Filtern
Erscheinungsjahr
- 2017 (14) (entfernen)
Dokumenttyp
- Bachelorarbeit (9)
- Masterarbeit (5)
Schlagworte
- Computervisualistik (4)
- Computergrafik (3)
- Line Space (3)
- Augmented Reality (2)
- Datenstruktur (2)
- Global Illumination (2)
- Linespace (2)
- Path Tracing (2)
- Realistische Computergrafik (2)
- Assembly (1)
Institut
- Institut für Computervisualistik (14) (entfernen)
Diese Arbeit befasst sich mit verschiedenen Möglichkeiten zur Interaktion
mit dreidimensionalen, virtuellen Objekten in der realen Umgebung des
Nutzers. Im Vordergrund stehen Interaktionsmöglichkeiten, welche durch
neue AR-Technologien aufkommen.
Dazu wird ein spielerischer Prototyp einer Applikation für die von Microsoft
entwickelte HoloLens konzipiert und implementiert. Der Prototyp
des Spiels besteht aus drei Phasen. Die erste Phase ist die Aufnahme der
realen Umgebung des Nutzers. In der zweiten Phase kann der Nutzer die
reale Umgebung mit der Hilfe von virtuellen Objekten erweitern. In der
dritten Phase muss der Nutzer einen virtuellen Avatar durch die reale Umgebung
navigieren.
Die Interaktionsmöglichkeiten der HoloLens wie Gaze, Gesture und VoiceInput
werden in den Kategorien Menüführung, Positionierung von virtuellen
Objekten im dreidimensionalen Raum und Steuerung eines Avatars einer
Evaluation unterzogen.
Mit dem Aufkommen von Head-Mounted Displays (HMDs) der aktuellen Generation erlangt Virtual Reality (VR) wieder großes Interesse im Feld von medizinischer Bildgebung und Diagnose. Exploration von CT oder MRT Daten in raumfüllender Virtual Reality stellt eine intuitive Anwendung dar. Allerdings gilt in Virtual Reality, dass das Aufrechterhalten einer hohen Bildwiederholungsrate noch wichtiger ist als bei konventioneller Benutzerinteraktion, die sitzend vor einem Bildschirm erfolgt. Es existieren starke wissenschaftliche Hinweise, die nahelegen, dass geringe Bildwiederholungsraten und hohe Latenzzeit einen starken Einfluss auf das Auftreten von Cybersickness besitzen. Diese Abschlussarbeit untersucht zwei praktische Ansätze, um den hohen Rechenaufwand von Volumenrendering zu überkommen. Einer liegt in der Ausnutzung von Kohärenzeigenschaften des besonders aufwändigen stereoskopischen Rendering Set-ups. Der Hauptbeitrag ist die Entwicklung und Auswertung einer neuartigen Beschleunigungstechnik für stereoskopisches GPU Raycasting. Zudem wird ein asynchroner Renderingansatz verfolgt, um das Ausmaß von Latenz im System zu minimieren. Eine Auswahl von Image-Warping Techniken wurden implementiert und systematisch evaluiert, um die Tauglichkeit für VR Volumenrendering zu bewerten.
In dieser Arbeit werden Methoden und Maße getestet, nach denen beim Pathtracing eine Auswahl zwischen Line Space und Bounding Volume Hierarchie getroffen werden kann, die die Vorteile der beiden Datenstrukturen ausnutzen. Die Strukturen sind innerhalb der Bounding Box jedes Objekts (Objektlokal) definiert und jeder Line Space enthält in den Shafts jeweils eine Kandidaten-ID. Als Implementations- basis dient ein eigenes C++ und OpenGL Framework, in dem das Pathtracing und die Line Space Generierung über Compute Shader stattfindet. Die Maße schließen die Wahrscheinlichkeitsverteilung, die Effektabhängigkeit, sowie einen Distanz- grenzwert ein und werden gegen verschiedene Szenen getestet. Die Ergebnisse zeigen in den meisten Situationen einen deutlichen Geschwindigkeitszuwachs bei teils nur geringen visuellen Unterschieden, wobei das Wahrscheinlichkeitsmaß die qualitativ hochwertigsten Bilder für den gegebenen Leistungszuwachs erbringt. Die grundlegenden Probleme des Line Space im Vergleich mit der BVH, nämlich der hohe Speicherverbrauch und die lange Generierungszeit, bleiben aber trotz der objektlokalen Struktur, der minimalen Datenmenge pro Shaft und der Compute Shader Implementierung, erhalten.
In scientific data visualization huge amounts of data are generated, which implies the task of analyzing these in an efficient way. This includes the reliable detection of important parts and a low expenditure of time and effort. This is especially important for the big-sized seismic volume datasets, that are required for the exploration of oil and gas deposits. Since the generated data is complex and a manual analysis is very time-intensive, a semi-automatic approach could on one hand reduce the time required for the analysis and on the other hand offer more flexibility, than a fully automatic approach.
This master's thesis introduces an algorithm, which is capable of locating regions of interest in seismic volume data automatically by detecting anomalies in local histograms. Furthermore the results are visualized and a variety of tools for the exploration and interpretation of the detected regions are developed. The approach is evaluated by experiments with synthetic data and in interviews with domain experts on the basis of real-world data. Conclusively further improvements to integrate the algorithm into the seismic interpretation workflow are suggested.