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In dieser Arbeit werden die Möglichkeiten der Echtzeitvisualisierung von
OpenVDB-Dateien untersucht. Die Grundlagen von OpenVDB, dessen
Möglichkeiten, und NanoVDB, der GPU-Schnittstelle, werden erforscht.
Es wird ein System entwickelt, welches PNanoVDB, die Grafik-APIPortierung
von OpenVDB, verwendet. Außerdem werden Techniken
zur Verbesserung und Beschleunigung eines Einzelstrahlansatzes zur
Strahlenverfolgung getestet und angepasst. Um eine Echtzeitfähigkeit
zu realisieren, werden zwei Einzelstreuungsansätze implementiert, von
denen einer ausgewählt, weiter untersucht und optimiert wird.
Dies ermöglicht potenziellen Nutzern eine direkte Rückmeldung über
ihre Anpassungen zu erhalten, sowie die Möglichkeit, alle Parameter zu
ändern, um einen freien Gestaltungsprozess zu gewährleisten.
Neben dem visuellen Rendering werden auch entsprechende Benchmarks
gesammelt, um verschiedene Verbesserungsansätze zu vergleichen und
deren Relevanz zu beweisen. Um eine optimale Nutzung zu erreichen,
wird auf die Rendering-Zeiten und den Speicherverbrauch auf der GPU
geachtet. Ein besonderes Augenmerk wird auf die Integrierbarkeit und
Erweiterbarkeit des Programms gelegt, um eine einfache Integration in
einen bestehenden Echtzeit-Renderer wie U-Render zu ermöglichen.
Diese Bachelorarbeit beschreibt die Konzeption, Implementierung und Evaluierung eines kollaborativen Multiplayer-Games für Kleinkinder für mobile Geräte.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit war es, herauszufinden in wie weit sich mobile Geräte wie etwa Tablet-PCs und Smartphones für das Zusammenspiel von Kindern eignen. In diesem Rahmen wurden die für die Entwicklung eines solchen Spiels relevanten Aspekte recherchiert und darauf aufbauend ein Spiel entwickelt, welches anschließend von Kleinkindern getestet wurde.
Ein Kinect-Sensor verfügt über die Fähigkeit, gleichzeitig Farb- und Tiefenbilder aufzunehmen. In dieser Bachelorarbeit wird versucht, das Tiefenbild zu nutzen, um Beleuchtungsinformationen und Materialeigenschaften im Farbbild zu manipulieren. Die vorgestellten Verfahren zur Beleuchtungs- und Materialmanipulation benötigen eine Lichtsimulation der Lichtverhältnisse zum Zeitpunkt der Aufnahme und übertragen dann Informationen aus einer neuen Lichtsimulation direkt zurück in das Farbbild. Da die Simulationen auf einem dreidimensionalen Modell durchgeführt werden, wird nach einem Weg gesucht, ein solches aus einem einzigen Tiefenbild zu erzeugen. Dabei wird auf Probleme der Tiefendatenerfassung des Kinect-Sensors eingegangen. Es wird ein Editor entwickelt, mit dem Beleuchtungsund Materialmanipulationen möglich gemacht werden sollen. Zum Erzeugen einer Lichtsimulation werden einfache, echtzeitfähige Renderingverfahren und Beleuchtungsmodelle vorgestellt. Mit ihnen werden neue Beleuchtungssituationen, Schatten und Spiegelungen in das Farbbild eingefügt. Einfache Umgebungen mit definierten Lichtverhältnissen werden in Experimenten manipuliert, um Grenzen und Möglichkeiten des Sensors und der verwendeten Verfahren aufzuzeigen.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit einigen Problemen, die beim Rendern von stereoskopischen Inhalten auftreten können. Die Probleme werden dabei mit Hilfe eines selbstentwickelten Programms simuliert und von einer Gruppe von Testpersonen bewertet. Dabei soll festgehalten werden, wie stark die Fehler wahrnehmbar sind und welchen Einfluss sie auf den 3D-Eindruck haben. Des Weiteren soll untersucht werden, ob die verschiedenen Kameraanordnungen einen Einfluss auf die Wahrnehmung des 3D-Eindrucks und des Fehlers haben.
In dieser Arbeit wird ein erster Prototyp einer mobilen Lernplattform mit Mixed-Reality-Funktionalität (MR) entwickelt. Dieses System soll in den Arbeitsprozess integriertes, selbstbestimmtes Lernen, in Interaktion mit dem Arbeitsgegenstand ermöglichen. Dies entspricht einem situierten, gemäßigt konstruktivistischen Kompetenzbegriff zur beruflichen Weiterbildung, wie ihn Martens-Parree beschreibt. Anhand eines Probandentests in einer Beispieldomäne, der Ausbildung von Piloten auf Segelflugzeugen, wird untersucht, ob Kompetenzvermittlung im Sinne von Handlungskompetenz mit Hilfe des mobilen MR-Lernmediums unterstützt wird und, ob das System bei konkreten Arbeitsaufgaben arbeitserleichternd wirkt. Die Annahmen der erwachsenenpädagogischen Ausgangsthesen konnten grundsätzlich gestützt werden, auch wenn keine direkte Handlungskompetenz, sondern lediglich eine Wissensvermittlung nachgewiesen werden konnte.
