Diplomarbeit
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Diese Arbeit macht sich zur Aufgabe, das effiziente Navigieren in virtuellen Szenen näher zu betrachten, um bereits bestehende Navigationsmetaphern genauer zu erforschen und für unterschiedliche Einsatzgebiete anwendbar zu machen. Betrachtet werden Softwareprodukte für durchschnittliche Desktop-Benutzer, die mit Standard-Eingabegeräten arbeiten. Hierzu werden zunächst bestehende Navigationsmetaphern analysiert und Möglichkeiten der Benutzerperspektive sowie andere Hilfsmittel im Hinblick auf ihr aktuelles Anwendungsgebiet diskutiert. Anschließend wird ein theoretisches Testszenario erstellt, in dem alle analysierten Metaphern betrachtet und verglichen werden können. Ein Teil dieses Szenarios wird praktisch umgesetzt, in eine Testumgebung integriert und anhand von Benutzertests evaluiert. Zuletzt werden Möglichkeiten aufgezeigt, inwiefern die betrachteten Navigationsmetaphern in verschiedenen Einsatzgebieten sinnvoll und effizient anwendbar gemacht werden können.
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.
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.