Institut für Computervisualistik
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In dieser Bachelorarbeit wird ein System zur Kameratracking implementiert, dass auf Basis eines Partikelfilters arbeitet. Dazu wird ein Markertracking realisiert und anhand der Markerposition die Kameraposition errechnet. Der Marker soll mit ein Partikelfilter gefunden werden und um das zu bewerkstelligen werden mögliche Markerpositionen simuliert, auch Partikel genannt, und mit Likelyhood Funktionen gewichtet. Fokus liegt auf der Evaluation von verschiedenen Likelyhood-Funktionen des Partikelfilters. Die Likelyhood-Funktionen wurden in CUDA umgesetzt als Teil der Implementation.
Diese Arbeit behandelt einen Vergleich verschiedener Algorithmen zur Vorhersage der Bewegung einer Person bei der Ausführung einer sportlichen Aktivität. Als Grundlage für die Vorhersage dienen Bildströme, welche mittels zweier Hochgeschwindigkeitskameras aufgezeichnet wurden. Im Laufe der Arbeit werden Vor- und Nachteile der umgesetzten Ansätze theoretisch erläutert und anschliessend an einer Reihe von Messergebnissen nachgewiesen. Für die Messungen wurde eine Anwendung eingesetzt, welche ebenfalls im Rahmen der Arbeit entwickelt wurde. Neben realen Aufnahmen, wurden zusätzlich synthetische Bildfolgen betrachtet, um Erkenntnisse über das Verhalten der betrachteten Algorithmen unter optimalen Bedingungen zu erlangen.
In dieser Arbeit wurden die vorhandenen Verfahren zur Gefäßsegmentierung eingehend untersucht. Die Vielfalt der verwendeten Ansätze wurde in unterschiedlichen Klassifizierungsversuchen aufgezeigt. Es gibt bisher kein Verfahren zur Segmentierung von Netzhautbildern, das für alle Arten von Bildern gleich gute Ergebnisse liefert. Alle Verfahren haben ihre Stärken und Schwächen. Unter Berücksichtigung der verwendeten Heidelberg Retina Tomographie Bilder wurde ein mögliches Verfahren zur Segmentierung der Blutgefäße mit angepassten Filtern ausgewählt, umgesetzt und evaluiert. Abweichend zu dem traditionellen Konzept der angepassten Filter, wird in diesem Verfahren die Filtermaske nicht rotiert, um alle Gefäßrichtungen zu erfassen, sondern es wird ein quadratischer LoG-Filter angewendet. Die Filter- und andere Parameter werden nicht während des Verarbeitungsprozesses verändert, sondern sie werden im voraus berechnet und an die Eigenschaften der HRT Bilder angepasst. Dadurch ist dieses Verfahren weniger rechenaufwendig. Zur Detektion der Gefäße werden die linienähnlichen Strukturen hervorgehoben und danach mit einem passenden Schwellwert binarisiert. Deshalb ist ein hoher Kontrast zwischen dem Gefäß und dem Hintergrund, sowie eine gleichmäßige Ausleuchtung sehr wichtig. Dies wird in einem Vorverarbeitungsschritt [Chrastek04] erreicht. Bei den Verfahren mit angepassten Filtern ist ein Nachbearbeitungsprozess notwendig, um falsch detektierte Strukturen zu entfernen. Für die Nachbearbeitung wurden in diesem Verfahren die morphologischen Operatoren verwendet. Der Algorithmus zur Detektion der linienähnlichen Strukturen könnte sehr gut mit einem trackingbasierten Ansatz kombiniert werden, was den Nachbearbeitungsprozess mit morphologischen Operatoren ersetzten würde. Die Sensitivität des Segmentierungsalgorithmus mit vorher berechneten Parametern ist 81% und die Spezifität 96%. Eine leichte Änderung der verwendeten Parameter führt zu einer Variation diesen beiden Maßzahlen. Eine weitere Erhöhung der Sensitivität kann durch die Optimierung des Nachbearbeitungsprozesses erreicht werden. Vermeer et al. sind in deren Implementierung auf vergleichbare Ergebnisse für Sensitivität und Spezifität gekommen.
