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Die Leistungsfähigkeit moderner Graphikkarten steigt zur Zeit schneller an, als die von CPUs. Dabei kann diese Leistung nicht nur zur Darstellung von 3D Welten, sondern auch für allgemeine Berechnungen (GPGPU) verwendet werden. Diese Diplomarbeit untersucht daher, ob mit Hilfe der GPU Volumendaten schneller gefiltert werden können, als mit der CPU. Dies soll insbesondere am Beispiel von Rausch-Filtern, die auf Videosequenzen angewendet werden, untersucht werden. Dabei soll das Video als Volumen repräsentiert und mit Volumenfiltern gefiltert werden. So soll eine höhere Qualität und eine kürzere Berechnungszeit als mit herkömmlichen CPU und Frame-basierten Verfahren erreicht werden, insbesondere auch bei den z.Z. stark aufkommenden hochauflösenden HDTV-Standards. Das Framework soll jedoch nicht auf Videosequenz-Bearbeitung beschränkt sein, sondern so konzipiert werden, dass es z.B. in bestehende Volumenvisualisierungssysteme integriert werden kann. Das Ziel der Arbeit ist die Einarbeitung in die notwendigen theoretischen Grundlagen, daran anschließend die prototypische Implementierung des Frameworks mit abschließender Bewertung der erreichten Ergebnisse insbesondere der Geschwindigkeit im Vergleich zu existierenden Systemen.
Die moderne Bildgebung in der Medizin arbeitet oft mit Daten höheren Tonwertumfangs. So haben beispielsweise Bilder aus CT-Geräten einen Dynamikbereich von 12 Bit, was 4096 Graustufen entspricht. Im Bereich der photorealistischen Computergrafik und zunehmend in der Bildverarbeitung sind Bilddaten viel höheren Tonwertumfangs üblich, die als HDR-Bilder (High Dynamic Range) bezeichnet werden. Diese haben eine Bittiefe von 16, oftmals sogar 32 Bit und können dadurch sehr viel mehr Informationen speichern, als herkömmliche 8-Bit-Bilder. Um diese Bilder auf üblichen Monitoren darstellen zu können, muss man die Bildinformation auf den Tonwertumfang des Ausgabegerätes abbilden, was man als Tonemapping bezeichnet. Es existieren zahlreiche solcher Tonemapping-Verfahren, die sich durch ihre Arbeitsweise, Geschwindigkeit und visuelle Qualität unterscheiden lassen. Im Rahmen dieser Studienarbeit sollen Tonemapping-Verfahren auf medizinische Bilddaten angewendet werden. Dabei soll sowohl die visuelle Qualität, als auch die Geschwindigkeit im Vordergrund stehen.
Schatten erhöhen sichtbar den Realitätsgrad von gerenderten Bildern. Außerdem unterstützen sie den Benutzer in der Augmented Reality beim Greifen und Manipulieren von virtuellen Objekten, da sie das Einschätzen von Position und Größe dieser Objekte leichter machen. 1978 veröffentlichte Lance Williams den Shadow Mapping-Algorithmus, der einen Schatten in virtuellen Umgebungen erstellt. Diese Diplomarbeit stellt einen Modifikation des Standard Shadow Mapping-Algorithmus vor, der zusätzlich in Augmented/Mixed Reality-Umgebungen genutzt werden kann. Der Ansatz erweitert den Standard Algorithmus zunächst um einem PCF-Filter. Dieser Filter behandelt das Aliasing-Problem und erstellt außerdem weiche Schattenkanten. Damit der Schattenalgorithmus aber einen Schatten in einer Mixed Reality-Umgebung erstellen kann, werden Phantomobjekte benötigt. Diese liefern dem Algorithmus die Position und die Geometrie der realen Objekte. Zur Erstellung der Schatten geht der Ansatz folgendermaßen vor: Zuerst zeichnet der Algorithmus das Kamerabild. Danach wird eine Shadow Map mit allen virtuellen Objekten erstellt. Beim Rendern der virtuellen Objekte wird mit dem Shadow Mapping ein Schatten von allen virtuellen Objekten auf sich selbst und auf allen anderen virtuellen Objekten erzeugt. Danach werden alle Phantomobjekte gerendert. Der Fragmentshader führt wieder den Tiefentest durch. Liegt ein Fragment im Schatten, so bekommt es die Farbe des Schattens, ansonsten wird die Transparenz auf eins gesetzt. Damit werden alle Schatten von den virtuellen auf den realen Objekten erzeugt. Die Ergebnisse des Ansatzes zeigen, dass dieser in Echtzeit in Mixed Reality-Umgebungen genutzt werden kann. Außerdem zeigt ein Vergleich mit einem modifizierten Shadow Volume-Algorithmus, der ebenfalls für Mixed Reality-Umgebungen genutzt werden kann, dass der eigene Ansatz einen realistischer wirkenden Schatten in kürzerer Zeit erzeugt. Somit erhöht der Ansatz den Realitätsgrad in Augmented Reality-Anwendungen und hilft dem Benutzer bei der besseren Einschätzung von Distanzen und Größen der virtuellen Objekte.