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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.
In dieser Studienarbeit wird ein Verfahren zur Extraktion eines Oberflächenbegrenzungsmodells aus einem Tiefenbild vorgestellt. Das Modell beschreibt die im Tiefenbild dargestellte Szene durch die Geometrie und die Topologie der planaren Flächen, die in der Szene gefunden werden. Die Geometrie ist gegeben durch die Angabe der Ebenengleichungen der gefundenen Flächen sowie der 3D-Koordinaten der Eckpunkte der Polygone, die diese Flächen beschreiben. Die Informationen über die Topologie der Szene besteht aus einer Nachbarschaftsliste, die für jede Flaeche angibt, über welche Kante diese Fläche mit welcher anderen Fläche verbunden ist. Aufbauend auf einem Algorithmus zur Tiefenbildsegmentierung aus PUMA werden die Polygone bestimmt, die die Flächen der Szene beschreiben. Anschließend wird versucht, diese Polygone über Kanten und Eckpunkte zu verbinden, um ein möglichst geschlossenes Modell der Szene zu erhalten.
Emotion Video
(2006)
Gefühle durch ein Medium übertragen, das klingt unglaublich und doch hat es einen grossen Reiz. Was könnten wir alles machen? Wir könnten dabei sein, wenn ein Astronaut in den Weltraum fliegt oder einen Sonnenaufgang in der Südsee erleben ohne dort zu sein. Man könnte die Gefühle eines Gewinners ebenso weitergeben, wie die einer Person, die Angst hat. Aber auch andere Aspekte, wie die Arbeit aus Sicht eines Profis zu betrachten oder etwas Neues kennenzulernen wäre möglich. Den eigenen Tag, die letzte Woche oder sogar weit zurückliegende Ereignisse aus dem eigenen Leben noch einmal erleben, das alles macht den Anreiz an diesem Thema aus. Der Aufbau dieser Arbeit soll die Entwicklung von der Entstehung von Emotionen beim Menschen über die technischen Möglichkeiten zur Aufzeichnung von Sinneswahrnehmungen bis zum Gesamtkonzept mit prototypischer Umsetzung zeigen. Zunächst soll geklärt werden, was nötig ist um Emotionen "einzufangen" und zu konservieren und welche Möglichkeiten sich für die Wiedergabe dieser anbieten. Zentral soll ein Konzept sein, welches die momentanen technischen Möglichkeiten berücksichtigt, aber auch darüber hinaus aufzeigt, was wichtig und nötig wäre um dem Ziel möglichst nahe zu kommen, Emotionen zu übertragen. Dieses Konzept soll im Anschluss prototypisch umgesetzt werden um es so zu evaluieren. Dabei soll eine erweiterbare Plattform zunächst zur Aufzeichnung visueller und auditiver Reize entwickelt werden.
Die Zeitschrift c't stellte in der Ausgabe 02/2006 einen Bausatz für einen kleinen mobilen Roboter vor, den c't-Bot, der diese Studienarbeit inspirierte. Dieser Bausatz sollte die Basis eines Roboters darstellen, der durch eine Kamera erweitert und mit Hilfe von Bildverarbeitung in der Lage sein sollte, am RoboCupSoccer-Wettbewerb teilzunehmen. Während der Planungsphase veränderten sich die Ziele: Statt einem Fußballroboter sollte nun ein Roboter für die neu geschaffene RoboCup-Rescue-League entwickelt werden. In diesem Wettbewerb sollen Roboter in einer für sie unbekannten Umgebung selbstständig Wege erkunden, bzw. Personen in dieser Umgebung finden. Durch diese neue Aufgabenstellung war sofort klar, dass der c't-Bot nicht ausreichte, und es musste ein neuer Roboter entwickelt werden, der mittels Sensoren die Umgebung wahrnehmen, durch eine Kamera Objekte erkennen und mit Hilfe eines integrierten Computers diese Bilder verarbeiten sollte. Die Entstehung dieses Roboters ist das Thema dieser Studienarbeit.
