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Die moderne Bildgebung in der Medizin arbeitet oft mit Daten höheren Tonwertumfangs. So haben beispielsweise Bilder aus CT-Geräten einen Dynamikbereich von 12 Bit, was 4096 Graustufen entspricht. Im Bereich der photorealistischen Computergrafik und zunehmend in der Bildverarbeitung sind Bilddaten viel höheren Tonwertumfangs üblich, die als HDR-Bilder (High Dynamic Range) bezeichnet werden. Diese haben eine Bittiefe von 16, oftmals sogar 32 Bit und können dadurch sehr viel mehr Informationen speichern, als herkömmliche 8-Bit-Bilder. Um diese Bilder auf üblichen Monitoren darstellen zu können, muss man die Bildinformation auf den Tonwertumfang des Ausgabegerätes abbilden, was man als Tonemapping bezeichnet. Es existieren zahlreiche solcher Tonemapping-Verfahren, die sich durch ihre Arbeitsweise, Geschwindigkeit und visuelle Qualität unterscheiden lassen. Im Rahmen dieser Studienarbeit sollen Tonemapping-Verfahren auf medizinische Bilddaten angewendet werden. Dabei soll sowohl die visuelle Qualität, als auch die Geschwindigkeit im Vordergrund stehen.
Für diese Studienarbeit können zwei Schwerpunkte genannt werden. Einerseits sollten verschiedene Verfahren zur Fluchtpunktschätzung aus Wissenschaft und Forschung eingänglich untersucht und erörtert werden. Dies im Hinblick auf ein detaillierteres Analyseverfahren, das die Möglichkeit bietet, mehrere Gebäudeseiten automatisiert entzerren zu können. Andererseits sollten sich die gewünschten Verbesserungen in das bereits vorhandene Gesamtsystem des Projekts Ornamente eingliedern, um so das Endergebnis der Klassifizierung von Ornamenten zu verbessern. Daraus entstanden die in Kapitel 1 genannten Hauptaufgaben. Neben dem TAM-Verfahren, dass im vorhandenen Teilprozess der Entzerrung bereits zum Einsatz kam, wurde in Kapitel 2 das Verfahren KHT nach Tuytelaars beschrieben. Ansätze der KHT waren im Bestehenden zu erkennen, wie sich während der anfänglichen Einarbeitung in das Themengebiet Fluchtpunktfindung und dem Gesamtsystem der Ornamentklassifizierung herausstellte. Allerdings waren einige Aspekte, wie sie von Tytelaars et al. in [TGPM98] zur KHT beschrieben sind, nicht enthalten. Der erste Lösungsansatz zur Entzerrung von mehreren Gebäudeseiten bestand darin, die KHT unabhängig von allen Prozessen des Gesamtsystems zu implementieren, um so die Genauigkeit der Fluchtpunktdetektion zu erhöhen. Mit dieser detaillierteren Fluchtpunktfindung sollte das bereits bestehende Modul der Entzerrung zu besseren Ergebnissen führen. Um die Entzerrung für sich alleine nutzen zu können, musste sie vorerst von der vorhandenen Fluchtpunktschätzung isoliert werden. Während der in Kapitel 3 beschriebenen Umstrukturierung und Trennung der beiden Prozesse wurde das eigentliche Problem der Verarbeitung von mehreren Gebäudeseiten erkannt. Nicht die Fluchtpunkte und die Verfahren für ihre Detektion sind ausschlaggebend, weitere Ebenen im Bild erkennen zu können. Vielmehr verhindert dies der fehlende Rückschluss von extrahierten Kanten auf die Lage, Größe und Anzahl der im Bild vorhandenen Gebäudeseiten. Wären hierzu Informationen bekannt, könnten, wie auch für ornamentale Bereiche, ROIs festgelegt werden, die mit einer hohen Wahrscheinlichkeit eine abgegrenzte Gebäudeseite beinhalten. Um diese daraufhin zu entzerren, kann das jetzt isolierte Programm zur Entzerrung genutzt werden. Die KHT umzusetzen, wurde als Lösungsweg verworfen und der eigene Lösungsansatz "Level of Detail" aus Kapitel 3 wurde entwickelt. Die entstandenen Programme wurden wie gefordert in PUMA, der "Programmierumgebung für die Musteranalyse" eingebunden. Wie die Test aus Kapitel 4 jedoch zeigen, konnte damit keine Verbesserung erzielt werden.
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.
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.
"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.