Renk ve Derinlik Verileri Kullanılarak İç Mekanların 3 Boyutlu Modellerinin Oluşturulması

Abstract

Bu tez çalışmasında renk ve derinlik verileri kullanılarak binaların iç ortamlarının 3-boyutlu modellerinin oluşturulmasını sağlayan bir sistem geliştirmek amaçlanmıştır. Bu amaçla bu tez kapsamında bir RGB-D kamera ile bir binanın iç ortamının ya da bir odanın 3 boyutlu modellenebilmesi için tasarlanan bir sistem tasarlanmıştır. Oluşturulan bu sistemde açık kaynak kodlu yazılımlar kullanılmıştır. Bu çalışma Giriş, Genel Bilgiler, Derinlik Sensörleri, Öznitelik Çıkarımı, Dönüşüm Parametrelerinin Belirlenmesi, Uygulama, Sonuç ve Öneriler olmak üzere yedi bölümden oluşmaktadır. İlk üç bölümde temel kavramlar ve teknolojiler hakkında bilgi verilmiştir. Öznitelik Çıkarımı bölümünde 2 boyutlu ve 3 boyutlu öznitelik çıkarım yöntemlerinden bahsedilmiştir. Dönüşüm Parametrelerinin Belirlenmesi bölümünde renk ve derinlik verilerinden elde edilen görüntülerin ve nokta bulutlarının nasıl işleneceği üzerinde durulmuştur. Sistemin uygulama adımları Uygulama bölümünde anlatılmıştır. Sonuç ve öneriler bölümünde renk ve derinlik verilerinden elde edilen modelin yapısı, artıları ve eksileri anlatılmıştır. Bu sistemle yapılabilecek olan çalışmalar ve sistemin gelişmeye açık yönleri tartışılmıştır

In this thesis, it is intended to develop a system that allows the creation of 3D models of interior environments of the buildings by using color and depth data. For this purpose, a system is designed to build a 3D model of a part of building's indoor or a room with an RGB-D camera. Open source software and codes are used in the generated system. This MSc thesis consists of seven basic chapters, including Introduction, General Information, Depth Sensors, Feature Extraction, Determination of Transformation Parameters, Application, Results, and recommendations. In the first three chapters contains the information about fundamental concepts and technologies that are used in the thesis. The 2D and 3D feature extraction methods are explained in the Feature Extraction section. Following section 'Determination of Transformation Parameters' focuses on how to handle and process the data and point clouds that obtained from the color and depth data of the images. Process steps of the system.Are described in the application part. In the last section, the structure of the model obtained from the color and depth data, its advantages and its disadvantages were described. Finally, future works and how to improve this system are discussed.