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Orientierung aus Silhouetten
(2010)
Anhand der sogenannten "Analyse durch Synthese" soll in der folgenden Qualifikationsarbeit versucht werden, zum Zeitpunkt einer Aufnahme auf dem Campus der Universität Koblenz die Orientierung der Kamera zu bestimmen. Die Lösungsidee für diese Problemstellung liegt in Form eines merkmalsbasierten Ansatzes vor. Zu diesem Zweck ist die grobe Position im 3D-Campusmodell der Universität Koblenz zum Zeitpunkt der entsprechenden Aufnahme gegeben. Um das Bild einer realen Aufnahme mit einem künstlichen Bild des 3D-Modells vergleichen zu können, ist ein Ähnlichkeitsmaß notwendig, welches die Ähnlichkeit zwischen diesen beiden Bildern mit einem Wert ausdrückt. Der Vergleich erfolgt anhand der Silhouette der einzelnen Bilder, während die Orientierung der Kamera mit Hilfe eines nicht linearen Opitimierungsverfahrens bestimmt wird.
Es gibt einige Gaze Tracking Systeme, sowohl high- als auch low-cost. Low-cost Systeme gehen meist mit low-resolution Kameras einher. Da hier die Bildqualität schlechter ist, müssen die Algorithmen umso besser arbeiten. Aber wie soll man die Algorithmen die der Erkennung der Blickrichtung dienen, testen, wenn die Bildqualität geringer ist und man nie korrekte Aussagen über die Referenzpunkte treffen kann? Hier greift die Idee dieser Arbeit: Mit Hilfe synthetischer Augenbilder testet man die betreffenden Algorithmen und kann diese, da die Referenzpunkte bekannt sind, analysieren. Eine Veränderung der Komplexität dieser Bilder z. B. mit Hilfe eines zuschaltbaren Gaußrauschens oder eines weiteren Reflektionspunktes, macht es möglich, diese in Stufen der Realität anzunähern. Im Idealfall kann man die Algorithmen mit den aus den Testreihen gewonnenen Erkenntnissen verbessern und bei Anwendung innerhalb eines low-resolution Systems dessen Genauigkeit erhöhen.
Das Ziel dieser Studienarbeit ist es, einen Roboterarm in einen bestehenden Software-Stackrnzu integrieren, damit ein darauf basierender Roboter beim Wettbewerb RoboCup @Home teilnehmen kann. Der Haushaltsroboter Lisa (Lisa Is a Service Android) muss für den @Home-Wettbewerb unter anderem Gegenstände aus Regalen entnehmen und an Personen weiterreichen. Bisher war dafür nur ein Gripper, also ein an der mobilen Plattform in Bodennähe angebrachter "Zwicker" vorhanden. Nun steht dem Roboter ein "Katana Linux Robot" der Schweizer Firma Neuronics zur Verfügung, ein Roboter in Form eines Arms. Dieser wird auf LISA montiert und nimmt über verschiedene Schnittstellen Befehle entgegen. Er besteht aus sechs Gliedern mit entsprechend vielen Freiheitsgraden. Im Robbie-Softwarestack muss ein Treiber für diesen Arm integriert und eine Pfadplanung erstellt werden. Letztere soll bei der Bewegung des Arms sowohl Kollisionen mit Hindernissen vermeiden als auch natürlich wirkende Bewegungsabläufe erstellen.
Einer der Forschungsschwerpunkte der AG Rechnernetze ist das Routing Information Protocol. Eine eigene kompatible Erweiterung dieses Routingprotokolls ist der Routing Information Protocol with Metric-based Topology Investigation (RMTI [ehemals RIP-MTI]). Um dieses Protokoll testen und mit seinem Vorgänger vergleichen zu können, wird die Virtualisierungssoftware VNUML eingesetzt. In diesen virtualisierten Netzwerken werden Router, die das RMTI-Protokoll einsetzten, mittels der Zebra/Quagga Routing Software Suite beobachtet. Dabei wird das Verhalten des Protokolls in unterschiedlichsten Simulationssituationen analysiert und bewertet. Um solche Testabläufe zentral zu steuern und protokollieren zu können wurde die Anwendung RIP-XT (XTPeer) erstellt und in fortführenden Diplomarbeiten kontinuierlich erweitert. Sie ist Schnittstelle zu den Zebra/Quagga-Routern und kann diese steuern. Zusätzlich sammelt und analysiert sie die Routing-Informationen der Router.Über ein GUI kann ein Benutzer diese Abläufe steuern. Um einen visuellen Überblick über eine Netzwerktopologie zu erhalten, besitzt das GUI auch eine Topologie-Anzeige. Die Anzeige repräsentiert das Gesamte Netzwerk durch Symbole, über die auch Interaktionen mit der Simulation möglich sind. Ziel dieser Diplomarbeit war es, die bisherige Topologie-Anzeige zu überarbeiten, um sie für neue Anforderungen anzupassen. Des weiteren wurden funktionale Erweiterungen in das GUI des RIP-XTs eingebettet.
