Studienarbeit
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Seit 2005 beschäftige ich mich im Rahmen der Künstlergruppe "Farbraum" mit visuellen Installationen und live Video Performaces auf kulturellen Events. Dafür haben wir einzelne Video-Performance Applikationen entwickelt, die die Probleme einzelner Projekte lösen.Was uns bisher noch nicht gelang ist a) eine modulare Softwarearchitektur zu entwickeln und b) ein Werkzeug zur Entzerrung ebener Flächen, die nicht rechtwinklig projiziert werden, zu erstellen (unter der Annahme, dass Projektoren verwendet werden). Diese Arbeit beschreibt die Lösung des ersten Problems durch die Entwicklung eines modularen Frameworks und des zweiten Problems durch die Implementation eines benutzerfreundlichen Moduls zur Entzerrung von ebenen Flächen. Die Entzerrung findet komplett manuell statt, indem der Benutzer die Koordinaten der Flächeneckpunkte durch das Ziehen der Punkte mit der Maus verändert. Dabei werden die xund y-Werte der Eckpunkte verändert, der z-Wert bleibt konstant. Während auf diese Weise die 3D-Interaktion mittels eines 2D-Eingabegeräts verhindert wird, führt die ausschließlich zweidimensionale Transofrmation der Flächen zu unerwünschten Textur-Mapping Artifakten, die durch das Triangulierungs-basierte Rendern von Grafikkarten entstehen. Um diese Artifakte zu vermeiden, wird ein Verfahren names "adaptive Subdivision" vorgestellt, das die entsandenen Rendering-Fehler korrigiert.
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.
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.
In dieser Arbeit wird die Implementierung des SURF-Feature-Detektors auf der GPU mit Hilfe von CUDA detailliert beschrieben und die Ergebnisse der Implementation ausgewertet. Eine Einführung in das Programmiermodell von CUDA sowie in die Funktionsweise des Hesse-Detektors des SURF-Algorithmus sind ebenfalls enthalten.
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.
In dieser Arbeit wird ein neuer Algorithmus zur Detektion von Räumen in Gebäudegrundrissen beschrieben. Der in dieser Arbeit vorgestellte Algorithmus liefert bei akzeptabler Laufzeit im Allgemeinen ein stabiles intuitiv erwartetes Resultat. Die ermittelte Einteilung eines Gebäudegrundrisses in Räume kann dazu verwendet werden, eine Identifikation räumlich zuzuordnen und erfüllt damit die in Kapitel 1 an den Algorithmus gestellten Anforderungen. In Kapitel 2 wird der aktuelle Stand der Wissenschaft durch relevante bisherige Lösungsansätze und Resultate beschrieben bevor in Kapitel 3 die Schritte des neu entwickelte Algorithmus theorisch und visuell im Detail vorgestellt werden. Dabei befasst sich Kapitel 3.1 mit grundlegenden Definitionen, Kapitel 3.2 mit der Beschreibung der einzelnen Schritte und Kapitel 3.3 mit der gewählten Implementationsform. Eine Übersicht über erzielte Ergebnisse und deren Aufwände liefert Kapitel 4. Neben guten Resultaten werden an dieser Stelle auch Zwischenergebnisse, Besonderheiten und Seiteneffekte diskutiert. Abschließend wird in Kapitel 5 eine Zusammenfassung der vorliegenden Arbeit (Kapitel 5.1) sowie ein Ausblick über mögliche Ansatzpunkte für Verbesserungen und Erweiterungen (Kapitel 5.2) präsentiert.
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.
Die Visualisierung von Volumendaten findet unter anderem in der Medizin, bei der Abbildung von Geodaten oder bei Simulationen ihre Anwendung. Ein effizientes Verfahren zur Darstellung von Volumendaten bietet das Raycasting, das durch die hohe Leistung von Consumerhardware hervorragende Qualität und große Flexibilität in Echtzeit ermöglicht. Beim Raycasting-Verfahren werden Strahlen durch ein Volumen verfolgt und anhand (regelmäßiger) Samples entlang des Strahles Farbund Opazitätswerte bestimmt. "Ray Textures" [Raspe et al. 2008] sind ein Konzept zur Steuerung verschiedener Strahlparameter durch das Einzeichnen beliebiger Bereiche auf einer Textur. Der bisherige Ansatz ist jedoch softwarebasiert und umfasst nur einen begrenzten Funktionsumfang. Ziel dieser Studienarbeit ist eine eigenständige Implementation eines GPU-Volumen-Raycasters und die Umsetzung des RayTexture Ansatzes komplett auf der GPU. Im Vordergrund steht dabei die Unterstützung (nahezu) beliebiger Pinselformen und -modi, das Mapping der 2D-Interaktion auf das 3D-Rendering und die Steuerung weiterer Strahlparameter in Echtzeit. Die Schwerpunkte der Studienarbeit sind im Einzelnen die Implementation eines GPUVolumen- Raycasters, die Umsetzung des Ray Texture Ansatzes komplett auf der GPU, die Vorstellung der Ergebnisse anhand mehrerer Beispielszenarien und die Dokumentation der Ergebnisse.