Diplomarbeit
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Schlagworte
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In dieser Arbeit wurden effektive und flexible Ansätze zur Erstellung von Shaderprogrammen für grafikkartenbasiertes Volumenrendering untersucht sowie ein Framework mit diesem Einsatzzweck konzipiert und prototypisch umgesetzt. Dazu wurden zunächst Ansätze zur Metaprogrammierung von Shadern vorgestellt, die Programmiersprachen für Shader um zusätzliche Möglichkeiten zur Kapselung von Code erweitern. Eine Umfrage zu Anforderungen an Volumenrendering bei MEVIS zeigte, dass dort ein Shaderframework für Volumenrendering ein Expertenwerkzeug wäre.Der Analyseteil stellte die zentralen Anforderungen an das zu erstellende Framework vor: Erstellung von Shadern des Volumenrenderers mittels Rapid Prototyping, modularer Aufbau der Shaderprogramme, Eignung für verschiedene Volumenrendering-Algorithmen und die Möglichkeit detaillierter Anpassungen am Volumenrendering-Shader, um für den Einsatz durch Experten geeignet zu sein.
In dieser Arbeit wird die Umsetzung und Modifikation des Verfahrens von Finlayson et al. zur Schattenentfernung in einzelnen Farbbildern unter Verwendung des Retinex-Algorithmus vorgestellt. Für die benötigte Detektion von Schattenkanten wurde ein Verfahren von Finlayson et al. umgesetzt und angepasst. Die erforderliche Kamerakalibrierung wurde dabei nicht mit Tageslicht, sondern unter Verwendung künstlicher Lichtquellen realisiert. Anhand von Campus-Bildsequenzen wird ein qualitativer Vergleich des umgesetzten Verfahrens mit dem von Weiss zur Schattenentfernung in Bildserien vorgenommen. Außerdem wird ein erster Ansatz vorgestellt, wie Verfahren zur Schattenentfernung quantitativ bewertet werden können. Die Erzeugung der benötigten Ground-truth-Daten wird mit Hilfe von Laboraufnahmen realisiert, sodass keine manuelle Segmentierung von Schatten erforderlich ist. Anhand der Ergebnisse von Experimenten wird gezeigt, inwieweit die definierten Maße eine Bewertung und einen Vergleich der beiden Verfahren erlauben.
In der vorliegenden Diplomarbeit wurde gezeigt, wie sich Ambient Occlusion in einer Szene aus frei transformierbaren Starrkörpern unter Verwendung von Coherent Shadow Maps in interaktiven Frameraten berechnen und darstellen lässt. Die Vorteile von Ambient Occlusion im Vergleich zu klassischen lokalen Beleuchtungsmodellen wurden aufgezeigt - den Ansatzpunkt bildet die Approximation von Umgebungslicht und indirekter Beleuchtung durch einen konstanten Farbwert - und die vereinfachenden Annahmen, die im Vergleich zu einer Simulation globaler Beleuchtung gemacht werden, wurden nachgezeichnet - Die Gültigkeit von Ambient Occlusion beschränkt sich demnach eigentlich auf eine direkte Beleuchtung diffuser Materialien mit konstanter Leuchtdichte. Um einen umfassenden Überblick zu gewährleisten, wurden zahlreiche existierende Ansätze zur Berechnung von Ambient Occlusion ausführlich vorgestellt. Anschließend wurde auf die Berechnung der Visibilität mittels CSMs eingegangen. Es wurde gezeigt wie sich die Komprimierungsrate von CSMs durch eine gleichmäßige Verteilung der zu komprimierenden Depth Maps deutlich erhöhen lässt und ein XML-konformes Dateiformat, das die beliebige Wiederverwendung einmal komprimierter Depth Maps erlaubt, wurde eingeführt.
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurden Texte untersucht, die von Grundschulkindern unter bestimmten Bedingungen und Voraussetzungen geschrieben wurden. Die Texte entstanden im Rahmen des Projektes VERA (Vergleichsarbeiten in der Grundschule), das von Prof. Dr. Andreas Helmke und Juniorprof. Dr. Ingmar Hosenfeld durchgeführt wird. Es wurden circa 1000 handgeschriebene Geschichten transliteriert und teilweise korrigiert. Nähere Informationen zur Entstehung und Bearbeitung der Texte sind in Kapitel 4 zu finden. Für diese Diplomarbeit wurden die Texte mit dem Saarbrücker Message Extraction System (SMES), der am Deutschen Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz (DFKI) entwickelt wurde, verarbeitet. Zusätzlich wurden die Texte einer Analyse von Hand unterzogen, um eine Aussage über die Qualität von SMES machen zu können. Die vorliegende Diplomarbeitbeschreibt die Konzeption des Parsingansatzes und eine durchgeführte Evaluation. Außerdem erden Vorschläge für einfache und sinnvolle Verbesserungen und Änderungen gemacht, die für den gegebenen Korpus sinnvoll erscheinen. Ziel dieser Arbeit ist es, zu zeigen, welche Arbeits- und Verarbeitungsschritte notwendig und sinnvoll sind, um anschließend eine Aussage darüber treffen zu können, welche computerlinguistischen Methoden sich eignen, um die Entscheidung treffen zu können, welche Module man entwickeln kann, um den Lehrern und Schülern eine adäquate Lernhilfe zur Verfügung stellen zu können. Die Herausforderung bestand darin, zunächst ein linguistisches Mittel zu finden, das in Bezug auf die vorliegende Textart als am besten geeignet erschien und diese Wahl zu begründen. Anschließend galt es die Arbeitsweise und die Resultate der getroffenen Wahl genau zu untersuchen und heraus zu finden, welche einfachen Modifikationen man in das bereits bestehende System einbetten kann, um das Ergebnis weiter zu verbessern.
