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Globale Beleuchtungssimulationen versuchen die physikalischen Eigenschaften von Licht und dessen Ausbreitung möglichst korrekt zu berechnen. Dabei werden diese üblicherweise im dreidimensionalen Objektraum berechnet und sind deshalb sehr rechenintensiv und von der Anzahl der Polygone der Szene abhängig. Objektraum-basierte Verfahren ermöglichen durch komlexe Berechnungen allerdings auch gute Annährungen physikalisch korrekter Beleuchtungen. Die Beleuchtungsberechnung in den Bildraum zu verlagern hat aber den großen Vorteil, dass die Berechnung hier unabhängig von der Größe und Komplexität der Szene durchführbar ist. Einzig die Auflösung entscheidet über den Rechenaufwand. Dieser Geschwindigkeitsvorteil beinhaltet jedoch einen Kompromiss was die physikalische Korrektheit der Beleuchtungssimulation angeht. Bei bisherigen Bildraum-Verfahren war es nicht möglich, für die Kamera nicht sichtbare Teile der Szene und deren Beleuchtungsinformationen, in die Berechnung mit einzubeziehen. Dies erscheint logisch, da über Geometrie die aus Sicht der Kamera nicht eingefangen wurde, im Bildraum zunächst keinerlei Informationen zur Verfügung stehen. Ein bekanntes Beispiel zur Annährung einer globalen Beleuchtung im Bildraum ist das Verfahren "Screen Space Ambient Occlusion". Dieses liefert zwar sehr gut Selbstverschattungen und wirkt dadurch realitätsnah, erzeugt aber keinen korrekten Lichtaustausch. Da die Beleuchtung von dem Inhalt des aktuellen Bildausschnitts abhängig ist, entstehen visuelle Artefakte, die vor allem bei Kamerabewegungen störend auffallen. Ziel der Studienarbeit ist es daher diese Artefakte durch die Verwendungen von Textur-Atlanten zu vermeiden. Dies wird durch eine Bildraum-basierte Beleuchtungssimulation ermöglicht, die die gesamte Szene zur Berechnung der Beleuchtung miteinbezieht und nicht nur die Sicht der Kamera. Dabei wird in einem Textur-Atlas die gesamte Szene gespeichert.
Pokern erfreut sich einer immer größer werdenden Beliebtheit. Seitdem das Pokern über Internet immer populärer wird, haben viele User Ihre Leidenschaft für das Glücksspiel neu entdeckt. Besonders beliebt ist dabei die Variante Texas Hold"Em, in der es im Vergleich zum klassischen Poker neben den Karten auf der Hand auch noch eine gewisse Anzahl von Gemeinschaftskarten gibt, die nach und nach aufgedeckt werden. Dadurch erhöht sich der strategische Anteil enorm. Jeder Spieler kennt außer seinen eigenen Karten auch einen Teil der gegnerischen Karten und muss überlegen, welche Wendung die nächste aufgedeckte Gemeinschaftskarte herbeiführen kann. Dabei gibt es unzählige Strategien, die dem Spieler Verhaltensweisen zu seinen Karten näher bringen. Diese beruhen auf komplexen mathematischen Berechnungen und gewährleisten beim Einhalten bestimmter Regeln eine statistisch sehr hohe Gewinnrate. Doch das Regelwerk bei diesen Strategien ist ziemlich groß. Es ist genau festgelegt wie sich der Spieler verhalten soll. Die Strategie fordert penible Einhaltung aller Regeln, damit sie zum Erfolg führt. Dadurch wird aus dem Glücksspiel Poker ein mathematisch vorbestimmter Handlungsablauf, der keinen Platz zum bluffen lässt. Außerdem lernt der Spieler auf diese Art nicht viel über die Wahrscheinlichkeiten, die das Pokerspiel birgt, da er alle Handlungsweisen in seinem Strategieregelwerk nachschlagen kann und nicht selber denken muss. Welche Möglichkeiten bleiben also noch um seine Gewinnchancen oder die Chancen auf eine gute Hand abschätzen zu können? Im Bereich des Internet-Pokerns hat der Nutzer die Möglichkeit auf bestimmte Programme mit manueller Eingabe der aktuellen Spielkarten oder auf sogenannte Pokerbots zurückzugreifen. Diese Pokerbots lesen aus dem Speicher die Karten vom Bildschirm aus und sind so in der Lage dem Spieler entweder durch Angabe der Wahrscheinlichkeiten zur Seite zu stehen oder sogar die Steuerung des Spiels für den User zu übernehmen. Doch wie kann ein Spieler ohne mathematische Kenntnisse oder langjährige Pokererfahrung in einem realen Pokerspiel etwas über die Wahrscheinlichkeiten seiner Pokerhand erfahren? Wie wahrscheinlich ist es, dass er mit dem nächsten Blatt eine Straße oder ein Full House bekommt?
