Browsing by Author "Seylan, Nurcan"

Now showing 1 - 2 of 2

Citation - WoS: 5
Citation - Scopus: 8
BRDF reconstruction using compressive sensing
(Union Agency Science Press, 2013) Nurcan Seylan; Serkan Ergun; Aydin Öztürk; Seylan, Nurcan; Ergun, Serkan; Ozturk, Aydin
Compressive sensing is a technique for efficiently acquiring and reconstructing the data. This technique takes advantage of sparseness or compressibility of the data allowing the entire measured data to be recovered from relatively few measurements. Considering the fact that the BRDF data often can be highly sparse we propose to employ the compressive sensing technique for an efficient reconstruction. We demonstrate how to use compressive sensing technique to facilitate a fast procedure for reconstruction of large BRDF data. We have showed that the proposed technique can also be used for the data sets having some missing measurements. Using BRDF measurements of various isotropic materials we obtained high quality images at very low sampling rates both for diffuse and glossy materials. Similar results also have been obtained for the specular materials at slightly higher sampling rates. © 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.
Kayıp BRDF ölçümlerinin sıkıştırmalı örnekleme yöntemiyle tahmin edilmesi
(2015) Seylan, Nurcan; Okur, Mehmet Cudi
Sıkıştırmalı Örnekleme, büyük miktarlardaki ve/veya kayıp, gürültülü veya geçersiz değerler içeren verinin küçük bir kısmını kullanarak bu veriyi yeniden oluşturmayı sağlayan yeni bir metottur. Bu metot, verinin seyrek (sparse) olmasını kullanır ve çok etkin bir yeniden oluşturma işlemi gerçekleştirir. Verinin az sayıdaki örneklemelerinden sonra bir eniyileme algoritması kullanılarak veri yeniden elde edilir. Bu yöntem şimdiye kadar sinyal işleme, resim/video işleme, tıbbi görüntüleme gibi alanlarda yoğun olarak kullanılmıştır. Çift Yönlü Yansıma Dağılım Fonksiyonu (BRDF) verisi, gerçek materyallerin farklı yansıma özelliklerini tanımlamak için kullanılır. Bu çalışmada, sıkıştırmalı örnekleme yöntemi kullanılarak, büyük boyutlu ve seyrek yapıdaki BRDF verisinin yeniden oluşturulması işlemi gerçekleştirilmiştir. Ayrıca bu yöntemle bu verinin içerdiği kayıp, geçersiz, gürültülü değerler etkili bir şekilde yeniden oluşturulabilmektedir. Bunun dışında mevcut BRDF modellerinden ikisi kullanılarak BRDF verisi oluşturulmuş ve sıkıştırmalı örnekleme yöntemiyle başarılı bir şekilde yeniden oluşturulmuştur.