In der vorliegenden Arbeit wird eine prototypische Anwendung für die Logopädie entworfen, die als therapeutisches Werkzeug dient, mit dem die Artikulation deutscher Laute und der Schluckvorgang simuliert werden können. Besonderer Fokus liegt dabei auf der dreidimensionalen Visualisierung der anatomischen Modelle der oro-pharyngolaryngealen Region, die vom Logopäden interaktiv bedient werden kann. Unter Berücksichtigung therapeutischer Anforderungen wird die Frage untersucht, ob eine solche Anwendung im Therapie-Alltag eingesetzt werden und einen Mehrwert zu den üblichen Hilfsmittel der Sprechtherapie bieten kann.
Typischerweise erweitern Augmented Reality (AR)-Anwendungen die Sicht des Benutzers auf die reale Welt um virtuelle Objekte.
In den letzten Jahren hat AR zunehmend an Popularität und Aufmerksamkeit gewonnen. Dies hat zu Verbesserungen der benötigten Technologien geführt. AR ist dadurch für fast jeden zugänglich geworden.
Forscher sind dem Ziel einer glaubwürdigen AR, in der reale und virtuelle Welten nahtlos miteinander verbunden sind, einen großen Schritt näher gekommen. Sie konzentrieren sich hauptsächlich auf Themen wie Tracking, Anzeige-Technologien und Benutzerinteraktion und schenken der visuellen und physischen Kohärenz bei der Kombination realer und virtueller Objekte wenig Aufmerksamkeit. Beispielsweise sollen virtuelle Objekte nicht nur auf die Eingaben des Benutzers reagieren, sondern auch mit realen Objekten interagieren. Generell wird AR glaubwürdiger und realistischer, wenn virtuelle Objekte fixiert oder verankert in der realen Szene erscheinen, sich nicht von der realen Szene unterscheiden und auf Veränderungen dieser Szene reagieren.
Diese Arbeit untersucht drei Herausforderungen im Bereich Maschinelles Sehen um dem Ziel einer glaubwürdig kombinierten Welt näher zu kommen, in der virtuelle Objekte wie reale erscheinen und sich ebenso verhalten.
Diese Dissertation konzentriert sich als erstes auf das bekannte Tracking- und Registrierungsproblem. Hierzu wird die Herausforderung von Tracking und Registrierung diskutiert und ein Ansatz vorgestellt, um die Position und den Blickpunkt des Benutzers zu schätzen, so dass virtuelle Objekte in der realen Welt fest verankert erscheinen. Linienmodelle, die dem Erscheinungsbild entsprechen und nur für Trackingzwecke relevante Kanten beinhalten, ermöglichen eine absolute Registrierung in der realen Welt und ein robustes Tracking. Einerseits ist es nicht notwendig, viel Zeit in die manuelle Erstellung geeigneter Modelle zu investieren, andererseits ist das Tracking in der Lage mit Änderungen innerhalb des zu verfolgenden Objekts oder Szene umzugehen. Versuche haben gezeigt, dass die Verwendung von solchen Linienmodellen die Robustheit, Genauigkeit und Re-initialisierungsgeschwindigkeit des Tracking-Prozesses verbessert haben.
Zweitens beschäftigt sich diese Dissertation mit dem Thema der Oberflächenrekonstruk\-tion einer realen Umgebung und präsentiert einen Algorithmus zur Optimierung einer laufenden Oberflächenrekonstruktion. Vollständige 3D-Oberflächenrekonstruktionen einer Szene
eröffnen neue Möglichkeiten um realistischere AR-Anwendungen zu erstellen. Verschiedene Interaktionen zwischen realen und virtuellen Objekten, wie Kollisionen und Verdeckungen, können physikalisch korrekt behandelt werden. Während sich die bisherigen Methoden darauf konzentrierten die Oberflächenrekonstruktionen nach einem Aufnahmeschritt zu verbessern, wird die Rekonstruktion während der Aufnahme erweitert, Löcher werden geschlossen und Rauschen wird reduziert. Um eine unbekannte Umgebung zu erkunden muss der Benutzer keine Vorbereitungen treffen. Das Scannen der Szene oder eine vorhergehende Auseinandersetzung mit der zugrundeliegenden Technologie ist somit nicht notwendig.
