Studienarbeit
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Im Rahmen dieser Studienarbeit wurden acht verschiedene Algorithmen unterschiedlichen Umfangs und Komplexität zur Pupillenmittelpunktssuche implementiert und im Vergleich mit dem Originalalgorithmus ausgewertet. Die Berechnung des Hornhautreflektionsmittelpunkts wurde modifiziert, so dass die Helligkeitswerte der Hornhautreflektion bei der Berechnung des Schwerpunkts gewichtet werden. Bei der Auswertung wurde festgestellt, dass drei der acht Algorithmen, der Starburst-Algorithmus für hochauflösende Bilder, Daugmans Algorithmus für Aufnahmen bei sichtbarem Licht und der Average Coordinate Algorithmus von Daunys und Ramanauskas, Mängel in Zusammenhang mit dem gegebenen System aufweisen, so dass diese momentan nicht für die Mittelpunktssuche im Gazetracker geeignet sind. Die restlichen Algorithmen zeigten im grafischen Vergleich ähnlich gute Ergebnisse und wurden im Test verglichen, wobei der Algorithmus von Perez, Garcia, Mendez, Munoz, Pedraza und Sanches und der Algorithmus von Poursaberi und Araabi die besten Ergebnisse aufwiesen in Bezug auf Dichte der Punkte, Fehlerpunkte und Outlier.
Das Forschungsprojekt Bildanalyse zur Ornamentklassifikation hat es sich zur Aufgabe gemacht, ornamentale Strukturen in Bildern computergestützt zu lokalisieren, analysieren und klassifizieren. Grundlage des Projekts bildet eine umfangreiche Bilddatenbank, deren Abbildungen manuell vorsortiert sind. Durch Kombinationen mit Methoden der Bildverabeitung und der Verwendung von Wissensdatenbanken (Knowledge Databases) soll diese Kategorisierung weiter verfeinert werden. Sämtliche Bilder durchlaufen bis zum Prozess der Ornamentklassifikation mehrere Vorverarbeitungsschritte. Beginnend mit einem Normalisierungsprozess, bei dem das Bild u. a. entzerrt und entrauscht wird, werden im Anschluss Interessensregionen selektiert. Diese Regionen bilden die Grundlage für das spätere Lokalisieren der Ornamente. Aus ihnen werden mit unterschiedlichen Verfahren Merkmale extrahiert, die wiederum in der Datenbank gespeichert werden. In dieser Arbeit wurde ein weiteres solches Verfahren implementiert und auf seine mögliche Verwendung in dem Projekt untersucht.
Für die Netzwerkprogrammierung hat sich auf breiter Front das Socket API nach Vorbild der Berkley Sockets durchgesetzt. Die "normalen" Sockets in Form von Stream- oder Datagram-Sockets erleichtern zwar die Programmierarbeit, verschleiern jedoch auch zahlreiche Details der Netzwerkkommunikation vor dem Programmierer. So ist man beispielsweise auf die Nutzung der Protokolle TCP oder UDP eingeschränkt und agiert zwangsläufig bereits auf dem Application-Layer des TCP/IP Referenzmodells. Für den Zugriff auf tiefer gelegene Netzwerkschichten, d.h. für den Zugriff auf die Headerdaten eines Netzwerkpaketes, hält das Socket API die sogenannten RAW Sockets bereit. Mit ihnen ist es möglich, alle IP Pakete inklusive Headerdaten zu lesen oder von Grund auf neu zu generieren. Hiermit ist es nun auch möglich, Protokolle zu verwenden, die dem Anwendungsprogrammierer bislang nicht zugänglich waren (z.B. ICMP oder OSPF) oder sogar eigene IP basierte Protokolle zu entwickeln. RAW Sockets stoßen an ihre Grenzen, wenn es darum geht auf den Data-Link-Layer der Netzwerkkommunikation zuzugreifen. Unter Linux gibt es hierfür einen weiteren Socket-Typ: Den PACKET Socket. Die Studienarbeit möchte einen Einstieg in die Programmierung mit den eher unbekannten RAW und PACKET Sockets schaffen. Dabei werden einige Beispielprogramme vorgestellt und mögliche Anwendungsgebiete aufgezeigt.