Im Mittelpunkt dieser Diplomarbeit stand die Entwicklung eines Modells zur Charakterisierung einer HDR-Kamera mit CMOS-Sensorelement und logarithmischer Kamerakennlinie. Unter Beachtung der spezifischen Eigenschaften der Kamera sollte ein Verfahren gefunden werden, um von der Kamera aufgenommene Farbwerte, farbmetrisch korrekt in einen geräteunabhängigen Farbraum zu überführen. Zu diesem Zweck wurde im Rahmen dieser Arbeit ein zweiteiliges Charakterisierungsmodell entwickelt, welches zwischen Vorwärtsmodell und Inversem Modell unterscheidet.
Das Ziel der Arbeit besteht darin, Dominosteine in 2-D Bildern robust zu erkennen und zu klassifizieren. Als Eingabedaten fungieren alle Arten von Intensitätsbildern, und die Ausgabe besteht aus klassifizierten Dominosteinen. Das Problem, das gelöst werden soll, besteht darin, bei so vielen Dominosteinen wie möglich exakt zu bestimmen, um wlechen Dominstein es sich handelt. Zur Problemlösung werden Modellklassen verwendet, in denen explizites Wissen zur Merkmalsfindung und Objetkerkennung enthalten ist. Dazu wird eine Segmentierung entwickelt, die einem Dominostein ermöglicht, seine Bestandteile im Bild zu lokalisieren. Bei der Zuordnung zwischen den im Bild gefundenen und im Modell vorhandenen Komponenten entstehen mehrere Hypothesen. Um diese zu bewerten, werden unterschiedliche Abstandsfunktionen entwickelt und avaluiert. Für die Zuordnung von Segmentierungs Objekten zu Modellbestandteilene wir die Ungarische Methode verwendet.
Globale Beleuchtungssimulationen versuchen die physikalischen Eigenschaften von Licht und dessen Ausbreitung möglichst korrekt zu berechnen. Dabei werden diese üblicherweise im dreidimensionalen Objektraum berechnet und sind deshalb sehr rechenintensiv und von der Anzahl der Polygone der Szene abhängig. Objektraum-basierte Verfahren ermöglichen durch komlexe Berechnungen allerdings auch gute Annährungen physikalisch korrekter Beleuchtungen. Die Beleuchtungsberechnung in den Bildraum zu verlagern hat aber den großen Vorteil, dass die Berechnung hier unabhängig von der Größe und Komplexität der Szene durchführbar ist. Einzig die Auflösung entscheidet über den Rechenaufwand. Dieser Geschwindigkeitsvorteil beinhaltet jedoch einen Kompromiss was die physikalische Korrektheit der Beleuchtungssimulation angeht. Bei bisherigen Bildraum-Verfahren war es nicht möglich, für die Kamera nicht sichtbare Teile der Szene und deren Beleuchtungsinformationen, in die Berechnung mit einzubeziehen. Dies erscheint logisch, da über Geometrie die aus Sicht der Kamera nicht eingefangen wurde, im Bildraum zunächst keinerlei Informationen zur Verfügung stehen. Ein bekanntes Beispiel zur Annährung einer globalen Beleuchtung im Bildraum ist das Verfahren "Screen Space Ambient Occlusion". Dieses liefert zwar sehr gut Selbstverschattungen und wirkt dadurch realitätsnah, erzeugt aber keinen korrekten Lichtaustausch. Da die Beleuchtung von dem Inhalt des aktuellen Bildausschnitts abhängig ist, entstehen visuelle Artefakte, die vor allem bei Kamerabewegungen störend auffallen. Ziel der Studienarbeit ist es daher diese Artefakte durch die Verwendungen von Textur-Atlanten zu vermeiden. Dies wird durch eine Bildraum-basierte Beleuchtungssimulation ermöglicht, die die gesamte Szene zur Berechnung der Beleuchtung miteinbezieht und nicht nur die Sicht der Kamera. Dabei wird in einem Textur-Atlas die gesamte Szene gespeichert.
Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Autorensystems zum modellieren von 3D Szenen mit physikalischer Beschreibung. Ähnlich einem herkömmlichen 3D Modellierungstool soll ein Benutzer Szenen erstellen können mit dem Unterschied, dass bei der Erstellung der Geometrie physikalische Eigenschaften direkt berechnet und eingestellt werden können. Wichtig für solche Systeme ist vor allem ihre Erweiterbarkeit und Anpassungsfähigkeit an die entsprechenden Anforderungen des Benutzers. Der Fokus liegt hierbei auf der Entwicklung einer einfachen Architektur, die leicht erweiterbar und veränderbar ist.
Die Ermittlung der Position und Orientierung einer Kamera aus Punktkorrespondenzen zwischen 3D-Positionen und deren Bildpositionen ist im Rechnersehen unter dem Begriff Poseschätzung bekannt. Viele moderne Anwendungen profitieren von dem Wissen über die Lage einer Kamera im Raum zum Zeitpunkt der Bildentstehung. Für eine robuste Schätzung der Pose wird in dieser Arbeit zunächst anhand eines Stereoalgorithmus aus einer Bildserie ein Modell in Form einer Menge von SIFT-Merkmalen erstellt. Bei der Modellerstellung kommt eine handelsübliche monokulare Kamera zum Einsatz, die frei Hand geführt werden kann. Es ist dafür kein Wissen über die Position der Kamera während der Modellerstellung nötig. In einem zweiten Schritt wird die Pose einer Kamera bestimmt, deren Bild teilweise Inhalte des zuvor erstellten Modells aufweist. Die Zuordnungen der im Bild gefundenen SIFT-Merkmale zu den Modellmerkmalen mit bekannter 3D-Position bilden die Basis der linearen Optimierungsverfahren, die zur Lösung des Poseproblems angewandt werden. Das System beruht dabei auf einer zuvor kalibrierten Kamera und der manuellen Selektion geeigneter SIFT-Merkmale zur Initialisierung der Epipolargeometrie während des Modellaufbaus.
Die Studienarbeit analysiert mit Hilfe einer erweiterten Balancetheorie die Relationen des Roboters zu den Personen im Kamerabild und den Personen untereinander. Es wurde gezeigt, dass die Abstraktion der Balancetheorie auf eine konkrete Anwendung übertragen werden kann. Allerdings muss die Theorie erweitert und teilweise eingeschränkt werden, um sie flexibler, aber gleichzeitig passend zur Anwendung zu gestalten. Dadurch wird die theoretische Grundlage, auf der die Arbeit beruht, ebenfalls verändert. Damit diese Modifikationen nicht den Rahmen der psychologischen Grundlage verlassen, müssen sie wiederum mit psychologischen Mitteln untersucht werden. Das würde allerdings den Umfang dieser Arbeit überschreiten, aber bietet ein Ansatz für eine interdisziplinäre Zusammenarbeit der Psychologie und Robotik. Die Interaktion und das Verhalten der Maschinen nach menschlicher Vorlage zu gestalten, ist für beide Disziplinen von Interesse. Im Kontext der Entwicklung einer ausreichenden Interaktion zwischen der Maschine und dem Menschen, wäre es interessant zu erforschen, welche sozialen Merkmale detektiert werden müssten, zum Beispiel im Spektrum der Mimik. Darüberhinaus ermöglicht die Recognize-Pipeline ein Ansatz, die Interaktion über das Kamerabild hinaus zu verfolgen. Dadurch kann der Roboter das Gesicht mit vergangenen Interaktionen assoziieren und dem entsprechend agieren. Allerdings bedarf die Pipeline-Struktur weiterer Arbeit. So werden bestehende Datenbanken über ein Gesicht nicht mit neuen Bildern erweitert, so fern sie notwendig sind. Auch kann keine automatische Korrektur erfolgen, falls fehlerhafte Informationen in die Datenbank gelangen. So kann es vorkommen, dass das selbe Gesicht zwei unterschiedliche IDs erhält, wenn das Gesicht nicht wiedererkannt wird. Auch können sehr ähnliche Gesichter zusammenfallen zu einer ID. Solche Fehler müssten für eine stabile Anwendung selbständig korrigierbar sein.