In Experimenten lieferte der Ansatz realistische Ergebnisse, bei denen bekannte Oberflächen für verschiedene Oberflächentypen erweitert und Löcher plausibel gefüllt wurden.
Anschließend konzentriert sich diese Dissertation auf die Behandlung von realistischen Verdeckungen zwischen realer und virtueller Welt. Hierzu wird die Herausforderung der Verdeckung als Alpha Matting Problem formuliert. Die vorgestellte Methode überwindet die Grenzen moderner Methoden, indem ein Überblendungskoeffizienten pro Pixel der gerenderten virtuellen Szene schätzt wird, anstatt nur deren Sichtbarkeit zu berechnen. In mehreren Experimenten und Vergleichen mit anderen Methoden hat sich die Verdeckungsbehandlung durch Alpha Matting als robust erwiesen und kann mit Daten, die durch preiswerte Sensoren aufgenommen wurden, umgehen. Hinsichtlich der Qualität, des Realismus und der praktischen Anwendbarkeit übertrifft die Methode die Ergebnisse von bisherigen Ansätzen.
Des Weiteren kann die Methode mit verrauschten Tiefendaten umgehen und liefert realistische Ergebnisse in Regionen, in denen Vorder- und Hintergrund nicht strikt voneinander trennbar sind (z.B. bei Objekten mit einer undeutlichen Kontur oder durch Bewegungsunschärfe).
Eins der größten Ziele der Computergrafik ist die ästhetische Darstellung von Objekten. Neben herkömmlichen Verfahren existiert ein weiteres Feld, welches sich mit nicht-photorealistischen Renderings beschäftigt. Das Example-Based Rendering ist ein Gebiet, bei dem Benutzer ihren Kunststil, mit Hilfe einer handgemalten Vorlage, auf ein vorberechnetes 3D-Rendering übertragen können. Es existieren einige Algorithmen die bereits beeindruckende Ergebnisse liefern. Das Problem ist, dass die meisten Verfahren aus diesem Bereich zu den Offline-Verfahren zählen und nicht in der Lage sind Ergebnisse in Echtzeit zu produzieren. Aus diesem Grund zeigt diese Arbeit ein Verfahren, dass diese Bedingung erfüllt. Darüber hinaus wird untersucht, welchen Einfluss die Laufzeitminimierung auf die Resultate hat. Es sind Anforderungen definiert, auf die das Verfahren und dessen Ergebnisse überprüft werden. Dabei wird Bezug zu anderen Verfahren aus diesem Gebiet genommen und mit deren Resultaten verglichen.
Bei der subjektiven Interpretation von Mammographien werden Studien zufolge 10% bis 30% von Brustkrebserkrankungen im Frühstadium nicht erkannt. Eine weitere Fehlrate beziffert die fälschlich als möglichen Brustkrebs eingestuften Herde; diese Fehlrate wird mit 35% angegeben. Ein solche Fehleinschätzung hat für die Patientin weitreichende negative Folgen. Sie wird einer unnötigen psychischen und körperlichen Belastung ausgesetzt. Um solche Fehleinschätzungen zu minimieren, wird zunehmend die Computer-aided Detection/Diagnosis (CAD) eingesetzt. Das Ziel dieser Arbeit ist die Evaluation von Methoden multivariater Datenanalyse, eingesetzt zur Diagnose von Herdbefunden. Die aus der Gesichtserkennung bekannten Methoden Eigenfaces und Fisherfaces werden auf Mammographieaufnahmen angewendet, um eine Einordnung von Herdbefunden nach benign oder malign zu tätigen. Eine weitere implementierte Methode wird als Eigenfeature Regularization and Extraction bezeichnet. Nach einer Einführung zum medizinischen Hintergrund und zum aktuellen Stand der computer-assistierten Detektion/Diagnose werden die verwendete Bilddatenbank vorgestellt, Normierungsschritte aufgeführt und die implementierten Methoden beschrieben. Die Methoden werden der ROC-Analyse unterzogen. Die Flächen unterhalb der ROC-Kurven dienen als Maß für die Aussagekraft der Methoden. Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass alle implementierten Methoden eine schwache Aussagekraft haben. Dabei wurden die Erwartungen an die Fisherface- und ERE-Methode nicht erfüllt. Die Eigenface-Methode hat, angewendet auf Herdbefunde in Mammogrammen, die höchsten AUC-Werte erreicht. Die Berücksichtigung der Grauwertnormierung in der Auswertung zeigt, dass die qualitativen Unterschiede der Mammogramme nicht ausschlaggebend für die Ergebnisse sind.
