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Schlagworte
- Bildverarbeitung (16) (entfernen)
In dieser Arbeit werden drei Verfahren zur Objektentfernung aus Bildern einander gegenübergestellt. Zwei der ausgewählten Verfahren stammen aus dem Bereich der sogenannten Inpainting-Verfahren, während das dritte dem Forschungsgebiet der medizinischen Bildverarbeitung entnommen ist. Die Evaluation dieser Verfahren zeigt ihre jeweiligen Vor- und Nachteile auf und prüft ihre Anwendbarkeit auf das spezifische Problem, ein Farbkalibriermuster aus strukturdominierten Bildern zu entfernen. Auf der Grundlage dieser Eigenschaften werden abschließend mehrere Erweiterungen vorgestellt, die eine verbesserte Anwendbarkeit auf das gestellte Problem erreichen.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, die diskrete Fouriertransformation, die diskrete Kosinustransformation und die Hadamard-Walsh Transformation im Kontext der Bildverarbeitung zu vermitteln und diese unter ausgewählten Gesichtspunkten zu vergleichen. Hierfür soll allgemein das Wissen für den aus der linearen Algebra stammenden Begriff der Transformation gefördert werden und auf die Bildverarbeitung übertragen werden. Anschließend wird das Verständnis für die Fouriertransformation sukzessive aufgebaut und mit den beiden weiteren Transformationen verknüpft. Abschließend werden die Transformationen verglichen und ihr Nutzen innerhalb der Bildverarbeitung erläutert.
In dieser Arbeit wird die Umsetzung und Modifikation des Verfahrens von Finlayson et al. zur Schattenentfernung in einzelnen Farbbildern unter Verwendung des Retinex-Algorithmus vorgestellt. Für die benötigte Detektion von Schattenkanten wurde ein Verfahren von Finlayson et al. umgesetzt und angepasst. Die erforderliche Kamerakalibrierung wurde dabei nicht mit Tageslicht, sondern unter Verwendung künstlicher Lichtquellen realisiert. Anhand von Campus-Bildsequenzen wird ein qualitativer Vergleich des umgesetzten Verfahrens mit dem von Weiss zur Schattenentfernung in Bildserien vorgenommen. Außerdem wird ein erster Ansatz vorgestellt, wie Verfahren zur Schattenentfernung quantitativ bewertet werden können. Die Erzeugung der benötigten Ground-truth-Daten wird mit Hilfe von Laboraufnahmen realisiert, sodass keine manuelle Segmentierung von Schatten erforderlich ist. Anhand der Ergebnisse von Experimenten wird gezeigt, inwieweit die definierten Maße eine Bewertung und einen Vergleich der beiden Verfahren erlauben.
Die Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz moderner Grafikhardware (GPU) für die Visualisierung und Verarbeitung medizinischer Volumendaten. Die zunehmende Steigerung der Rechenleistung ermöglicht den Einsatz von Standardsystemen für Anwendungsgebiete, die bisher nur speziellen Workstations vorbehalten waren. Zusammen mit dem wesentlichen Vorteil von Grafikhardware Daten direkt anzeigen zu können, sind Verfahren wie visualisierungsgestütztes Berechnen ("visual computing") oder interaktives Steuern von Berechnungen ("computational steering") erst möglich geworden. Darauf wird anhand mehrerer Beispielanwendungen und umgesetzten Konzepten wie den "ray textures" im Detail eingegangen. Da die zu verarbeitenden und darzustellenden Datenmengen stetig ansteigen, ist aufgrund von Speicher- und Bandbreiteneinschränkungen eine kompakte Repräsentation der Daten notwendig. Während die Datenkompression selbst eingehend erforscht wurde, beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit Möglichkeiten, Berechnungen direkt auf den komprimierten Daten durchführen zu können. Dazu wurden verschiedene Algorithmenklassen identifiziert und in die Wavelet-Domäne übertragen. Mit Hilfe von speziellen Varianten der komprimierten Repräsentation ist eine effiziente Umsetzung grundlegender Bildverarbeitungsalgorithmen möglich und zeigt zugleich das Potential dieses Ansatzes auf. Aus technischer Sicht wurde im Laufe der Arbeit die GPU-basierte Programmierumgebung "Cascada" entwickelt. Sowohl die Einführung von objektorientierten Konzepten in die Shaderprogrammierung, als auch eine hierarchische Repräsentation von Berechnungs- und/oder Visualisierungsschritten vereinfacht den Einsatz von Grafikhardware ohne wesentliche Leistungseinbußen. Dies wird anhand verschiedener Implementationen in den jeweiligen Beiträgen und zwei klinischen Projekten im Bereich der Diagnoseunterstützung gezeigt. Hierbei geht es zum einen um die semi-automatische Segmentierung der Leber in niedrig aufgelösten MR-Datensätzen, zum anderen um Möglichkeiten zur Vermessung von abdominalen Aortenaneurysmen; jeweils unterstützt durch Grafikhardware. Darüber hinaus ermöglicht "cascada" auch die Erweiterung hinsichtlich aktueller Architekturen für den universellen Einsatz von Grafikhardware, sowie künftige Entwicklungen durch ein modulares Design.