Szeneneditor für ein Echtzeitanimationssystem und andere XML konfigurierte und erweiterbare Systeme
(2006)
Fristete der Computer vor wenigen Jahrzehnten sein Dasein noch in Rechenzentren weniger, großer Universitäten und Firmen, so sind Computer und deren Rechenleistung heute allgemein verbreitet. Gerade in den letzten Jahren hat dabei auch die computergenerierte Bilderzeugung große Fortschritte gemacht, und die Entwicklung hält rasant an. Auf diese Weise erzeugte Bilder und Bildsequenzen sind aus den visuellen Medien nicht mehr wegzudenken, sie werden in denmeisten Film- oder Fernsehproduktionen eingesetzt. Dokumentationen, Wissenssendungen und Nachrichtenformate setzen solche Bilder zur Vermittlung von Inhalten ein. Spezialeffekte werden Filmen mit dem Computer hinzugefügt. Ausschließlich mit dem Rechner erstellte Filme, deren Entwicklung vor ungefähr dreißig Jahren mit einfachen und kurzen Sequenzen begann, stehen heute realen Filmen in Länge, visueller und erzählerischer Qualität kaum noch nach. Doch nicht nur bei der Erstellung von Filmen ist der Computer nicht mehr wegzudenken. Computerspiele stellen in vielen Bereichen die treibende Kraft hinter der Computerentwicklung dar. Sie sind die "Killerapplikation", denn es sind vor allem Spiele, die zur Zeit nach leistungsfähigeren Computerkomponenten für Heimcomputer,wie Prozessoren und Graphikkarten, verlangen. Auch die visuelle Qualität von Computerspielen nimmt stetig zu, und hat ein sehr realitätsnahes Niveau erreicht. Ob Dokumentation, Film oder Spiel, die Erzeugung computergenerierten Inhalts besteht aus vielen Teilen. Die Erzeugung der Bilder ist nur ein kleiner Teil davon. Der Begriff Computeranimationwird oft für den gesamten Prozess der Erstellung eines Films im Computer verwendet. Im Speziellen beschäftigt sich die Animation mit der Bewegung. Die Erstellung von Bewegungsabläufen wird für Animationsfilme, Computerspiele und auch für Spezialeffekte in realen Filmen benötigt. Heute existiert eine Vielzahl von Programmen und Werkzeugen, welche die Erstellung von Animationen im Computer ermöglichen. Verbreitete Applikationen wie MAYA1, LIGHTWAVE2 oder BLENDER3 stützen sich dabei auf grundlegende Konzepte, die hinter der Erstellung von Animationssequenzen im Computer stehen. Die Arbeit setzt sich mit diesen Grundlagen auseinander und entwickelt darauf aufbauend einen Animationseditor, der die notwendige Funktionalität für die Erstellung von Animationssequenzen bereitstellt.
Erweiterung der Spielegraphik von Cam2Dance durch den Einsatz von Shadern und komplexen Modellen
(2006)
Die Visualisierung von Volumendaten ist ein interessantes und aktuelles Forschungsgebiet. Volumendaten bezeichnen einen dreidimensionalen Datensatz, der durch Simulation oder Messungen generiert wird. Mit Hilfe der Visualisierung sollen interessante bzw. in einem gewissen Kontext bedeutsame Informationen aus einem Datensatz extrahiert und grafisch dargestellt werden. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Visualisierung von Volumendaten, die in einem medizinischen Kontext erstellt worden sind. Dabei handelt es sich z.B. um Daten, die durch Computertomographie oder Magnet-Resonanz-Tomographie gewonnen wurden. Bei der Darstellung von Volumendaten hat man mehrere Möglichkeiten, welche Art von Beleuchtungsmodellen man einsetzen möchte. Ein Beleuchtungsmodell beschreibt, welche Art von Licht verwendet werden soll und wie dieses mit dem Volumendatensatz interagiert. Die Beleuchtungsmodelle unterscheiden sich in ihrer physikalischen Korrektheit und somit in ihrer Darstellungsqualität. Das einfachste Beleuchtungsmodell zieht keine Lichtquellen in Betracht. Das Volumen verfügt in diesem Fall nur über ein "Eigenleuchten" (Emission). Der Nachteil hierbei ist, dass z.B. keinerlei Schatten vorhanden sind und es somit schwierig ist, räumliche Tiefe zu erkennen. Ein Vorteil des Verfahrens ist, dass die benötigten Berechnungen sehr einfach sind und somit in Echtzeit ausgeführt werden können. Unter einem lokalen Beleuchtungsmodell hingegen versteht man ein Modell, bei dem das Licht berücksichtigt wird, welches direkt von der Lichtquelle auf den Volumendatensatz trifft. Hierbei können z.B. Schatten dargestellt werden, und der Betrachter kann eine räumliche Tiefe in der Darstellung erkennen. Der Berechnungsaufwand steigt, das Verfahren ist aber immer noch echtzeitfähig. Volumendaten haben aber die Eigenschaft, dass sie einen Teil des Lichts, welches durch sie hindurchgeht, in verschiedene Richtungen streuen. Dabei spricht man von indirektem Licht. Um sowohl das direkte als auch das indirekte Licht zu berücksichtigen, muss man eine sogenannte globale Beleuchtungssimulation durchführen. Es ist das am aufwendigsten zu berechnende Beleuchtungsmodell, führt aber zu photorealistischen und physikalisch korrekten Ergebnissen, denn eine globale Beleuchtungssimulation errechnet eine (angenähert) vollständige Lösung des in Abschnitt 4.2 vorgestellten Volumen-Rendering-Integrals (Gleichung (8)).
Das performante Rendering großer Volumendaten stellt trotz stetig gestiegener Prozessorleistungen nach wie vor hohe Anforderungen an jedes zugrunde liegende Visualisierungssystem. Insbesondere trifft dies auf direkte Rendering-Methoden mithilfe des Raycasting-Verfahrens zu, welches zum einen eine sehr hohe Qualität und Genauigkeit der generierten Bilder bietet, zum anderen aber aufgrund der dafür nötigen hohen Abtastrate relativ langsam ist. In dieser Studienarbeit wird ein Verfahren zur Beschleunigung des Raycasting- Visualierungsansatzes vorgestellt, das auf adaptivem Sampling beruht. Dabei werden statische Volumendaten zunächst in einem Vorverarbeitungsschritt einer Gradientenanalyse unterzogen, um so ein Interessensvolumen zu erstellen, das wichtige und weniger wichtige Bereiche kennzeichnet. Dieses Volumen wird anschließend von einem Raycaster genutzt, um adaptiv für jeden Abtaststrahl die Schrittweite zu bestimmen.