Recognizing generic objects by single or multi view range images is a contemporary popularproblem in 3D object recognition area with developing technology of scanning devices such as laser range scanners. This problem is vital to current and future visionsystems performing shape based matching and classification of the objects in an arbitrary scene. Despite improvements on scanners, there are still imperfections on range scans such as holes or unconnected parts on images. This studyobjects at proposing and comparing algorithms that match a range image to complete 3D models in a target database.The study started with a baseline algorithm which usesstatistical representation of 3D shapesbased on 4D geometricfeatures, namely SURFLET-Pair relations.The featuredescribes the geometrical relationof a surface-point pair and reflects local and the global characteristics of the object. With the desire of generating solution to the problem,another algorithmthat interpretsSURFLET-Pairslike in the baseline algorithm, in which histograms of the features are used,isconsidered. Moreover, two other methodsareproposed by applying 2D space filing curves on range images and applying 4D space filling curves on histograms of SURFLET-Pairs. Wavelet transforms are used for filtering purposes in these algorithms. These methods are tried to be compact, robust, independent on a global coordinate frame and descriptive enough to be distinguish queries? categories. Baseline and proposed algorithms are implemented on a database in which range scans of real objects with imperfections are queries while generic 3D objects from various different categories are target dataset.

Lazer mesafe ölçerlerin gelişen teknolojisi ile birlikte genel nesnelerin tek veya çoklu bakış açılarından tanınması günümüzün populer bir sorunu haline gelmiştir. Bu sorun; gelişigüzel seçilmiş sahnelerdeki nesnelerin şekil tabanlı eşleştirme ve sınıflandırmasını gerçekleştiren günümüzdeki ve gelecekteki görüntüleme sistemleri için hayati bir öneme sahiptir. Bu çalışma,3B şekillerin SURFLET-Çifti ilişkileri diye adlandırılan 4B geometrik özelliklerinin istatistiksel gösterimini kullanan bir algoritmayı temel alarak; bir derinlik görüntüsünü hedef veri tabanındaki 3B tam bir modelle eşleştirmeye yarayan algoritmaları öne sürüp bunları karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Bu özellik, yüzey nokta çiftinin birbirlerine gore geometrik ilişkilerini tanımlar ve nesnenin yerel ve genel karakterini yansıtır. Probleme çözüm bulma isteğiyle, temel alınan algoritmadaki gibi SURFLET çiftlerinin yorumlandığı bir adet algoritma uygulanmaktadır. Bununla birlikte, derinlik görüntülerine 2B uzay doldurma eğrileri uygulanarak ve SURFLET çifleri histogramlarına 4B uzay doldurma eğrileri uygulanarak başka iki metot daha öne sürülmektedir. Bu metotlarda dalgacık çevrimleri filtreleme amaçlı olarak kullanılmıştır. Bu metotlar, kompak, güçlü, genel koordinat çerçevesinden bağımsız ve istek resimlerinin kategorilerini ayırt etmeye yetecek bir şekilde yapılmaya çalışılmıştır. Taban algoritması ve türetilen algoritmalar,gerçek nesnelerin kusurlu derinlik resimlerinin istek resmi olduğu ve çeşitli farklı kategoriden 3B nesnelerin hedef olduğu veritabanı üzerinde uygulanmıştır.