Die zytologische Untersuchung des Knochenmarks dient der Abklärung von
Abweichungen des Differentialblutbildausstriches, zur Ursachenbestimmung bei Blutarmut (Anämie), dem Ausschluss eines Knochenmarkbefalls bei Lymphknotenvergrößerungen (Lymphomen) und wird zudem bei Verdacht auf Leukämie durchgeführt.
Selbst für erfahrene Hämatologen ist die manuelle Klassifikation von Knochenmarkzellen zeitaufwändig, fehleranfällig und subjektiv. Aus diesem Grund wurden im Rahmen dieser Arbeit neue Methoden der Bildverarbeitung und Mustererkennung für eine automatische Klassifikation von hämatopoetischen Zellen samt Vorverarbeitung für ein computer-assistiertes Mikroskopiesystem entwickelt, welche anhand einer einzigartig großen Referenzdatenbank evaluiert und ausgewertet wurden. Die vorgeschlagenen Bildanalyseverfahren für Knochenmarkpräparate, welche insbesondere die Detektion der Ausstriche, die Bestimmung von relevanten Regionen, die Lokalisierung und Segmentierung von einzelnen Zellen sowie die Merkmalsextraktion und Klassifikation automatisieren, liefern die Basis für das weltweit erste System zur automatischen, morphologischen Analyse von Knochenmarkpräparaten für die Leukämiediagnose und stellen daher einen wichtigen Beitrag für eine bessere und effizientere Patientenversorgung in der Zukunft dar.
Das Forschungsprojekt Bildanalyse zur Ornamentklassifikation hat es sich zur Aufgabe gemacht, ornamentale Strukturen in Bildern computergestützt zu lokalisieren, analysieren und klassifizieren. Grundlage des Projekts bildet eine umfangreiche Bilddatenbank, deren Abbildungen manuell vorsortiert sind. Durch Kombinationen mit Methoden der Bildverabeitung und der Verwendung von Wissensdatenbanken (Knowledge Databases) soll diese Kategorisierung weiter verfeinert werden. Sämtliche Bilder durchlaufen bis zum Prozess der Ornamentklassifikation mehrere Vorverarbeitungsschritte. Beginnend mit einem Normalisierungsprozess, bei dem das Bild u. a. entzerrt und entrauscht wird, werden im Anschluss Interessensregionen selektiert. Diese Regionen bilden die Grundlage für das spätere Lokalisieren der Ornamente. Aus ihnen werden mit unterschiedlichen Verfahren Merkmale extrahiert, die wiederum in der Datenbank gespeichert werden. In dieser Arbeit wurde ein weiteres solches Verfahren implementiert und auf seine mögliche Verwendung in dem Projekt untersucht.
In der Bildverarbeitung werden zunehmend Algorithmen unter Verwendung von prägnanten Merkmalen implementiert. Prägnante Merkmale können sowohl für die optische Kameraposebestimmung als auch für die Kalibrierung von Stereokamerasystemen verwendet werden. Für solche Algorithmen ist die Qualität von Merkmalen in Bildern ein entscheidender Faktor. In den letzten Jahren hat sich an dieser Stelle das von D. Lowe 2004 vorgestellte SIFT-Verfahren hervorgetan. Problematisch bei der Anwendung dieses Verfahrens ist seine hohe Komplexität und der daraus resultierende hohe Rechenaufwand. Um das Verfahren zu beschleunigen, wurden bereits mehrere Implementationen veröffentlicht, die teils weiterhin ausschließlich die CPU nutzen, teils neben der CPU auch die GPU zur Berechnung bestimmter Teilbereiche des SIFT verwenden. Diese Implementationen gilt es zu hinterfragen. Ebenso ist die Qualität der Merkmale zu untersuchen, um die Verwendbarkeit von SIFT-Merkmalen für andere Bereiche der Bildverarbeitung gewährleisten zu können. Zur Visualisierung der Ergebnisse wurde eine GUI erstellt.
