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- Automatische Klassifikation (2) (entfernen)
Die Koloskopie ist der Goldstandard zur Aufspürung von gefährlichen Darmpolypen, die sich zu Krebs entwickeln können. In einer solchen Untersuchung sucht der Arzt in den vom Endoskop gelieferten Bildern nach Polypen und kann diese gegebenenfalls entfernen. Um den Arzt bei der Suche zu unterstützen, erforscht die Universität Koblenz-Landau zur Zeit Methoden, die zur automatischen Detektion von Polypen auf endoskopischen Bildern verwendet werden können. Wie auch bei anderen Systemen zur Mustererkennung werden hierzu zunächst Merkmale aus den Bildern extrahiert und mit diesen ein Klassifikator trainiert. Dieser kann dann für die Klassifikation von ihm unbekannten Bildern eingesetzt werden. In dieser Arbeit wurde das vorhandene System zur Polypendetektion um Merkmalsdetektoren erweitert und mit den bereits vorhandenen verglichen. Implementiert wurden Merkmale basierend auf der Diskreten Wavelet-Transformation, auf Grauwertübergangsmatrizen und auf Local Binary Patterns. Verschiedene Modifikationen dieser Merkmale wurden getestet und evaluiert.
Rissmuster enthalten zahlreiche Informationen über die Entstehung der Risse und können für die Technik oder die Kulturgeschichte von großem Wert sein. So vereinfacht etwa die automatische oder halbautomatische Klassifizierung von Abbildungen solcher Rissmuster die Echtheitsprüfung antiker Artefakte oder die Materialforschung. Teilweise existieren bereits Klassifizierungsverfahren, die sich für die computergestützte Auswertung einsetzen lassen. Da es bislang kein Verfahren zur objektivierten Auswertung und Analyse von Rissmustern gab, entstand 2007 in Zusammenarbeit mit der Stuttgarter Staatlichen Akademie der Bildenden Künste das Projektpraktikum Rissmusteranalyse (Primus), das die automatische Klassifikation von Rissmuster-Aufnahmen ermöglicht. Daran angebunden sollte ein Datenbanksystem die Bilder samt ihrer Analyseergebnisse verwalten und darstellen können. Eine einfach zu bedienende grafische Benutzeroberfläche soll verschiedene Methoden anbieten, die mit jeweils unterschiedlichen Bildverarbeitungsverfahren eine robuste Klassifikation der Rissmuster und den anschließenden Transfer in die Datenbank ermöglichen. Zunächst werden die aktuelle Situation des Projektes Primus und dessen grundlegende Strukturen dargestellt, unter besonderer Berücksichtigung der verwendeten Programmiersprache Qt. Den Schwerpunkt der Arbeit bildet das Redesign der Benutzeroberfläche und deren Erweiterung um neue Komponenten wie Qt-Objekte und einen separaten Tracer.