Thesis (MSc)--Stellenbosch University, 2013. / ENGLISH ABSTRACT: Range images are images that store at each pixel the distance between the sensor and a particular
point in the observed scene, instead of the colour information. They provide a convenient storage
format for 3-D point cloud information captured from a single point of view. Range image
segmentation is the process of grouping the pixels of a range image into regions of points that
belong to the same surface. Segmentations are useful for many applications that require higherlevel
information, and with range images they also represent a significant step towards complete
scene reconstruction.
This study considers the segmentation of range images into planar surfaces. It discusses the
theory and also implements and evaluates some current approaches found in the literature. The
study then develops a new approach based on the theory of graph cut optimization which has
been successfully applied to various other image processing tasks but, according to a search of
the literature, has otherwise not been used to attempt segmenting range images.
This new approach is notable for its strong guarantees in optimizing a specific energy function
which has a rigorous theoretical underpinning for handling noise in images. It proves to be very
robust to noise and also different values of the few parameters that need to be trained. Results
are evaluated in a quantitative manner using a standard evaluation framework and datasets that
allow us to compare against various other approaches found in the literature. We find that our
approach delivers results that are competitive when compared to the current state-of-the-art,
and can easily be applied to images captured with different techniques that present varying noise
and processing challenges. / AFRIKAANSE OPSOMMING: Dieptebeelde is beelde wat vir elke piksel die afstand tussen die sensor en ’n spesifieke punt in die
waargenome toneel, in plaas van die kleur, stoor. Dit verskaf ’n gerieflike stoorformaat vir 3-D
puntwolke wat vanaf ’n enkele sigpunt opgeneem is. Die segmentasie van dieptebeelde is die proses
waarby die piksels van ’n dieptebeeld in gebiede opgedeel word, sodat punte saam gegroepeer
word as hulle op dieselfde oppervlak lê. Segmentasie is nuttig vir verskeie toepassings wat hoërvlak
inligting benodig en, in die geval van dieptebeelde, verteenwoordig dit ’n beduidende stap
in die rigting van volledige toneel-rekonstruksie.
Hierdie studie ondersoek segmentasie waar dieptebeelde opgedeel word in plat vlakke. Dit bespreek
die teorie, en implementeer en evalueer ook sekere van die huidige tegnieke wat in die
literatuur gevind kan word. Die studie ontwikkel dan ’n nuwe tegniek wat gebaseer is op die
teorie van grafieksnit-optimering wat al suksesvol toegepas is op verskeie ander beeldverwerkingsprobleme
maar, sover ’n studie op die literatuur wys, nog nie gebruik is om dieptebeelde te
segmenteer nie.
Hierdie nuwe benadering is merkbaar vir sy sterk waarborge vir die optimering van ’n spesifieke
energie-funksie wat ’n sterk teoretiese fondasie het vir die hantering van geraas in beelde. Die tegniek
bewys om fors te wees tot geraas sowel as die keuse van waardes vir die min parameters wat
afgerig moet word. Resultate word geëvalueer op ’n kwantitatiewe wyse deur die gebruik van ’n
standaard evalueringsraamwerk en datastelle wat ons toelaat om hierdie tegniek te vergelyk met
ander tegnieke in die literatuur. Ons vind dat ons tegniek resultate lewer wat mededingend is ten
opsigte van die huidige stand-van-die-kuns en dat ons dit maklik kan toepas op beelde wat deur
verskeie tegnieke opgeneem is, alhoewel hulle verskillende geraastipes en verwerkingsuitdagings
bied.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:netd.ac.za/oai:union.ndltd.org:sun/oai:scholar.sun.ac.za:10019.1/80168 |
| Date | 03 1900 |
| Creators | Muller, Simon Adriaan |
| Contributors | Brink, W. H., Herbst, B. M., Stellenbosch University. Faculty of Science. Dept. of Mathematical Sciences. |
| Publisher | Stellenbosch : Stellenbosch University |
| Source Sets | South African National ETD Portal |
| Language | en_ZA |
| Detected Language | Unknown |
| Type | Thesis |
| Format | 89 p. : ill. |
| Rights | Stellenbosch University |
Page generated in 0.0023 seconds