Die Diffusions-Tensor-Bildgebung (DTI) ist eine Technik aus der Magnet-Resonanz-Bildgebung (MRI) und basiert auf der Brownschen Molekularbewegung (Diffusion) der Wassermoleküle im menschlichen Gewebe. Speziell im inhomogenen Hirngewebe ist die Beweglichkeit der Moleküle stark eingeschränkt. Hier hindern die Zellmembranen der langgestreckten Axone die Diffusion entlang nicht-paralleler Richtungen. Besonderen Wert hat die Diffusions-Tensor-Bildgebung in der Neurochirugie bei der Intervention und Planung von Operationen. Basierend auf den mehrdimensionalen DTI-Tensor-Datensätzen kann für den jeweiligen Voxel das Diffsusionsverhalten abgeleitet werden. Der größte Eigenvektor des Tensors bestimmt dabei die Hauptrichtung der Diffusion und somit die Orientierung der entsprechenden Nervenfasern. Ziel der Studienarbeit ist die Erstellung einer Beispielapplikation zur Visualisierung von DTI-Daten mit Hilfe der Grafikhardware. Dazu werden zunächst die relevanten Informationen für die Erzeugung von geometrischen Repräsentationen (Streamlines, Tubes, Glyphen, Cluster...) aus den Eingabedaten berechnet. Für die interaktive Visualisierung sollen die Möglichkeiten moderner Grafikhardware, insbesondere Geometryshader ausgenutzt werden. Die erzeugten Repräsentationen sollen nach Möglichkeit in ein DVR (Cascada) integriert werden. Für die Arbeit wird eine eigene Applikation entwickelt, die bestehende Bausteine (Volumenrepräsentation, Volumenrendering, Shadersystem) aus Cascada analysiert und integriert.
Die Nutzung mehrerer Merkmalsräume führt zu einer Steigerung der Erkennungsrate. Jedoch darf die Menge der für einen Merkmalsvektor gespeicherten Daten nicht zu großrnwerden, da es sonst zu Laufzeitproblemen in der zeitkritischen Erkennungsphase kommt. Der Vergleichsaufwand steigt stark an, da aus dem zu analysierenden Bild annährend dieselbe Menge Daten generiert werden müssen und mit allen Objektdaten aus der Objektdatenbank verglichen werden müssen. Hierbei könnte ein Baumstruktur innerhalb der Objektdatenbank helfen, die mittels abstrakter Objekte in den oberen Ebenen eine Vorselektierung anhand bestimmter Merkmalsvektorwerte trifft und damit unnötige Vergleichsoperationen verhindern. Im Allgemeinen berücksichtigen die wenigsten Objekterkennungsmethoden den semantischen als auch realen Kontextes eines Objektes, welche für die menschliche Wahrnehmung eine essentielle Bedeutung hat. Dieses Merkmal könnte man neben den anderen in dieser Arbeit vorgestellten Merkmalen in einen Erkennungsalgorithmus einbringen. Solche Algorithmen, die diese Zusammenhänge verarbeiten, benötigen große semantische Netzwerke, die die Beziehung von Objekten zueinander sowie die Wahrscheinlichkeit des Vorkommens von Objekten im Umfeld von anderen Objekten abbilden. Auch hier müsste natürlich auch darauf geachtet werden das die Vergleichsoperationen nicht die nahezu echtzeitfähige Ausführung behindern.
Ein Werkzeug zur schnellen Erstellung individueller Schriftarten für die jeweiligen akuten Bedürfnisse wäre ein hilfreiches Instrument für Grafiker und Typographen. Die Anforderung für ein solches Instrument kann kaum sein, gute Schriftsätze zu erzeugen, dies liegt in den Händen des Gestalters, jedoch sollte sie jedem, der sich mit dem Thema befassen möchte, einen leichten Einstieg in die Gestaltung geben. Diese Arbeit versucht somit eine möglichst simple Lösung für das komplexe Thema der Schriftgestaltung zu liefern.
Die vorliegende Arbeit behandelt die Entwicklung einer Simulationsumgebung zur Darstellung von Objekten im Weltraum und ihrer gravitativen Wechselwirkung zu einander.
Vorab werden in Kapitel 1 Motivation und Zielsetzung der Arbeit erläutert, des Weiteren werden die verwendeten Werkzeuge benannt. Die nötigen astronomischen Grundlagen werden in Form von Begriffserklärungen und der Vorstellung der dieser Arbeit zugrunde liegenden physikalischen Gesetze in Kapitel 2 beschrieben.
Kapitel 3 befasst sich mit dem Aufbau der einzelnen Klassen. Hier wird insbesondere auf die Berechnung der Positionen und Geschwindigkeiten der simulierten Himmelskörper und den Aufbau und die Funktionsweise der verwendeten Elemente der Graphikengine Ogre3D eingegangen.
Im Kapitel 4 wird der Einsatz des Werkzeugs 3ds Max zur Erstellung der Geometrieobjekte und Materialien erläutert.
Abschließend wird in Kapitel 5 ein Fazit gezogen und mögliche zukünftige Erweiterungen erwogen.