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Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, die diskrete Fouriertransformation, die diskrete Kosinustransformation und die Hadamard-Walsh Transformation im Kontext der Bildverarbeitung zu vermitteln und diese unter ausgewählten Gesichtspunkten zu vergleichen. Hierfür soll allgemein das Wissen für den aus der linearen Algebra stammenden Begriff der Transformation gefördert werden und auf die Bildverarbeitung übertragen werden. Anschließend wird das Verständnis für die Fouriertransformation sukzessive aufgebaut und mit den beiden weiteren Transformationen verknüpft. Abschließend werden die Transformationen verglichen und ihr Nutzen innerhalb der Bildverarbeitung erläutert.
Die folgende Arbeit beschreibt die prototypische Konzeption und Entwicklung des Stat-Raising Spiels "Adventurer's Guild" mithilfe der Spielengine Ren'Py. Das Spiel soll eine durch Spielentscheidungen und Planung von Aktivitäten beeinflussbare Narrative haben und Spaß machen sowie optisch ansprechend sein.
Nach einem Überblick über das "Stat-Raising" als Genre sollen die existierenden Spiele "Dandelion - Wishes Brought to You", "Pastry Lovers", "Long Live the Queen" und "Magical Diary" analysiert werden, um anhand dessen die Schwächen und Stärken der verschiedenen Umsetzungen herauszufiltern.
Die daraus gewonnenen Erkenntnisse werden für die anschließende Konzeption eines neuen Stat-Raising Spiels genutzt.
Die Spielmechaniken und die getroffenen Designentscheidungen des resultierenden Spiels werden anschließend mit Screenshots gezeigt und ausführlich erklärt.
In einer finalen Bewertung wird das Spiel hinsichtlich der Aufgabenstellung untersucht. Im Ausblick werden weitere Ausbau- und Verbesserungsmöglichkeiten des Spiels aufgezeigt.
Mit der Microsoft Kinect waren die ersten Aufnahmen von synchronisierten Farb- und Tiefendaten (RGB-D) möglich, ohne hohe finanzielle Mittel aufwenden zu müssen und neue Möglichkeiten der Forschung eröffneten sich. Mit fortschreitender Technik sind auch mobile Endgeräte in der Lage, immer mehr zu leisten. Lenovo und Asus bieten die ersten kommerziell erwerblichen Geräte mit RGB D-Wahrnehmung an. Mit integrierten Funktionen der Lokalisierung, Umgebungserkennung und Tiefenwahrnehmung durch die Plattform Tango von Google gibt es bereits die ersten Tests in verschiedenen Bereichen des Rechnersehens z.B. Mapping. In dieser Arbeit wird betrachtet, inwiefern sich ein Tango Gerät für die Objekterkennung eignet. Aus den Ausgangsdaten des Tango Geräts werden RGB D-Daten extrahiert und für die Objekterkennung verarbeitet. Es wird ein Überblick über den aktuellen Stand der Forschung und gewisse Grundlagen bezüglich der Tango Plattform gegeben. Dabei werden existierende Ansätze und Methoden für eine Objekterkennung auf mobilen Endgeräten untersucht. Die Implementation der Erkennung wird anhand einer selbst erstellten Datenbank von RGB-D Bildern gelernt und getestet. Neben der Vorstellung der Ergebnisse werden Verbesserungen und Erweiterungen für die Erkennung vorgeschlagen.
In dieser Arbeit wird ein System zur Erzeugung und Darstellung stereoskopischen Video-Panoramen vorgestellt. Neben der theoretischen Grundlagen werden der Aufbau und die Funktionsweise dieses Systems erläutert.
Dazu werden spezielle Kameras verwendet, die Panoramen aufnehmen
können und zur Wiedergabe synchronisiert werden. Anschließend wird ein Renderer implementiert, welcher die Panoramen mithilfe einer VirtualReality Brille stereoskopisch darstellen kann. Dafür werden separate Aufnahmen für die beiden Augen gemacht und getrennt wiedergegeben. Zum Abschluss wird das entstandene Video-Panorama mit einem Panorama eines schon bestehenden Systems verglichen.
Die vorliegende Arbeit gibt einen Überblick über die Rahmenbedingungen der Programmierung von Grafikkarten. Dazu werden die zur wichtigsten am Markt vorhandenen Application Programming Interfaces (APIs) vorgestellt und miteinander verglichen. Anschließend werden zwei Standardalgorithmen aus der Datenverarbeitung, Prefix Sum und Radixsort vorgestellt und im Hinblick auf die Implementierung mit paralleler Programmierung auf der GPU zu untersucht. Beide Algorithmen wurden unter Nutzung der OpenGL-API und OpenGL Compute Shadern implementiert. Abschließend wurden die Ausführungszeiten der beiden Algorithmen miteinander verglichen.