In dieser Arbeit wird der Nutzen von GPGPU (Allzweckberechnungen auf Grafikprozessoren) zur robusten Deskription von natürlichen, markanten Bildmerkmalen mit Hilfe der Grafikprozessoren mobiler Geräte bewertet. Dazu wurde der SURF-Deskriptor [4] mit OpenGL ES 2.0/GLSL ES 1.0 implementiert und dessen Performanz auf verschiedenen mobilen Geräten ausgiebig evaluiert. Diese Implementation ist um ein Vielfaches schneller als eine vergleichbare CPU-Variante auf dem gleichen Gerät. Die Ergebnisse belegen die Tauglichkeit moderner, mobiler Grafikbeschleuniger für GPGPU-Aufgaben, besonders für die Erkennungsphase von NFT-Systemen (Tracking mit natürlichen, markanten Bildmerkmalen), die in Augmented-Reality-Anwendungen genutzt werden. Die nötigen Anpassungen am Algorithmus des SURF-Deskriptors, um diesen effizient auf mobilen GPUs nutzen zu können, werden dargelegt. Weiterhin wird ein Ausblick auf ein GPGPU-gestütztes Tracking-Verfahren gegeben.
Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist ein bildgebendes Verfahren, das in der medizinischen Diagnostik zur Darstellung von Struktur und Funktion der Gewebe und Organe im Körper eingesetzt wird. Diffusionsgewichtete Bildgebung ist ein spezielles bildgebendes MRT Verfahren, welches es ermöglicht, nichtinvasiv und in vivo Einblicke in den Verlauf von Nervenbahnen zu geben. Es erlaubt damit, Aussagen über die Struktur und Integrität dieser Verbindungsbahnen zu treffen. Im klinischen Alltag findet diese Modalität Anwendung in der neurochirurgischen Operationsplanung, wie beispielsweise bei Resektionen von Läsionen, die in wichtigen funktionellen oder tiefiegenden Arealen liegen, wo die Beschädigungsgefahr wichtiger Nervenbahnen gegeben ist. Kommt es im Zuge der Operation zu einer etwaigen Durchtrennung von wichtigen Bahnen, kann dies zu erheblichen funktionellen Beeinträchtigung führen. Diese Arbeit gibt eine Einführung in die MRT-Bildgebung und wird sich im Speziellen mit der Aufnahme von diffusionsgewichtetenMRT- Daten beschäftigen. Generell besteht das Problem, dass das Auflösungsvermögen von Diffusionsdaten relativ niedrig ist in Relation zum Aufnahmeobjekt. So werden in einem einzelnen 3D Volumenelement, auch Voxel genannt, eine Reihe von Nerventrakten abgebildet, die sich beispielsweise kreuzen, aufsplitten oder auffächern. Hier besteht die Notwendigkeit, diese Voxel zu identifizieren und zu klassifizieren, um auch in schwierigen Regionen aus den lokalen Diffusionsdaten die Verläufe von Nervenbündeln möglichst exakt zu rekonstruieren. Diese Rekonstruktion wird durch die sogenannte Traktographie realisiert. Im Zuge dieser Arbeit werden wir existierende Rekonstruktionsmethoden, wie beispielsweise diffusion tensor imaging (DTI) und q-ball imaging (QBI) auf synthetisch generierten Daten untersuchen. Wir werden herausstellen, welche wertvollen Informationen die rekonstruierten Daten liefern können und welche individuellen Einschränkungen es gibt. QBI rekonstruiert eine orientation distribution function (ODF), deren lokalen Maxima in vielen Fällen mit den Richtungen der Nervenbahnen übereinstimmen. Wir bestimmen diese lokalen Maxima. Auf den Metriken des Diffusionstensors wird eine neue voxelbasierte Klassifikation vorgestellt. Die Vereinigung von voxelbasierter Klassifikation, lokalen Maxima und globalen Informationen aus der Nachbarschaft eines Voxels ist der Hauptbeitrag dieser Arbeit und führt zur Entwicklung eines globalen Klassifikators, der mögliche Traktographie-Richtungen vorgibt und asymmetrische Konfigurationen ermittelt. Im Anschluss wird ein eigener Traktographie-Algorithmus vorgestellt, der auf den Ergebnissen des globalen Klassifikators arbeitet und somit auch Aufsplittungen von Nervenbahnen abbilden kann.
Prozedurale Synthese, das Erzeugen von Computerspielinhalten durch die Verwendung von pseudo-zufälligen Algorithmen, ist ein Themenbereich mit wachsendem Interesse in wirtschaftlichen und akademischen Kreisen, verdankt sowohl durch ihre Eignung zur Senkung von Entwicklungszeit und -kosten als auch durch die Möglichkeit, prozedurale Synthese zur Erzeugung von interessanten und einmaligen Spielwelten einzusetzen. Obwohl viele aktuelle Computerspiele prozedural generierte Inhalte verwenden, gebrauchen nur wenige diese Methoden zur Erzeugung realistischer Weltraum-Spielumgebungen, und die Umsetzbarkeit der Anwendung prozeduraler Synthese zur Entwicklung eines solchen Spiels wurde untersucht. Aktuelle Modelle aus der Forschung wurden verwendet, um eine in Echtzeit laufende astronomische Simulation in Python zu entwickeln, welche Stern- und Planetenobjekte in einer fiktiven Galaxie prozedural erzeugt, die als Spielwelt eines einfachen 2DWeltraumspiels dient, in welchem der Spieler nach intelligentem Leben suchen muss.
Diese Bachelorarbeit beschreibt den Entwurf und die Implementierung eines Übersetzungsprogramms für die Android Plattform. Die Besonderheit der Anwendung ist die selbstständige Texterkennung mit Hilfe des Kamerabildes. Diese Methode soll den Übersetzungsvorgang in bestimmten Situationen erleichtern und beschleunigen. Nach einer Einführung in die Texterkennung, die ihr zugrundeliegenden Technologien und das Betriebssystem Android, werden sinnvolle Anwendungsmöglichkeiten vorgestellt. Anschließend wird ein Entwurf der Anwendung erstellt und die Implementierung erläutert. Zum Schluss wird eine Evaluation durchgeführt, dessen Absicht das Aufzeigen von Stärken und Schwächen der Anwendung ist.