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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.
Ein Interpreter für GReQL 2
(2006)
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird die Auswertungskomponente fuer die Graphanfragesprache GREQL 2, welche von Katrin Marchewka beschrieben wurde, entworfen, welche Anfragen diese Sprache interpretiert. Die Auswertungskomponente besteht aus den Bausteinen Auswerter, Parser, Optimierer, Funktionsbibliothek und dem Containerframework JValue. Der Parser wurde bereits von Katrin Marchewka implementiert, der Optimierer bleibt einer Anschlußarbeit vorbehalten. Innerhalb dieser Arbeit werden die Bausteine Auswerter, Funktionsbibliothek und JValue als Prototypen implementiert. Aufgrund der Erfahrungen mit der Auswertungskomponente fuer den GREQL 2-Vorgaenger GREQL 1 ist das Primaerziel dieser Arbeit der Entwurf einer sauberen, klaren, erweiterbaren und zukunftsfähigen Architektur, wobei die aktuellen Prinzipien der Softwaretechnik beüecksichtigt werden sollen.
Partielle Wissenskompilation
(2006)
Viele Probleme in der Aussagenlogik sind nur sehr aufwändig lösbar. Ist beispielsweise eine Wissensbasis gegeben, an die wir Anfragen stellen, wollen, so kann dies mitunter sehr mühsam sein. Um trotzdem effizient Anfragen beantworten zu können, hat sich die Vorgehensweise der Wissenskompilation entwickelt. Dabei wird die Lösung der Aufgabe in eine Offline- und eine Online-Phase aufgeteilt. In der Offline-Phase wird die Wissensbasis präkompiliert. Dabei wird sie in eine bestimmte Form umgewandelt, auf der sich die erwarteten Anfragen effizient beantworten lassen. Diese Transformation der Wissensbasis ist meist sehr aufwändig, muss jedoch nur einmalig durchgeführt werden. In der darauffolgenden Online-Phase können nun effizient Anfragen beantwortet werden. In dieser Diplomarbeit wird eine spezielle Normalform, die sich als Zielsprache der Präkompilation anbietet, untersucht. Außerdem wird die Präkompilation so in einzelne Schritte unterteilt, dass möglicherweise bereits nach einigen Teilschritten Anfragen beantwortet werden können.
Die vorliegende Arbeit bietet ein Konzept für die Implementierung eines Web-Usage-Mining-Systems. Besonderer Schwerpunkt der Arbeit ist die Orientierung an Anwendungsgebieten mit hohem Besuchsaufkommen. Dazu liefert die Arbeit einen Ueberblick ueber ausgewaehlte Messmethoden und Erfassungstechniken für die Nutzungsanalyse von Web-Zugriffen und bietet zu den einzelnen Aspekten Strategien an, die auch bei hohem Datenaufkommen pertinente Speicher- und Abfragekomplexitaet gewaehrleisten.
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.