Diplomarbeit
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Die Computergrafik befasst sich mit der Erzeugung von virtuellen Bildern. Im Bereich der 3D-Computergrafik werden die dargestellten Objekte im dreidimensionalen Raum beschrieben. Dazu bedient man sich diverser Generierungsverfahren. Einer dieser so genannten Renderer ist das Raytracing-Verfahren. Es erfreut sich in der Computergrafik wegen der erreichten Bildqualität bei ueberschaubarer Komplexität großer Beliebtheit. Dabei wird versucht, immer realistischere Ergebnisse zu erreichen. In der Vergangenheit wurde Raytracing deswegen beispielsweise um globale Beleuchtungsmodelle oder um reflektierende beziehungsweise um transparente Objekte erweitert. Dabei wurde aber ein wichtiger Punkt häufig vernachlässigt, welcher ebenfalls den Grad an Realismus deutlich erhöhen kann: die Kamera. Meistens geht man auch heutzutage von einem vereinfachten Lochkameramodell aus. Aus diesem Grund genügen solche Modelle nicht den Ansprüchen physikalisch-korrekter Renderingverfahren. Eine wirklich umfassend korrekte Abbildung von Szenen darf also nicht vernachlässigen, dass ein generiertes Bild durch ein Linsensystem noch einmal entscheidend beeinflusst wird. In dieser Arbeit wird deswegen ein physikalisch korrektes Kameramodell vorgestellt, welches die geometrischen Eigenschaften des Linsensystems berücksichtigt und die Belichtung auf der Bildebene korrekt berechnet.
In dieser Arbeit wurden die vorhandenen Verfahren zur Gefäßsegmentierung eingehend untersucht. Die Vielfalt der verwendeten Ansätze wurde in unterschiedlichen Klassifizierungsversuchen aufgezeigt. Es gibt bisher kein Verfahren zur Segmentierung von Netzhautbildern, das für alle Arten von Bildern gleich gute Ergebnisse liefert. Alle Verfahren haben ihre Stärken und Schwächen. Unter Berücksichtigung der verwendeten Heidelberg Retina Tomographie Bilder wurde ein mögliches Verfahren zur Segmentierung der Blutgefäße mit angepassten Filtern ausgewählt, umgesetzt und evaluiert. Abweichend zu dem traditionellen Konzept der angepassten Filter, wird in diesem Verfahren die Filtermaske nicht rotiert, um alle Gefäßrichtungen zu erfassen, sondern es wird ein quadratischer LoG-Filter angewendet. Die Filter- und andere Parameter werden nicht während des Verarbeitungsprozesses verändert, sondern sie werden im voraus berechnet und an die Eigenschaften der HRT Bilder angepasst. Dadurch ist dieses Verfahren weniger rechenaufwendig. Zur Detektion der Gefäße werden die linienähnlichen Strukturen hervorgehoben und danach mit einem passenden Schwellwert binarisiert. Deshalb ist ein hoher Kontrast zwischen dem Gefäß und dem Hintergrund, sowie eine gleichmäßige Ausleuchtung sehr wichtig. Dies wird in einem Vorverarbeitungsschritt [Chrastek04] erreicht. Bei den Verfahren mit angepassten Filtern ist ein Nachbearbeitungsprozess notwendig, um falsch detektierte Strukturen zu entfernen. Für die Nachbearbeitung wurden in diesem Verfahren die morphologischen Operatoren verwendet. Der Algorithmus zur Detektion der linienähnlichen Strukturen könnte sehr gut mit einem trackingbasierten Ansatz kombiniert werden, was den Nachbearbeitungsprozess mit morphologischen Operatoren ersetzten würde. Die Sensitivität des Segmentierungsalgorithmus mit vorher berechneten Parametern ist 81% und die Spezifität 96%. Eine leichte Änderung der verwendeten Parameter führt zu einer Variation diesen beiden Maßzahlen. Eine weitere Erhöhung der Sensitivität kann durch die Optimierung des Nachbearbeitungsprozesses erreicht werden. Vermeer et al. sind in deren Implementierung auf vergleichbare Ergebnisse für Sensitivität und Spezifität gekommen.
Ziel dieser Arbeit war es, ein (ggf. aus Teilverfahren zusammengesetztes) Gesamtsystem zur Generierung von Stadt- und Gebäudemodellen zu entwickeln und umzusetzen. Dabei war insbesondere wichtig, dass die baulichen Elemente einer Stadt durch realistisch wirkende, dreidimensionale Formen repräsentiert und auch in großer Anzahl unter Echtzeit-Bedingungen dargestellt werden können.
In dieser Arbeit soll ein dreidimensionales, echtzeitfähiges Landschaftsmodell des Mittelrheintals erstellt werden. Dabei soll die Modellerstellung soweit wie möglich automatisiert werden. Als Datengrundlage dienen das digitale Landschaftsmodell ATKIS-Basis DLM sowie das digitale Geländemodell (DGM), welches die notwendigen Höheninformationen zur Erzeugung des dreidimensionalen Modells enthält. Insbesondere soll dabei untersucht werden, wie sich die Generierung von Landschaftsmerkmalen wie Infrastruktur und Vegetation durch ein parametrisierbares Modell automatisieren lässt, und inwieweit sich die verwendeten Daten für einen solchen Automatisierungsprozess eignen.
Der Zwang zur Entwicklung immer neuer Technologien hat den Entwicklungsaufwand vieler Spiele enorm in die Höhe getriebenen. Aufwändigere Grafiken und Spiele-Engines erfordern mehr Künstler, Grafiker, Designer und Programmierer, weshalb die Teams immer größer werden. Bereits jetzt liegt die Entwicklungszeit für einen Ego-Shooter bei über 3 Jahren, und es entstehen Kosten bis in den zweistelligen Millionenbereich. Neue Techniken, die entwickelt werden sollen, müssen daher nach Aufwand und Nutzen gegeneinander abgewogen werden. In dieser Arbeit soll daher eine echtzeitfähige Lösung entwickelt werden, die genaue und natürlich aussehende Animationen zur Visualisierung von Charakter-Objekt-Interaktionen dynamisch mithilfe von Inverser Kinematik erstellt. Gleichzeitig soll der Aufwand, der für die Nutzung anfällt, minimiert werden, um möglichst geringe zusätzliche Entwicklungskosten zu generieren.
Die Herzkranzgefäße sind verantwortlich für die Blutversorgung des Herzmuskels. Eine Störung des Blutflusses durch Verengungen oder gar Verstopfungen dieser Gefäße kann Herzerkrankungen bis hin zum Herzinfarkt auslösen. Eine Analyse dieser Strukturen ist damit von vitalem Interesse für die Diagnostik solcher Erkrankungen als auch die Planung einer möglichen Therapie. Im Rahmen dieser Diplomarbeit soll ein Verfahren entwickelt und implementiert werden, das es ermöglicht, einzelne Projektionsbilder aus der Angiographie mit tomographischen Volumendaten (CT, MR) in Deckung zu bringen, d.h. zu matchen. Die Fragestellung dahinter ist die nach der Korrelation der aus den Volumendaten gewonnenen Informationen über die Herzkranzgefäße mit dem gegenwärtigen "Gold-Standard" - der Angiographie. Dazu notwendig ist die Entwicklung eines Ansatzes zur Generierung von, den Angiographiebildern entsprechenden, künstlichen Projektionsbildern aus den (bereits segmentierten) Volumendaten. Die Festlegung der Projektionsparameter sowie das Matching selbst sollen automatisch erfolgen.