A real-time inertial motion blur metric

Abstract

Özetçe -Mobil robotlar, gövde salınımları ve bozuculardan kaynaklanan algılayıcı verilerindeki bozulmadan olumsuz etkilenirler. Özellikle robot üzerinde bulunan kameralar ile kaydedilen resimlerdeki bilgi kaybı çok fazla olabilir ve bu bilgi kaybı geri alınamayabilir yada resmi bulanıklıgını az da olsa giderebilmek işlemsel olarak masraflı olabilir. Bu çalışmada, mobil kameralar ile yakalanan resimlerde oluşan ortalama hareket bulanıklıgını azaltacak özgün bir yöntem önerilmiştir. Sadece ataletsel algılayıcılar kullanılarak gerçek zamanlı hesaplanabilir hareket bulanıklıgı ölçegi (HBÖ) türetildi. HBÖ'nün tutarlılıgı optik akış sonuçları ile karşılaştırılarak onaylandı. HBÖ'nün kullanışlılıgını ifade edebilmek için RHex özerinde hareket bulanıklıgını aza indirgeyecek bir sistem yapıldı. Bu sistemde, düz bir zeminde ileri dogru giden robot üzerindeki bir kamera gerçek zamanlı hesaplanan HBÖ'nün degerine göre tetiklendi. Önerilen sistemle alınan resimlerdeki hareket bulanıklıgı sabit aralıklarla alınan resimlerdeki hareket bulanıklıgı ile görsel degerlendirerek karşılaştırıldı.Anahtar Kelimeler-Hareket Bulanıklıgı Ölçegi, Kamera Tetikleme Abstract-Mobile robots suffer from sensor data corruption due to body oscillations and disturbances. Especially, information loss on images captured with onboard cameras can be extremely high and such loss may become irreversible or deblurring can be computationally costly. In this paper, a novel method is proposed to minimize average motion blur captured by mobile cameras. A real-time computable motion blur metric (MMBM) is derived by using only inertial sensor measurements. MMBM is validated by comparing it to optic flow results. To express the applicability of MMBM, a motion blur minimizing system is built on the RHex. To this end, an onboard camera is externally triggered depending on the real-time-calculated MMBM while the robot is walking straight on a flat surface. The resulting motion blur is compared to motion blur levels of a regular, fixed frame-rate image acquisition schedule by qualitative inspection on captured images. Yazılım tabanlı yöntemler ise resim bozulduktan sonra geri filtreleme yöntemleri kullanarak hareket bulanıklıgının etkilerini geri alıp keskin hatları olan resimler elde etmeyi amaçlar [7]. Fakat bu yöntemlerin çogu, bir resim için bile gerçek zamanlı uygulanamayacak kadar hesaplama gücü gerektirir [8]. Ayrıca bazı etkilerin sebep oldugu bilgi kaybı geri alınamaz olabilir. Yazılımsal yöntemlerin ön adımı, bozulmalara neden olan hareketi tahmin etmektir. Bu amaçla ataletsel algılayıcılar [9] yada farklı çözünürlük ve hızda çalışan yardımcı kameralar [10] nokta dagılım fonksiyonlarını tahmin etmekte kullanıla-bilir.Bu çalışmanın amacı, öncelikli olarak ataletsel veriler kullanılarak kameranın belirli bir anda resim yakalaması halinde, resimde oluşacak olan ve kameranın kendi döngüsel hareketinden kaynaklacak olan bulanıklıgın miktarını kestirecek bir ölçek geliştirmektir. Daha sonra bu ölçek kullanılarak, dinamik ve çevik bir bacaklı robot üzerindeki kam...