In dieser Studienarbeit wurde ein Algorithmus vorgestellt, um sich mit einem Roboter in unbekanntem Gebiet zu lokalisieren und gleichzeitig eine Karte von der Umgebung zu erstellen. Die Lokalisation des Roboters geschieht auf 2D Ebene und errechnet die (x, y, θ)T Position des Roboters zu jedem Zeitpunt t inkrementell. Der Algorithmus baut auf dem FastSLAM 2.0 Algorithmus auf und wurde abgeändert, um eine möglichst genaue Lokalisation in Gebäuden zu ermöglichen. Hierfür wurden mehrere verschieden Arten von möglichen Landmarken untersucht, verglichen und kombiniert. Schwerpunkt dieser Studienarbeit war das Einarbeiten in das Extended Kalman-Filter und die Selektion von Landmarken, die für den Einsatz in Gebäuden geeignet sind.
In der vorliegenden Studienarbeit wird eine OpenGL-Applikation vorgestellt, die Geometrie-Shader in einem Feedback-Loop einsetzt, um auf der GPU Geometrie zu erzeugen. Dargelegt werden die erforderlichen Grundlagen Geometrie-Shader und Transform Feedback betreffend, die Umsetzung der Anwendung und die eingesetzten GLSL-Shader.
Ziel dieser Studienarbeit war es, Erfahrungen in der Grafik- und Spieleprogrammierung zu sammeln. Als Grundidee kam dabei die Erstellung eines 3-dimensionalen Terrains auf. Solche Terrains werden heutzutage nicht nur in der Spielebranche eingesetzt, wo sie in beinahe jedem Genre vertreten sind, sondern auch z.B. in der Geologie zur Erstellung von Simulationen von Plattentektonik. Die simple Erstellung eines 3-dimensionalen Terrains wäre für eine Studienarbeit jedoch zu trivial, daher sollte das Terrain spezielle Anforderungen erfüllen. Zum einen sollte das Terrain dynamisch erzeugt werden, d.h. der Benutzer des Programms hat Einfluss darauf, wie sich das Terrain entwickelt. Dies sollte vorzugsweise spielerisch eingebracht werden. Zum anderen sollte das Terrain zufällig generiert werden. Dies bedeutet, dass keine vormodellierte Landschaft genutzt, sondern jede Erhebung/- Vertiefung des Terrains mittels Zufallsfaktoren erzeugt werden sollte. Zusätzlich sollte das Terrain endlos erzeugt werden. Bei einer Bewegung über das Terrain sollte also niemals ein Ende erreicht werden. Also auch keine Kreistrecke, sondern ein wirklich endloses und stets anders aussehendes Terrain. Desweiteren sollte es dem Benutzer møglich sein, ein Fluggerät über das Terrain zu steuern. Dies gab dann auch die Chance, aus der oben genannten dynamischen Anforderung ein spielerisches Element zu machen, indem der Benutzer das Terrain durch Einsammeln von sogenannten TerraformItems beeinflussen kann. Die Steuerung eines Fluggerätes spielt auch für die geforderte Endlosigkeit des Terrains eine wichtige Rolle, da diese ohne eine Möglichkeit der Fortbewegung gar nicht nachprüfbar wäre. Das Problem mit der Endlosigkeit ist dabei, dass kein System endlosen Speicher zur Verfügung hat um das Terrain komplett zu speichern und dem Benutzer somit die Option zu bieten, die gleiche Strecke zurückzufliegen. Eine Lösung für diese Problematik wäre bei einer Kehrtwende das Terrain auch rückwärts wieder neu zu generieren. Der Einfachheit halber sollte stattdessen ein komplette Kehrtwende einfach nicht zugelassen werden. Eine Kollisionserkennung musste dann natürlich auch implementiert werden. Zum einen weil das Fluggerät ja nicht einfach wie ein Geist durch das Terrain hindurchgleiten sollte, zum anderen muss das Programm ja irgendwie das Einsammeln der oben angesprochenen TerraformItem-Objekte registrieren können. Weitere Objekte wie Bäume oder Felsen sollten das Terrain optisch aufwerten. Zu guter Letzt sollte noch eine simple Benutzeroberfläche erstellt werden, um dem Benutzer diverse Bedienelemente und Rückmeldungen zu bieten. Damit sollte es z.B. auch möglich sein dass Terrain direkt zu verändern.
