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In scientific data visualization huge amounts of data are generated, which implies the task of analyzing these in an efficient way. This includes the reliable detection of important parts and a low expenditure of time and effort. This is especially important for the big-sized seismic volume datasets, that are required for the exploration of oil and gas deposits. Since the generated data is complex and a manual analysis is very time-intensive, a semi-automatic approach could on one hand reduce the time required for the analysis and on the other hand offer more flexibility, than a fully automatic approach.
This master's thesis introduces an algorithm, which is capable of locating regions of interest in seismic volume data automatically by detecting anomalies in local histograms. Furthermore the results are visualized and a variety of tools for the exploration and interpretation of the detected regions are developed. The approach is evaluated by experiments with synthetic data and in interviews with domain experts on the basis of real-world data. Conclusively further improvements to integrate the algorithm into the seismic interpretation workflow are suggested.
Part-of-Speech tagging is the process of assigning words with similar grammatical properties to a part of speech (PoS). In the English language, PoS-tagging algorithms generally reach very high accuracy. This thesis undertakes the task to test against these accuracies in PoS-tagging as a qualitative measure in classification capabilities for a recently developed neural network model, called graph convolutional network (GCN). The novelty proposed in this thesis is to translate a corpus into a graph as a direct input for the GCN. The experiments in this thesis serve as a proof of concept with room for improvements.
Eins der größten Ziele der Computergrafik ist die ästhetische Darstellung von Objekten. Neben herkömmlichen Verfahren existiert ein weiteres Feld, welches sich mit nicht-photorealistischen Renderings beschäftigt. Das Example-Based Rendering ist ein Gebiet, bei dem Benutzer ihren Kunststil, mit Hilfe einer handgemalten Vorlage, auf ein vorberechnetes 3D-Rendering übertragen können. Es existieren einige Algorithmen die bereits beeindruckende Ergebnisse liefern. Das Problem ist, dass die meisten Verfahren aus diesem Bereich zu den Offline-Verfahren zählen und nicht in der Lage sind Ergebnisse in Echtzeit zu produzieren. Aus diesem Grund zeigt diese Arbeit ein Verfahren, dass diese Bedingung erfüllt. Darüber hinaus wird untersucht, welchen Einfluss die Laufzeitminimierung auf die Resultate hat. Es sind Anforderungen definiert, auf die das Verfahren und dessen Ergebnisse überprüft werden. Dabei wird Bezug zu anderen Verfahren aus diesem Gebiet genommen und mit deren Resultaten verglichen.
Im Bereich Augmented Reality ist es von großer Bedeutung, dass virtuelle
Objekte möglichst realistisch in ein Kamerabild eingebettet werden. Nur
so ist es möglich, dem Nutzer eine immersive Erfahrung zu bieten. Dazu
gehört unter anderem, Verdeckung dieser Objekte korrekt zu behandeln.
Während schon verschiedene Ansätze existieren, dieses Verdeckungsproblem
zu beheben, wird in dieser Arbeit eine Lösung mittels Natural Image
Matting vorgestellt. Mit Hilfe einer Tiefenkamera wird das Kamerabild in
Vorder- und Hintergrund aufgeteilt und anschließend das virtuelle Objekt
im Bild platziert. Für Bereiche, in denen die Zugehörigkeit zu Vorder- oder
Hintergrund nicht eindeutig ist, wird anhand bekannter Pixel ein Transparenz-
Wert geschätzt. Es werden Methoden präsentiert, welche einen
Ablauf des Image Matting in Echtzeit ermöglichen. Zudem werden
Verbesserungsmöglichkeiten dieser Methoden präsentiert und gezeigt, dass
durch diese eine höhere Bildqualität für schwierige Szenen erreicht wird.