Bei der subjektiven Interpretation von Mammographien werden Studien zufolge 10% bis 30% von Brustkrebserkrankungen im Frühstadium nicht erkannt. Eine weitere Fehlrate beziffert die fälschlich als möglichen Brustkrebs eingestuften Herde; diese Fehlrate wird mit 35% angegeben. Ein solche Fehleinschätzung hat für die Patientin weitreichende negative Folgen. Sie wird einer unnötigen psychischen und körperlichen Belastung ausgesetzt. Um solche Fehleinschätzungen zu minimieren, wird zunehmend die Computer-aided Detection/Diagnosis (CAD) eingesetzt. Das Ziel dieser Arbeit ist die Evaluation von Methoden multivariater Datenanalyse, eingesetzt zur Diagnose von Herdbefunden. Die aus der Gesichtserkennung bekannten Methoden Eigenfaces und Fisherfaces werden auf Mammographieaufnahmen angewendet, um eine Einordnung von Herdbefunden nach benign oder malign zu tätigen. Eine weitere implementierte Methode wird als Eigenfeature Regularization and Extraction bezeichnet. Nach einer Einführung zum medizinischen Hintergrund und zum aktuellen Stand der computer-assistierten Detektion/Diagnose werden die verwendete Bilddatenbank vorgestellt, Normierungsschritte aufgeführt und die implementierten Methoden beschrieben. Die Methoden werden der ROC-Analyse unterzogen. Die Flächen unterhalb der ROC-Kurven dienen als Maß für die Aussagekraft der Methoden. Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass alle implementierten Methoden eine schwache Aussagekraft haben. Dabei wurden die Erwartungen an die Fisherface- und ERE-Methode nicht erfüllt. Die Eigenface-Methode hat, angewendet auf Herdbefunde in Mammogrammen, die höchsten AUC-Werte erreicht. Die Berücksichtigung der Grauwertnormierung in der Auswertung zeigt, dass die qualitativen Unterschiede der Mammogramme nicht ausschlaggebend für die Ergebnisse sind.
Die Erstellung räumlicher Abbilder aus planaren Ansichten gewinnt immer mehr Bedeutung in der modernen Medizintechnik. 3D-Rekonstruktionen haben wesentlich zur besseren Detektion,wie auch zu Optimierung und Innovation in der Diagnostik und Behandlungsmethodik bestimmter Krankheitsbilder beigetragen. Durch die Verfahren der Bildverarbeitung ist es möglich, aus Bildsequenzen eine 3D-Abbildung der gefilmten Szene zu erstellen. Ziel dieser Diplomarbeit soll es sein, zu untersuchen, inwieweit sich aus der Aufnahmetechnik aus einer Reihe unkalibrierter Endoskopiebilder weitere Rückschlüsse über die Oberflächenbeschaffenheit des betrachteten Gewebes ziehen lassen. Hierbei wird das Phänomen zugrundegelegt, daß bei der Aufnahme der Bilder Glanzlichter auftreten, wenn die Beleuchtung am Kamerakopf orthogonal zur Gewebeoberfläche auftrifft. Diese Glanzlichter geben daher implizit Aufschluss über die Oberflächenorientierung des Gewebes. Aufgabe ist es nun, diese Glanzlichter in einer Reihe von unkalibrierten Endoskopieaufnahmen zu finden, die Bilder aus der Sequenz einander zuzuordnen, also Korrespondenzen zwischen den Bildern zu finden, und unter Einbeziehung der Kamerageometrie Rückschlüsse auf die Gewebeoberfläche zu ziehen. Zuerst müssen hierfür die Glanzlichter in den Einzelbildern der Sequenz gefunden werden. Dazu wird ein Verfahren verwendet, welches die Glanzlichter durch eine Zerlegung des HSV-Farbraums detektiert und deren Mittelpunkt errechnet. Um die Kamerageometrie zu schätzen, werden mihilfe eines Punktverfolgers Punktkorrespondenzen zwischen den Einzelbildern erstellt, anhand derer sich die Fundamentalmatrix durch RANSAC errechnen läßt. Unter Anwendung eines Autokalibrierungsverfahrens werden aus den geschätzten Fundamentalmatrizen dann in einem abschließenden Schritt die internen Kameraparameter ermittelt. So sollte möglich sein, die Glanzlichter durch eine Sequenz von Bildern zu verfolgen und die Oberflächennormalen einem Referenzbild zuzuordnen.