In dieser Arbeit wurden die vorhandenen Verfahren zur Gefäßsegmentierung eingehend untersucht. Die Vielfalt der verwendeten Ansätze wurde in unterschiedlichen Klassifizierungsversuchen aufgezeigt. Es gibt bisher kein Verfahren zur Segmentierung von Netzhautbildern, das für alle Arten von Bildern gleich gute Ergebnisse liefert. Alle Verfahren haben ihre Stärken und Schwächen. Unter Berücksichtigung der verwendeten Heidelberg Retina Tomographie Bilder wurde ein mögliches Verfahren zur Segmentierung der Blutgefäße mit angepassten Filtern ausgewählt, umgesetzt und evaluiert. Abweichend zu dem traditionellen Konzept der angepassten Filter, wird in diesem Verfahren die Filtermaske nicht rotiert, um alle Gefäßrichtungen zu erfassen, sondern es wird ein quadratischer LoG-Filter angewendet. Die Filter- und andere Parameter werden nicht während des Verarbeitungsprozesses verändert, sondern sie werden im voraus berechnet und an die Eigenschaften der HRT Bilder angepasst. Dadurch ist dieses Verfahren weniger rechenaufwendig. Zur Detektion der Gefäße werden die linienähnlichen Strukturen hervorgehoben und danach mit einem passenden Schwellwert binarisiert. Deshalb ist ein hoher Kontrast zwischen dem Gefäß und dem Hintergrund, sowie eine gleichmäßige Ausleuchtung sehr wichtig. Dies wird in einem Vorverarbeitungsschritt [Chrastek04] erreicht. Bei den Verfahren mit angepassten Filtern ist ein Nachbearbeitungsprozess notwendig, um falsch detektierte Strukturen zu entfernen. Für die Nachbearbeitung wurden in diesem Verfahren die morphologischen Operatoren verwendet. Der Algorithmus zur Detektion der linienähnlichen Strukturen könnte sehr gut mit einem trackingbasierten Ansatz kombiniert werden, was den Nachbearbeitungsprozess mit morphologischen Operatoren ersetzten würde. Die Sensitivität des Segmentierungsalgorithmus mit vorher berechneten Parametern ist 81% und die Spezifität 96%. Eine leichte Änderung der verwendeten Parameter führt zu einer Variation diesen beiden Maßzahlen. Eine weitere Erhöhung der Sensitivität kann durch die Optimierung des Nachbearbeitungsprozesses erreicht werden. Vermeer et al. sind in deren Implementierung auf vergleichbare Ergebnisse für Sensitivität und Spezifität gekommen.
Die Erstellung räumlicher Abbilder aus planaren Ansichten gewinnt immer mehr Bedeutung in der modernen Medizintechnik. 3D-Rekonstruktionen haben wesentlich zur besseren Detektion,wie auch zu Optimierung und Innovation in der Diagnostik und Behandlungsmethodik bestimmter Krankheitsbilder beigetragen. Durch die Verfahren der Bildverarbeitung ist es möglich, aus Bildsequenzen eine 3D-Abbildung der gefilmten Szene zu erstellen. Ziel dieser Diplomarbeit soll es sein, zu untersuchen, inwieweit sich aus der Aufnahmetechnik aus einer Reihe unkalibrierter Endoskopiebilder weitere Rückschlüsse über die Oberflächenbeschaffenheit des betrachteten Gewebes ziehen lassen. Hierbei wird das Phänomen zugrundegelegt, daß bei der Aufnahme der Bilder Glanzlichter auftreten, wenn die Beleuchtung am Kamerakopf orthogonal zur Gewebeoberfläche auftrifft. Diese Glanzlichter geben daher implizit Aufschluss über die Oberflächenorientierung des Gewebes. Aufgabe ist es nun, diese Glanzlichter in einer Reihe von unkalibrierten Endoskopieaufnahmen zu finden, die Bilder aus der Sequenz einander zuzuordnen, also Korrespondenzen zwischen den Bildern zu finden, und unter Einbeziehung der Kamerageometrie Rückschlüsse auf die Gewebeoberfläche zu ziehen. Zuerst müssen hierfür die Glanzlichter in den Einzelbildern der Sequenz gefunden werden. Dazu wird ein Verfahren verwendet, welches die Glanzlichter durch eine Zerlegung des HSV-Farbraums detektiert und deren Mittelpunkt errechnet. Um die Kamerageometrie zu schätzen, werden mihilfe eines Punktverfolgers Punktkorrespondenzen zwischen den Einzelbildern erstellt, anhand derer sich die Fundamentalmatrix durch RANSAC errechnen läßt. Unter Anwendung eines Autokalibrierungsverfahrens werden aus den geschätzten Fundamentalmatrizen dann in einem abschließenden Schritt die internen Kameraparameter ermittelt. So sollte möglich sein, die Glanzlichter durch eine Sequenz von Bildern zu verfolgen und die Oberflächennormalen einem Referenzbild zuzuordnen.