affine covariant feature detectors is carried out. Third, an easy-to-use calibration method is presented for camera-LiDAR (Light Detection and Ranging) system calibration. This technique uses a simple cardboard box as the calibration object. Iterative refinement is applied to refine the spatial box corners in the LiDAR point cloud. Based on the refined corners, camera- LiDAR and LiDAR- LiDAR extrinsic calibrations are possible. The method is extended for camera- LiDAR system calibration, containing multiple sensors of both types. It is tested on both synthetic and real-world data, outperforming state-of-the-art calibration techniques.hu_HU
Name of Committee Member (a title, degree)
dc.description.commemb
Németh Zsolt (egyetemi adjunktus, PhD)hu_HU
Name of Committee Member (a title, degree)
dc.description.commemb
Kós Géza (egyetemi adjunktus, PhD)hu_HU
Name of Committee Member (a title, degree)
dc.description.commemb
Renner Gábor (tudományos főmunkatárs, kutató, PhD)hu_HU
Name of Committee Member (a title, degree)
dc.description.commemb
Daróczy Bálint Zoltán (tudományos munkatárs, kutató, PhD)hu_HU
Official reviewer (a title, degree)
dc.description.reviewer
Szécsi László (egyetemi docens, PhD)hu_HU
Official reviewer (a title, degree)
dc.description.reviewer
Tanács Attila (egyetemi adjunktus, PhD)hu_HU
Scope
dc.format.page
130hu_HU
Doi ID
dc.identifier.doi
10.15476/ELTE.2019.132
MTMT ID
dc.identifier.mtmt
31195031
Opac ID
dc.identifier.opac
http://opac.elte.hu/F?func=direct&doc_number=988544
Language
dc.language.other
angolhu_HU
Language
dc.language.other
magyarhu_HU
Discipline Discipline +
dc.subject.discipline
Műszaki tudományok/Informatikai tudományokhu_HU
Keyword English
dc.subject.en
3D Scanninghu_HU
Keyword English
dc.subject.en
turntable calibrationhu_HU
Keyword English
dc.subject.en
structure-lighthu_HU
Keyword English
dc.subject.en
3D scanner calibrationhu_HU
Keyword English
dc.subject.en
accurate GT datahu_HU
Keyword English
dc.subject.en
affine transformationshu_HU
Keyword English
dc.subject.en
quantitative evaluationhu_HU
Keyword English
dc.subject.en
quadcopter-based GT generationhu_HU
Keyword English
dc.subject.en
feature testinghu_HU
Keyword English
dc.subject.en
camera-LiDAR calibrationhu_HU
Keyword English
dc.subject.en
accurate extrinsic parametershu_HU
Keyword English
dc.subject.en
extrinsic calibrationhu_HU
Graduate schools / programs
dc.subject.prog
Informatika D. I./Az informatika alapjai és módszerei.hu_HU
Title in other languages ​​
dc.title.translated
Nagy pontosságú szenzor-kalibráció geometria alapú számítógépes látáshozhu_HU
Class
dc.type.genre
phdhu_HU
Type
dc.type.resrep
Tudományoshu_HU
Author
dc.contributor.inst
ELTE IK PHD/Informatika D. I.hu_HU
Goalkeeping Day
dc.date.defended
2019-11-08
Keywords
dc.subject.hu
3D szkenneléshu_HU
Keywords
dc.subject.hu
forgóasztal kalibrációhu_HU
Keywords
dc.subject.hu
strukturált fényhu_HU
Keywords
dc.subject.hu
3D szkenner kalibrációshu_HU
Keywords
dc.subject.hu
pontos GT adathu_HU
Keywords
dc.subject.hu
affin transzformációkhu_HU
Keywords
dc.subject.hu
kvantitatív kiértékeléshu_HU
Keywords
dc.subject.hu
drónra alapuló GT adat generáláshu_HU
Keywords
dc.subject.hu
pont és affin jellemzők tesztelésehu_HU
Keywords
dc.subject.hu
kamera és LiDAR kalibrációhu_HU
Keywords
dc.subject.hu
pontos külső paraméterekhu_HU
Keywords
dc.subject.hu
külső kalibrációhu_HU
Chairman of the Evaluation Committee (a title, degree)
dc.description.compres
Weisz Ferenc (egyetemi tanár, DSc)hu_HU
Type
dc.type.type
doktori dolgozat
Release Date
dc.description.issuedate
2019
Resolution dated
dc.date.decreedate
2020-02-13
date of submission
dc.date.presented
2019-06-28


Files in this item

Accurate Sensor Calibration for Geometric Computer Vision
Accurate Sensor Calibration for Geometric Computer Vision
Accurate Sensor Calibration for Geometric Computer Vision
 

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record