Große Gebiete lassen sich auf Grund von Schattenbildung und begrenzter Scanreichweite nicht mit einem einzigen 3D-Scan aufnehmen. Um konsistente dreidimensionale Karten dieses Gebietes zu erzeugen müssen also mehrere Scans zusammengefügt werden. Soll dieses Matchen der Scans automatisch geschehen, so kann es wegen fehlerhaften Translations- und Rotationsdaten, die die unterschiedlichen Positionen der Scans beschreiben,zu inkonsistenten Karten kommen. Um dies zu vermeiden wird in dieser Arbeit ein schneller Iterativ Closest Points Algorithmus implementiert, der versucht, Fehler in diesen sechs Freiheitsgraden zu korrigieren. Das Verfahren soll im Rahmen dieser Arbeit in die schon vorhandene Software unseres Roboters eingebunden werden.
Im Rahmen der Glaukomdiagnostik sind Größe und Position des Sehnervkopfes wichtige Parameter zur Klassifikation des Auges. Das Finden und exakte Markieren der Papille ist ein subjektiver Vorgang und kann von Arzt zu Arzt stark variieren. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines automatischen Verfahrens zur Detektion der Papille. Zunächst wird der medizinische Hintergrund erläutert (Aufbau des Auges, Glaukom) und das bildgebende Verfahren, der Heidelberg Retina Tomograph, dargestellt. Nach einer Diskussion bisheriger Ansätze zur Detektion der Papille wird ein eigenes Verfahren entwickelt und detailliert beschrieben. Für bei der Implementation aufgetretene Probleme werden Ansätze zur Optimierung vorgeschlagen.
Personenverfolgungssysteme bestehen oft aus teurer und meist an Personen befestigter Trackinghardware, die die Bewegungsfreiheit der Personen deutlich einschränkt. Durch die in den letzten Jahrzehnten angestiegene Rechenleistung der Computersysteme ist es möglich, Bilddaten von digitalen Video-, Foto- oder Webkameras in Echtzeit auszuwerten. Dadurch erschließen sich neue Möglichkeiten, die eine Verfolgung von Personen auch ohne die störrige Trackinghardware erlauben. In dieser Arbeit soll ein System zum Verfolgen von Personen auschließlich unter Zuhilfenahme einer Videokamera und eines Computers, also ohne Marker, entwickelt werden.
Wie bereitet man komplizierte, technische Sachverhalte einfach und verständlich auf, damit sie auch der normalen Benutzer ohne tiefergehendes technisches Hintergrundwissen schnell und ohne lange Einarbeitungszeit und langwierige Erklärungen zu nutzen weiß? In dieser Studenarbeit geht es um genau diese Frage - Nichtinformatikern die Vorzüge und die Arbeit mit semantischen (Such)anfragen zu erleichtern, wenn nicht sogar überhaupt erst zu ermöglichen, sowie die Neuentwicklung und SPARQL-Erweiterung Networked Graphs von Simon Schenk innerhalb der AG Staab/Universität Koblenz zu präsentieren.
"MoleARlert" entstand im Rahmen eines Projektpraktikums der AG Computergrafik, unter Leitung Herrn Prof. Müllers und Herrn Dipl.-Inf. Stefan Rilling, im Wintersemester 2008/2009. Das System wurde von insgesamt zwölf Studierenden der Universität Koblenz-Landau entwickelt. Inhalt dieser Studienarbeit ist neben der Beschreibung des Systems vor allem die Veränderungen, die vom Autor nach Abschluss des Projektpraktikums, an diesem vorgenommen wurden unter besonderer Berücksichtigung der Neu- und Weiterentwicklungen die dazu führten die Reife des Systems zu verbessern. Ein weiterer wichtiger Aspekt der Arbeit ist die Einbindung einer Webkamera in eine 3D-Engine in Echtzeit.
Der Aufbau der Studienarbeit ist wie folgt: Nach einer kurzen Einführung in das Thema des Scanmatchings wird anhand der theoretischen Basis von Icp, Idc und MbIcp der aktuelle Stand der Technik vorgestellt. Im nächsten Kapitel folgt die Beschreibung des eigenen Ansatzes. Dieser umfasst die strukturellen Aspekte der Implementation, eigeneModifikationen und die Einbindung der Verfahren in die Kartenerstellung von Robbie. Im Anschluss findet sich die Evaluation der Verfahren. Dort werden Effizienztests der wichtigsten Programmparameter durchgeführt und die Wirkungsweise des Scanmatchers im Zuge der Kartenerstellung evaluiert. In letzten Kapitel folgt dann eine Zusammenfassung der Ergebnisse mit Ausblick aufweitere Nutzungs- und Forschungsbereiche.
