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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.
In dieser Bachelorarbeit wurde ein Tangible Augmented Reality Spiel für Android entwickelt, das einen Mehrwert gegenüber herkömmlichen Computer oder Augmented Reality Spielen haben soll. Der Hauptteil der Arbeit erklärt das Spielkonzept, Entwicklung und die Evaluation des Spiels. Bei der Evaluation wurde das Flow-Erleben, als Maß für den Spielspaß, druch Nutzertest ausgewertet und das erstellte Spiel mit anderen Smartphone-Spielen verglichen. Außerdem werden Augmented Reality, Tangible User Interface und Tangible Augmented Reality vorgstellt und deren Vor- und Nachteile erläutert. Die Geschichte von Augmented Reality wird auch vorgestellt.
Ziel dieser Arbeit ist es, Techniken zu zeigen, die es ermöglichen in der heutigen Zeit ohne besonderen Mehraufwand große und authentische Spielewelten zu schaffen. Nicht nur das räumliche Ausmaß der Welt soll ohne zusätzlichen Aufwand wachsen, sondern auch der Abwechslungsreichtum und somit Wiederspielwert soll ansteigen. All dies soll am Szenario einer futuristischen Großstadt gezeigt werden. Bereits die US-amerikanische Spielefirma Blizzard Entertainment Incorporated hat mit der Spielereihe Diablo gezeigt, dass es möglich ist, authentische Welten aus einem kleinen Vorrat von Bausteinen zu erzeugen, so dass diese Welten qualitativ hochwertig sind und einen enormen Wiederspielwert besitzen.
In dieser Diplomarbeit wurde eine Echtzeitanwendung entwickelt, die Gras darstellt und zugleich äußere Einflüsse wie Wind oder Kollisionen auf das Gras berücksichtigt. Ein Level-of-Detail-System ermöglicht die Darstellung und Physiksimulation einer großen Wiese in drei Stufen. Semi-transparente Texturquads zur Darstellung und Partikel mit Constraints an der Stelle der Graspatches stellen die feinste Detailstufe in allernächster Nähe zum Betrachter dar. Die Partikel, die nur auf der feinsten Detailstufe verwendet werden, werden mittels einer Physik-Engine berechnet und reagieren auf verschiedene Starrkörper. Die zweite Detailstufe besteht ebenfalls aus Texturquads, die um das erste Detaillevel herum generiert werden. Diese sind jedoch spärlicher verteilt, sehen auf Grund der Distanz zum Betrachter allerdings identisch mit denen aus der ersten Stufe aus. Als letzte Repräsentationsform von Gras kommt eine einfache Bodentextur zur Anwendung. Durch dieses Level-of-Detail-System ist es möglich eine unendlich große Wiese zu simulieren, da die Gräser zur Laufzeit generiert werden. Ein umfangreiches Benutzerinterface ermöglicht die Veränderung einiger Simulationsparameter in Echtzeit und die Generierung verschieden großer Rasenflächen. Zusätzlich lassen sich verschiedene Objekte in der Simulationsumgebung bewegen um die Kollisionsbehandlung testen zu können.
Im Mittelpunkt dieser Diplomarbeit stand die Entwicklung eines Modells zur Charakterisierung einer HDR-Kamera mit CMOS-Sensorelement und logarithmischer Kamerakennlinie. Unter Beachtung der spezifischen Eigenschaften der Kamera sollte ein Verfahren gefunden werden, um von der Kamera aufgenommene Farbwerte, farbmetrisch korrekt in einen geräteunabhängigen Farbraum zu überführen. Zu diesem Zweck wurde im Rahmen dieser Arbeit ein zweiteiliges Charakterisierungsmodell entwickelt, welches zwischen Vorwärtsmodell und Inversem Modell unterscheidet.
Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Autorensystems zum modellieren von 3D Szenen mit physikalischer Beschreibung. Ähnlich einem herkömmlichen 3D Modellierungstool soll ein Benutzer Szenen erstellen können mit dem Unterschied, dass bei der Erstellung der Geometrie physikalische Eigenschaften direkt berechnet und eingestellt werden können. Wichtig für solche Systeme ist vor allem ihre Erweiterbarkeit und Anpassungsfähigkeit an die entsprechenden Anforderungen des Benutzers. Der Fokus liegt hierbei auf der Entwicklung einer einfachen Architektur, die leicht erweiterbar und veränderbar ist.