Studienarbeit
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Das performante Rendering großer Volumendaten stellt trotz stetig gestiegener Prozessorleistungen nach wie vor hohe Anforderungen an jedes zugrunde liegende Visualisierungssystem. Insbesondere trifft dies auf direkte Rendering-Methoden mithilfe des Raycasting-Verfahrens zu, welches zum einen eine sehr hohe Qualität und Genauigkeit der generierten Bilder bietet, zum anderen aber aufgrund der dafür nötigen hohen Abtastrate relativ langsam ist. In dieser Studienarbeit wird ein Verfahren zur Beschleunigung des Raycasting- Visualierungsansatzes vorgestellt, das auf adaptivem Sampling beruht. Dabei werden statische Volumendaten zunächst in einem Vorverarbeitungsschritt einer Gradientenanalyse unterzogen, um so ein Interessensvolumen zu erstellen, das wichtige und weniger wichtige Bereiche kennzeichnet. Dieses Volumen wird anschließend von einem Raycaster genutzt, um adaptiv für jeden Abtaststrahl die Schrittweite zu bestimmen.
Die Visualisierung von Volumendaten ist ein interessantes und aktuelles Forschungsgebiet. Volumendaten bezeichnen einen dreidimensionalen Datensatz, der durch Simulation oder Messungen generiert wird. Mit Hilfe der Visualisierung sollen interessante bzw. in einem gewissen Kontext bedeutsame Informationen aus einem Datensatz extrahiert und grafisch dargestellt werden. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Visualisierung von Volumendaten, die in einem medizinischen Kontext erstellt worden sind. Dabei handelt es sich z.B. um Daten, die durch Computertomographie oder Magnet-Resonanz-Tomographie gewonnen wurden. Bei der Darstellung von Volumendaten hat man mehrere Möglichkeiten, welche Art von Beleuchtungsmodellen man einsetzen möchte. Ein Beleuchtungsmodell beschreibt, welche Art von Licht verwendet werden soll und wie dieses mit dem Volumendatensatz interagiert. Die Beleuchtungsmodelle unterscheiden sich in ihrer physikalischen Korrektheit und somit in ihrer Darstellungsqualität. Das einfachste Beleuchtungsmodell zieht keine Lichtquellen in Betracht. Das Volumen verfügt in diesem Fall nur über ein "Eigenleuchten" (Emission). Der Nachteil hierbei ist, dass z.B. keinerlei Schatten vorhanden sind und es somit schwierig ist, räumliche Tiefe zu erkennen. Ein Vorteil des Verfahrens ist, dass die benötigten Berechnungen sehr einfach sind und somit in Echtzeit ausgeführt werden können. Unter einem lokalen Beleuchtungsmodell hingegen versteht man ein Modell, bei dem das Licht berücksichtigt wird, welches direkt von der Lichtquelle auf den Volumendatensatz trifft. Hierbei können z.B. Schatten dargestellt werden, und der Betrachter kann eine räumliche Tiefe in der Darstellung erkennen. Der Berechnungsaufwand steigt, das Verfahren ist aber immer noch echtzeitfähig. Volumendaten haben aber die Eigenschaft, dass sie einen Teil des Lichts, welches durch sie hindurchgeht, in verschiedene Richtungen streuen. Dabei spricht man von indirektem Licht. Um sowohl das direkte als auch das indirekte Licht zu berücksichtigen, muss man eine sogenannte globale Beleuchtungssimulation durchführen. Es ist das am aufwendigsten zu berechnende Beleuchtungsmodell, führt aber zu photorealistischen und physikalisch korrekten Ergebnissen, denn eine globale Beleuchtungssimulation errechnet eine (angenähert) vollständige Lösung des in Abschnitt 4.2 vorgestellten Volumen-Rendering-Integrals (Gleichung (8)).
Die Zeitschrift c't stellte in der Ausgabe 02/2006 einen Bausatz für einen kleinen mobilen Roboter vor, den c't-Bot, der diese Studienarbeit inspirierte. Dieser Bausatz sollte die Basis eines Roboters darstellen, der durch eine Kamera erweitert und mit Hilfe von Bildverarbeitung in der Lage sein sollte, am RoboCupSoccer-Wettbewerb teilzunehmen. Während der Planungsphase veränderten sich die Ziele: Statt einem Fußballroboter sollte nun ein Roboter für die neu geschaffene RoboCup-Rescue-League entwickelt werden. In diesem Wettbewerb sollen Roboter in einer für sie unbekannten Umgebung selbstständig Wege erkunden, bzw. Personen in dieser Umgebung finden. Durch diese neue Aufgabenstellung war sofort klar, dass der c't-Bot nicht ausreichte, und es musste ein neuer Roboter entwickelt werden, der mittels Sensoren die Umgebung wahrnehmen, durch eine Kamera Objekte erkennen und mit Hilfe eines integrierten Computers diese Bilder verarbeiten sollte. Die Entstehung dieses Roboters ist das Thema dieser Studienarbeit.