Rissmuster enthalten zahlreiche Informationen über die Entstehung der Risse und können für die Technik oder die Kulturgeschichte von großem Wert sein. So vereinfacht etwa die automatische oder halbautomatische Klassifizierung von Abbildungen solcher Rissmuster die Echtheitsprüfung antiker Artefakte oder die Materialforschung. Teilweise existieren bereits Klassifizierungsverfahren, die sich für die computergestützte Auswertung einsetzen lassen. Da es bislang kein Verfahren zur objektivierten Auswertung und Analyse von Rissmustern gab, entstand 2007 in Zusammenarbeit mit der Stuttgarter Staatlichen Akademie der Bildenden Künste das Projektpraktikum Rissmusteranalyse (Primus), das die automatische Klassifikation von Rissmuster-Aufnahmen ermöglicht. Daran angebunden sollte ein Datenbanksystem die Bilder samt ihrer Analyseergebnisse verwalten und darstellen können. Eine einfach zu bedienende grafische Benutzeroberfläche soll verschiedene Methoden anbieten, die mit jeweils unterschiedlichen Bildverarbeitungsverfahren eine robuste Klassifikation der Rissmuster und den anschließenden Transfer in die Datenbank ermöglichen. Zunächst werden die aktuelle Situation des Projektes Primus und dessen grundlegende Strukturen dargestellt, unter besonderer Berücksichtigung der verwendeten Programmiersprache Qt. Den Schwerpunkt der Arbeit bildet das Redesign der Benutzeroberfläche und deren Erweiterung um neue Komponenten wie Qt-Objekte und einen separaten Tracer.
Diese Studienarbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung einer Extension für Mozilla Thunderbird, welche direkt in den Text einer Email eingebettete strukturierte Informationen (wie z.B. Termine, Kontaktdaten) automatisch erkennt und es dem Benutzer ermöglicht, diese in weiteren Anwendungen weiter zu verwenden. Es werden Überlegungen zur Usability und möglichen weiteren Entwicklungen vorgestellt, sowie der Code des Prototyp genauer aufgezeigt.
Diese Studienarbeit baut auf der Arbeit von Tim Steffens [Ste05] auf. Bei seiner Studienarbeit handelt es sich um ein System zur einfachen Präsentation handschriftlicher Lehrinhalte mittels eines Tablet PCs und eines Beamers. Im Wesentlichen wird das Beschreiben von Folien und deren gleichzeitige Projektion mit einem Overheadprojektor ersetzt. Das Programm, welches aus der Studienarbeit Tim Steffens hervorgegangen ist, enthält Mängel in der Programmierung und im Entwurf aus softwaretechnischer und -ergonomischer Sicht. Diese Mängel reichen von ungünstig gewählten Schaltflächen über ein immer langsamer werdendes System bis hin zu Abstürzen während des laufenden Betriebs. Meine Studienarbeit soll dieses System genauer analysieren, bestehende Fehler korrigieren und gleichzeitig das gesamte System nach neuen Anforderungen umgestalten.
Das sichere Befahren von komplexen und unstruktierten Umgebungen durch autonome Roboter ist seit den Anfängen der Robotik ein Problem und bis heute eine Herausforderung geblieben. In dieser Studienarbeit werden drei Verfahren basierend auf 3-D-Laserscans, Höhenvarianz, der Principle Component Analysis (PCA) und Tiefenbildverarbeitung vorgestellt, die es Robotern ermöglichen, das sie umgebende Terrain zu klassifizieren und die Befahrbarkeit zu bewerten, sodass eine sichere Navigation auch in Bereichen möglich wird, die mit reinen 2-D-Laserscannern nicht sicher befahren werden können. Hierzu werden 3-D-Laserscans mit einem 2-D-Laserscanner erstellt, der auf einer Roll-Tilt-Einheit basierend auf Servos montiert ist, und gleichzeitig auch zur Kartierung und Navigation eingesetzt wird. Die einzeln aufgenommenen 2-D-Scans werden dann anhand des Bewegungsmodells der Roll-Tilt-Einheit in ein emeinsames 3-D-Koordinatensystem transformiert und mit für die 3-D-Punktwolkenerarbeitung üblichen Datenstrukturen (Gittern, etc.) und den o.g. Methoden klassifiziert. Die Verwendung von Servos zur Bewegung des 2-D-Scanners erfordert außerdem eine Kalibrierung und Genauigkeitsbetrachtung derselben, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen und Aussagen über die Qualität der 3-D-Scans treffen zu können. Als Ergebnis liegen drei Implementierungen vor, welche evolutionär entstanden sind. Das beschriebene Höhenvarianz-Verfahren wurde im Laufe dieser Studienarbeit von einem Principle Component Analysis basierten Verfahren, das bessere Ergebnisse insbesondere bei schrägen Untergründen und geringer Punktdichte bringt, abgelöst. Die Verfahren arbeiten beide zuverlässig, sind jedoch natürlich stark von der Genauigkeit der zur Erstellung der Scans verwendeten Hardware abhängig, die oft für Fehlklassifikationen verantwortlich war. Die zum Schluss entwickelte Tiefenbildverarbeitung zielt darauf ab, Abgründe zu erkennen und tut dies bei entsprechender Erkennbarkeit des Abgrunds im Tiefenbild auch zuverlässig.
