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Eine der grundlegenden Entscheidungen bei der Entwicklung eines Systems ist die Darstellung der Daten. Üblicherweise werden in der Computergrafik Objekte durch Dreiecke dargestellt. Allerdings existieren viele weitere Varianten, welche andere Stärken und Schwächen besitzen. In dieser Arbeit soll die Repräsentation von Objekten durch Distanzfelder untersucht werden. Distanzfelder sind Funktionen, welche für jeden Raumpunkt die Distanz zum nächsten Oberflächenpunkt angeben. Aus dieser einfachen Beschreibung lassen sich viele interessante Eigenschaften ableiten, welche zur Darstellung einer Vielzahl von Formen, Operationen und Effekten genutzt werden können. Es wird ein Überblick über die Hintergründe und Methoden des Distanzfeld-Renderings gegeben. Weiterhin werden verschiedene neue oder erweiterte Ansätze vorgestellt, etwa zur Darstellung impliziter Oberflächen, approximativer indirekter Beleuchtung oder einer GPU Implementation.
Statistical Shape Models (SSMs) are one of the most successful tools in 3Dimage analysis and especially medical image segmentation. By modeling the variability of a population of training shapes, the statistical information inherent in such data are used for automatic interpretation of new images. However, building a high-quality SSM requires manually generated ground truth data from clinical experts. Unfortunately, the acquisition of such data is a time-consuming, error-prone and subjective process. Due to this effort, the majority of SSMs is often based on a limited set of this ground truth training data, which makes the models less statistically meaningful. On the other hand, image data itself is abundant in clinics from daily routine. In this work, methods for automatically constructing a reliable SSM without the need of manual image interpretation from experts are proposed. Thus, the training data is assumed to be the result of any segmentation algorithm or may originate from other sources, e.g. non-expert manual delineations. Depending on the algorithm, the output segmentations will contain errors to a higher or lower degree. In order to account for these errors, areas of low probability of being a boundary should be excluded from the training of the SSM. Therefore, the probabilities are estimated with the help of image-based approaches. By including many shape variations, the corrupted parts can be statistically reconstructed. Two approaches for reconstruction are proposed - an Imputation method and Weighted Robust Principal Component Analysis (WRPCA). This allows the inclusion of many data sets from clinical routine, covering a lot more variations of shape examples. To assess the quality of the models, which are robust against erroneous training shapes, an evaluation compares the generalization and specificity ability to a model build from ground truth data. The results show, that especially WRPCA is a powerful tool to handle corrupted parts and yields to reasonable models, which have a higher quality than the initial segmentations.
Augmented Reality besitzt viele denkbare Anwendungsbereiche, in denen Alltag oder Arbeitsprozesse vereinfacht werden können. Dadurch, dass viele Hersteller sehr unterschiedliche Augmented Reality Brillen anbieten, wird die Auswahl des richtigen Systems und eine systemübergreifende Entwicklung jedoch erschwert. Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wird daher eine Anwendung entwickelt, mit der Augmented Reality Brillen auf einem Virtual Reality System simuliert werden können. Damit soll eine plattformübergreifende Entwicklung sowie die Auswahl des richtigen Systems vereinfacht werden.
Da die Simulation für mobile Endgeräte konzipiert werden soll, sollen möglichst realistische Umgebungen als Panorama vorgerendert werden können. Um diese auf Virtual Reality Systemen als stereoskopische Bilder darstellen zu können, werden verschiedene Verfahren zur Konvertierung in solche vorgestellt. Es wird ein Editor entwickelt, mit dem verschiedene Szenarien erstellt, Augmented Reality Systeme konfiguriert und schließlich auf einem Virtual Reality System angezeigt werden können. Abschließend wird untersucht, wie gut die Simulation gelungen ist und welche Verbesserungsmöglichkeiten es gibt.