search query: @keyword tietokonenäkö / total: 13
reference: 8 / 13
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 CentreIn 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
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
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
INSSI