search query: @keyword tietokonenäkö / total: 13
reference: 8 / 13
« previous | next »
Author:Palander, Kimmo
Title:Camera Motion Estimation in Micro-Rotation Imaging
Kameran liikkeen estimointi mikrorotaatiokuvantamisessa
Publication type:Master's thesis
Publication year:2007
Pages:80      Language:   eng
Department/School:Tietotekniikan osasto
Main subject:Laskennallinen tekniikka   (S-114)
Supervisor:Kaski, Kimmo
Instructor:Brandt, Sami
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto     | Archive
Keywords:camera motion estimation
computer vision
micro-rotation microscopy imaging
Bayesian modelling
kameran liikkeen estimointi
tietokonenäkö
mikrorotaatiomikroskopia
Bayesilainen mallinnus
Abstract (fin): Kolmiulotteinen mikroskopia mahdollistaa yksittäisten solujen rakenteiden tutkimisen, mikä olisi mahdotonta pelkästään ihmissilmällä sen riittämättömän erottelukyvyn takia.
Digitaalisen käsittelyn avulla tutkittavista kohteista pystytään oleellisesti luomaan kolmiulotteisia rekonstruktioita.

Aiemmin 3D-mikroskopia on tyypillisesti rajoittunut pinomuotoiseen kuvauskäytäntöön, jonka seurauksena rekonstruktioiden projektioakselin suuntainen resoluutio on huono tai tiedonkeruu on ollut monimutkaista ja eriaikaista.
Mikrorotaatiokuvantaminen on uudenlainen kuvantamistapa, joka on kehitetty solunpyöritysjärjestelmän ohella.
Siinä näytteestä kerätään kuva-aineistoa samaan aikaan, kun sitä pyöritetään täydet 360 astetta.
Haasteena on siten laajentaa nykyiset rekonstruktiomenetelmät ottamaan huomioon uudenlainen kuvausgeometria.

Ennen varsinaista rekonstruktiota kuva-aineiston tarkka sijainti ja suuntaus kuvatussa 3D-kohteessa on selvitettävä.
Työssä esitellään ja tutkitaan kolmen eri lähestymistavan soveltumista kuvantamista vastaavan kameran liikkeen estimointiin.
Nämä ovat ristikorrelaatioon, piirteisiin sekä 3D-malliin pohjautuvat menetelmät, joista pääpaino on kahdessa ensimmäisessä menetelmässä.
Menetelmät luodaan lähinnä Bayesilaisen tilastollisen mallinnuksen pohjalta.
Paras tulos saadaan luultavasti kuitenkin lopulta yhdistämällä kaikki kolme menetelmää yhdeksi hierarkkiseksi algoritmiksi.

Menetelmiä testattiin yhdellä synteettisellä ja kolmella todellisella kuva-aineistolla.
Testien perusteella estimoidut kameran liikkeet parantavat selvästi rekonstruktioita.
Luotettavien tuloksien saaminen edellyttää kuva-aineistolta kuitenkin selvästi erottuvia yksityiskohtia.
Ilman niitäkin voidaan silti aina luottaa liikkeestä olemassa olevaan etukäteistietoon suoraviivaisesti Bayesilaisen lähestymistavan avulla.
ED:2007-10-18
INSSI record number: 34750
+ add basket
« previous | next »
INSSI