Fast scale and illumination invariant method for region labeling
| dc.contributor | Aalto-yliopisto | fi |
| dc.contributor | Aalto University | en |
| dc.contributor.advisor | Kannala, Juho | |
| dc.contributor.author | Savolainen, Tuomas | |
| dc.contributor.school | Perustieteiden korkeakoulu | fi |
| dc.contributor.supervisor | Kannala, Juho | |
| dc.date.accessioned | 2019-02-03T16:03:05Z | |
| dc.date.available | 2019-02-03T16:03:05Z | |
| dc.date.issued | 2019-01-28 | |
| dc.description.abstract | This work describes how to find 3D objects in 2D images. The images may contain various illumination conditions and backgrounds. Furthermore the distance and the rotation of the camera with respect to the object can be arbitrary. The method described in this work provides a way to reduce computation time of the 3D object localization problem by searching only from the regions of the image that include a combination of the most common colors of the object. The accuracy and speed of the implementation is tested on images taken under various illuminations and backgrounds. | en |
| dc.description.abstract | Tämä työ kuvailee miten kolmiulotteisia esineitä voi löytää kaksiulotteisista kuvista. Kuvat voivat sisältää vaihtelevia valaistusolosuhteita ja taustoja. Lisäksi kameran etäisyys ja avaruuskulma suhteessa esineeseen on mielivaltainen. Tässä työssä esitetty menetelmä antaa tavan vähentää kolmiulotteisen esineen löytämisen laskenta-aikaa etsimällä ainoastaan niistä kohdista, joissa on yhdistelmä esineen yleisimpiä värejä. Menetelmän tarkkuus ja nopeus on testattu kuvilla, jotka on otettu erilaisilla valaistuksilla ja taustoilla. | fi |
| dc.format.extent | 59 + 6 | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | en |
| dc.identifier.uri | https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/36350 | |
| dc.identifier.urn | URN:NBN:fi:aalto-201902031519 | |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.programme | Master’s Programme in Computer, Communication and Information Sciences | fi |
| dc.programme.major | Computer Science | fi |
| dc.programme.mcode | SCI3042 | fi |
| dc.subject.keyword | GPU | en |
| dc.subject.keyword | parallel programming | en |
| dc.subject.keyword | machine vision | en |
| dc.subject.keyword | inertial measurement | en |
| dc.title | Fast scale and illumination invariant method for region labeling | en |
| dc.title | Nopea mittakaava- ja valaistusinvariantti metodi alueiden luokitteluun | fi |
| dc.type | G2 Pro gradu, diplomityö | fi |
| dc.type.ontasot | Master's thesis | en |
| dc.type.ontasot | Diplomityö | fi |
| local.aalto.electroniconly | yes | |
| local.aalto.openaccess | yes |
Files
Original bundle
1 - 1 of 1
Loading...
- Name:
- master_Savolainen_Tuomas_2019.pdf
- Size:
- 22.69 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format