In der Bildverarbeitung werden zunehmend Algorithmen unter Verwendung von prägnanten Merkmalen implementiert. Prägnante Merkmale können sowohl für die optische Kameraposebestimmung als auch für die Kalibrierung von Stereokamerasystemen verwendet werden. Für solche Algorithmen ist die Qualität von Merkmalen in Bildern ein entscheidender Faktor. In den letzten Jahren hat sich an dieser Stelle das von D. Lowe 2004 vorgestellte SIFT-Verfahren hervorgetan. Problematisch bei der Anwendung dieses Verfahrens ist seine hohe Komplexität und der daraus resultierende hohe Rechenaufwand. Um das Verfahren zu beschleunigen, wurden bereits mehrere Implementationen veröffentlicht, die teils weiterhin ausschließlich die CPU nutzen, teils neben der CPU auch die GPU zur Berechnung bestimmter Teilbereiche des SIFT verwenden. Diese Implementationen gilt es zu hinterfragen. Ebenso ist die Qualität der Merkmale zu untersuchen, um die Verwendbarkeit von SIFT-Merkmalen für andere Bereiche der Bildverarbeitung gewährleisten zu können. Zur Visualisierung der Ergebnisse wurde eine GUI erstellt.
Ziel der Arbeit war es, ein audiovisuelles System aufzubauen, das die Interaktion mit Bild und Ton ermöglicht und die Natur der synästhetischen Wahrnehmung nutzt. Seit der Antike beschäftigen sich Menschen mit der Frage nach dem Zusammenhang und der Verwandtschaft von Tönen und visuellen Elementen wie Farben oder geometrischen Formen. Welches Bild baut sich beim Hören von Musik mit Hilfe der synästhetischen Wahrnehmung in unserer Vorstellung auf? Ein Musikstück kann "weich" oder "kantig" klingen, ein Klang wird als "warm" oder "kühl" empfunden. Die Umkehr dieser Frage stellt die Grundlage dieser Studienarbeit dar: Welchen Klang erzeugt ein Bild?
Das Ziel der Arbeit ist es, weibliche Vorlieben bei Computerspielen zu untersuchen. Dazu werden Thesen, die bereits in vorangegangenen Arbeiten aufgestellt wurden, durch ein geeignetes Testszenario in der Praxis untersucht. Hierbei werden zwei Testapplikationen entwickelt. Eine Applikation wird entsprechend den Thesen bzgl. weiblicher Spielpraeferenzen umgesetzt, die andere orientiert sich nicht an diesen Erkenntnissen und beinhaltet Spielelemente, die fuer Frauen weniger ansprechend sein sollen. Die Versuchspersonen spielen im Rahmen des abschließenden Testszenarios beide Applikationen. Durch einen Fragebogen wird ermittelt, wie die verschiedenen Konzepte auf die Testpersonen wirken und ob die herangezogenen Thesen bestaetigt werden koennen. Eine Vielzahl der betrachteten Thesen koennen so gefestigt werden. Deutlich geschlechtsspezifische Vorlieben stellen sich etwa in Bezug auf den Konflikt und die Auswahl der Spielfigur heraus. Andere Aspekte wie die Puzzle-Sequenzen stossenen bei beiden Geschlechtern auf grosse Zustimmung.