فایل ورد کامل ارزیابی عمق با استفاده از مجموعه ای از مدل ها

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ارزیابی عمق با استفاده از مجموعه ای از مدل ها،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۰ صفحه

چکیده

امروزه گرفتن عکس ها، مشاهده آنها و به اشتراک گذاری آن ها کار ساده ای است، اما فاقد اطلاعاتی عمیق و مهم هستند، چون تصاویر معمولاً نماهای صحنه سه بعدی را به نمایش می گذارند. این باعث ایجاد محدودیت های شدیدی برای دستکاری، ویرایش و بازیابی عکس ها می شود. تخمین عمقی تکنیکی است که هدف آن بازیابی اطلاعات عمقی یا بر مبنای نکات عمقی نظیر بافت، فوکوس و سایه زنی یا استفاده از مجموعه مدل های سه بعدی است. با علاقه ای که افراد اخیراً در تحلیل تصویر سه بعدی نشان داده اند، تخمین اطلاعات عمقی به یک موضوع به سرعت در حال تحول در تحقیقات بینایی کامپیوتری تبدیل شده است. علاوه بر این، این تخمین کاربردهایی در کابردهای تصویربرداری مختلف نظیر ویرایش تصویر با عمق پیشرفته، نسل نمای بدیع و غیره استفاده می شود. از این رو، انگیزه ما برای در نظر گرفتن مسأله افزودن عمق به تصویری از یک شیء و ارائه مبنایی برای بازسازی سه بعدی، قوی است. در این مقاله ما روش اتوماتیکی برای یافتن اطلاعات عمقی یک تصویر منفرد، با به کار گیری مجموعه ای از مدل های همان کلاس شیئی ارائه می نماییم. مزیت اصلی این روش در آن است که حتی اگر مجموعه داده ای حاوی مدل دقیق سه بعدی اشیای مجسم شده نباشد، مؤلفه های شکل را توصیف خواهد کرد و نگاشت عمقی آن را ایجاد می کند. ما روش خود را روی اشیای داخلی مختلفی نظیر لامپ، صندلی، فنجان و ماشین اعمال کرده ایم و به نگاشت های عمقی دست یافته ایم.

۷- نتیجه گیری

در این مقاله، ما تکنیک مبتنی بر مدلی ارائه کردیم که اطلاعات عمقی را به شیء تصویر ورودی با انتقال مختصات z از مجموعه ورودی از مدل های همان کلاس به تصویر می افزاید. روش پیشنهادی تصویر منفردی از یک شیء جدا شده از پس زمینه اش و مجموعه ای از مدل های همان کلاس شیء را می گیرد و اطلاعات عمق را به صورت اتوماتیک شناسایی می کند. روش پیشنهاد روی مجموعه داده ای استاندارد لامپ، صندلی، فنجان و ماشین اعمال شد و نتایج رضایت بخشی ارائه داد و زمان بسیار کمتری برای پردازش مجموعه مدل ها صرف کرد و نگاشت عمقی بهتری در مقایسه با روش Hao ایجاد کرد.

عنوان انگلیسی:Depth Estimation Using Collection of Models~~en~~

Abstract

Today images are easy to acquire, view, publish, and share however they lack critical depth information as the images usually are projected views of a 3-D scene. This makes severe restrictions for many image manipulation, editing, and retrieval tasks. Depth estimation is a technique that aims to retrieve depth information either based on depth cues such as texture, focus and shading or using collection of 3D models. With the recent considerable interest in 3D image analysis, estimating depth information has become a rapidly evolving topic in computer vision research. Also it finds applications in various imaging applications including depth-enhanced image editing, novel view generation etc. Hence, we have strong motivation to consider the problem of adding depth to an image of an object and provide a basis for 3D reconstruction. In this paper, we present an automatic method to find depth information of single image by employing collection of models of the same object class. The key advantage of this method is that even if the dataset does not contain the exact 3D model of the imaged object, it will characterize shape components and generate its depth map. We apply our method on various indoor objects like lamp, chair, cup and car and obtain plausible depth maps.

VII- CONCLUSION

In this paper, we have presented a model-based technique that adds depth knowledge to the input image object by transferring zcoordinates from input collection of models of same class to the image. The proposed method takes a single image of an object separated from its background and collection of models of similar object class and identifies depth information automatically. The proposed method was applied on standard dataset of lamp, chair, cup and car and it gives plausible results and takes much less time to process collection of models and generate depth map as compared to Hao’s method.

$$en!!