Die Ausgabe von immer echter und realistischer aussehenden Bildern auf Bildschirmen ist heute ein wichtiger Bestandteil in der Konzeption, Präsentation und Simulation von neuen Produkten in der Industrie. Trotz der auch immer physikalisch echter werdenden Grafiksimulationen ist man bei der Ausgabe auf Bildschirme angewiesen, die einen limitierenden Faktor darstellen: Leuchtdichten in Simulationen gehen dabei weit über tatsächlich darstellbare Leuchtdichten von Monitoren hinaus. Das menschliche Auge ist hingegen in der Lage, einen großen Dynamikumfang zu sehen, sich an gegebene Beleuchtungsverhältnisse anzupassen und auch kleinste Unterschiede in der Helligkeit einer Szene wahrzunehmen. Für die Ausgabe solcher High-dynamic-Range-Bilder auf herkömmlichen Monitoren müssen sogenannte Tonemappingverfahren jene Bilder auf den darstellbaren Bereich reduzieren. Manche dieser Verfahren bedienen sich dabei direkt der Physiologie des Auges, um eine realistische Ausgabe zu erzeugen, andere dienen eher zur Stilisierung. Ziel dieser Studienarbeit ist die Entwicklung eines Tonemappingverfahrens, das ein vertrauenswürdiges Ergebnis liefert. Ein solches Ergebnis ist erreicht, wenn der Betrachter keine Unstimmigkeiten im Bild vorfindet, die der Realität widersprechen. Der Gesamteindruck soll dem entsprechen, was der Nutzer sehen würde, stünde er direkt neben der aufgenommenen Szene. Für eine abschließende Evaluation wurde insbesondere eine reale Boxszene am Computer nachmodelliert und gerendert. Neben einem HDR-Foto kann damit der neu entstandene Tonemapping-Operator untersucht und mit bereits vorhandenen Tonemappingverfahren verglichen werden. 13 Probanden haben an dieser Evaluation teilgenommen, um die Leistungsfähigkeit und Qualität zu bewerten.
Globale Beleuchtung im Bildraum unter besonderer Berücksichtigung der Sichtbarkeitsbestimmung
(2009)
Die Simulation einer globalen Beleuchtung im dreidimensionalen Objektraum ist sehr rechenintensiv und hängt von der Komplexität der Szene ab. Dabei ist besonders die Berechnung der Sichtbarkeit aufwändig, also der Test, ob sich zwei Punkte in der Szene gegenseitig sehen können. Verfahren, die die globale Beleuchtung vom Objektraum in den Bildraum verlagern (Screen-Space, Image-Space), umgehen das Problem der Szenenkomplexität und haben somit einen wesentlichen Geschwindigkeitsvorteil. Auf diese Weise erzeugte Effekte sind zwar naturgemäß nicht physikalisch korrekt, da die aus Sicht der Kamera verdeckte Geometrie ignoriert wird, dennoch können sie für die menschliche Wahrnehmung überzeugend sein und realistisch wirken. Schlagworte hierfür sind "Fake-"Global-Illumination oder auch "Quasi-"Global-Illumination. Ein bekanntes Beispiel für ein bildraum-basiertes Verfahren zur Annäherung einer globalen Beleuchtung mithilfe weicher Schatten ist Screen Space Ambient Occlusion (SSAO). In dieser Studienarbeit wird untersucht, inwieweit sich die Sichtbarkeitsbestimmung im Bildraum nicht nur für nah gelegene Geometrie wie beim Ambient Occlusion, sondern in Bezug auf die gesamte Szene realisieren lässt. Aktuelle Ansätze werden dahingehend untersucht und das geeignetste Verfahrend wird als Grundlage für die Implementierung eines Testszenarios für Screen-Space Global Illumination genutzt. Das umgesetzte Verfahren wird anhand verschiedener Testszenen bewertet.