Die automatische Detektion der Lage und Ausrichtung von Unterwasser-Kabeln oder -Pipelines in Kamerabildern ermöglicht es, Unterwasserfahrzeuge autonome Kontrollfahrten durchführen zu lassen. Durch Pflanzenwuchs auf und in der Nähe von Kabeln bzw. Pipelines wird deren visuelle Erfassung jedoch erschwert: Die Bestimmug der Lage über die Detektion von Kanten mit anschließender Linien-Extraktion schlägt oft fehl. Probabilistische Ansätze sind hier den deterministischen überlegen. Durch die Modellierung von Wahrscheinlichkeiten kann trotz geringer Anzahl von extrahierten Merkmalen eine Aussage über den Zustand des Systems getroffen werden. Diese Arbeit stellt ein neues auf Partikelfiltern basierendes Tracking-System für die Verfolgung von Kabeln und Pipelines in Bildsequenzen vor. Umfangreiche Experimente auf realistischen Unterwasser-Videos zeigen die Robustheit und Performanz des gewählten Ansatzes sowie Vorteile gegenüber vorangegangenen Arbeiten.
Markerloses Tracking unter Verwendung von Analyse durch Synthese auf Basis von Featuredetektoren
(2008)
In der vorliegenden Diplomarbeit wurde ein auf "Analyse durch Synthese" sowie Featuredetektoren basierendes Trackingsystem implementiert, beschrieben und getestet. Das Ziel war die Untersuchung im Hinblick auf den Mehrwert der Computergraphik in einem markerlosen Trackingablauf, indem der Ansatz der "Analyse durch Synthese" zur Poseschätzung eingesetzt wird.
Im Laufe der Zeit fallen in einem Unternehmen große Mengen von Daten und Informationen an. Die Daten stehen im Zusammenhang mit unternehmensinternen Vorgängen, mit dem Marktumfeld, in dem das Unternehmen positioniert ist, und auch mit den Wettbewerbern. Sie sind vielfältiger Art, normalerweise inhomogen und aus verteilten Datenquellen zu beziehen. Um in dieser Flut von Daten die Übersicht zu behalten, die Menge an Informationen effektiv für das Unternehmen nutzbar zu machen, vor allem auch nachhaltig für kommende Entscheidungsfindungen, müssen die Daten analysiert und integriert werden. Diese Optimierung der Entscheidungsfindung durch Zugang zu Informationen, deren Analyse und Auswertung wird häufig unter dem Begriff "Business Intelligence" zusammengefasst. Der Wert der vorhandenen Informationen hängt stark von dem erwähnten Zugang und einer ausdrucksstarken Repräsentation ab. RIA-Techniken ermöglichen eine einfache Verfügbarkeit der verarbeiteten Geschäftsdaten über Inter- und Intranet ohne große Anforderungen an ihre Nutzbarkeit zu stellen. Sie bieten zudem spezialisierte leistungsfähige und in großem Maße programmierbare Visualisierungstechniken. Die Diplomarbeit soll zwei Schwerpunkte habe. Zum Einen wird sie sich mit Arten der Informationsvisualisierung im Allgemeinen und deren Eignung für Geschäfsdaten beschäftigen. Der Fokus liegt hierbei auf Daten und Informationen in Management-Informationsberichten. Ziel ist eine Visualisierungsform, die es dem Nutzer ermöglicht, die zu kommunizierenden Informationen effizient auszuwerten. Zum anderen untersucht die Diplomarbeit die Vor- und Nachteile des Einsatzes von RIAs. Der Implementierungsteil umfasst eine RIA als "Proof of Concept", deren Hauptaugenmerk auf eine dynamische Interaktion und optimierte Informationsvisualisierung gerichtet sein soll. Die Diplomarbeit wird bei der Altran CIS in Koblenz durchgeführt.
Diese Arbeit behandelt einen Vergleich verschiedener Algorithmen zur Vorhersage der Bewegung einer Person bei der Ausführung einer sportlichen Aktivität. Als Grundlage für die Vorhersage dienen Bildströme, welche mittels zweier Hochgeschwindigkeitskameras aufgezeichnet wurden. Im Laufe der Arbeit werden Vor- und Nachteile der umgesetzten Ansätze theoretisch erläutert und anschliessend an einer Reihe von Messergebnissen nachgewiesen. Für die Messungen wurde eine Anwendung eingesetzt, welche ebenfalls im Rahmen der Arbeit entwickelt wurde. Neben realen Aufnahmen, wurden zusätzlich synthetische Bildfolgen betrachtet, um Erkenntnisse über das Verhalten der betrachteten Algorithmen unter optimalen Bedingungen zu erlangen.