Der Prozess der Mustererkennung gliedert sich in mehrere Teilschritte, wobei letztlich aus unbekannten Datensätzen Muster erkannt und automatisch in Kategorien eingeordnet werden sollen. Dafür werden häufig Klassiffkatoren verwendet, die in einer Lernphase anhand von bekannten Testdaten trainiert werden. Viele bestehenden Softwarelösungen bieten Hilfsmittel für spezielle Mustererkennungsaufgaben an, aber decken nur selten den gesamten Lernprozess ab. Im Rahmen dieser Studienarbeit wurde aus diesem Grund ein Framework entwickelt, welches allgemeine Aufgaben eines Klassiffkationssystems für Bilddaten als eigenständige Komponenten integriert. Es ist schnittstellenorientiert, leicht erweiterbar und bietet eine graphische Benutzeroberfläche.
Pokern erfreut sich einer immer größer werdenden Beliebtheit. Seitdem das Pokern über Internet immer populärer wird, haben viele User Ihre Leidenschaft für das Glücksspiel neu entdeckt. Besonders beliebt ist dabei die Variante Texas Hold"Em, in der es im Vergleich zum klassischen Poker neben den Karten auf der Hand auch noch eine gewisse Anzahl von Gemeinschaftskarten gibt, die nach und nach aufgedeckt werden. Dadurch erhöht sich der strategische Anteil enorm. Jeder Spieler kennt außer seinen eigenen Karten auch einen Teil der gegnerischen Karten und muss überlegen, welche Wendung die nächste aufgedeckte Gemeinschaftskarte herbeiführen kann. Dabei gibt es unzählige Strategien, die dem Spieler Verhaltensweisen zu seinen Karten näher bringen. Diese beruhen auf komplexen mathematischen Berechnungen und gewährleisten beim Einhalten bestimmter Regeln eine statistisch sehr hohe Gewinnrate. Doch das Regelwerk bei diesen Strategien ist ziemlich groß. Es ist genau festgelegt wie sich der Spieler verhalten soll. Die Strategie fordert penible Einhaltung aller Regeln, damit sie zum Erfolg führt. Dadurch wird aus dem Glücksspiel Poker ein mathematisch vorbestimmter Handlungsablauf, der keinen Platz zum bluffen lässt. Außerdem lernt der Spieler auf diese Art nicht viel über die Wahrscheinlichkeiten, die das Pokerspiel birgt, da er alle Handlungsweisen in seinem Strategieregelwerk nachschlagen kann und nicht selber denken muss. Welche Möglichkeiten bleiben also noch um seine Gewinnchancen oder die Chancen auf eine gute Hand abschätzen zu können? Im Bereich des Internet-Pokerns hat der Nutzer die Möglichkeit auf bestimmte Programme mit manueller Eingabe der aktuellen Spielkarten oder auf sogenannte Pokerbots zurückzugreifen. Diese Pokerbots lesen aus dem Speicher die Karten vom Bildschirm aus und sind so in der Lage dem Spieler entweder durch Angabe der Wahrscheinlichkeiten zur Seite zu stehen oder sogar die Steuerung des Spiels für den User zu übernehmen. Doch wie kann ein Spieler ohne mathematische Kenntnisse oder langjährige Pokererfahrung in einem realen Pokerspiel etwas über die Wahrscheinlichkeiten seiner Pokerhand erfahren? Wie wahrscheinlich ist es, dass er mit dem nächsten Blatt eine Straße oder ein Full House bekommt?
Diese Diplomarbeit befasst sich damit, den SURF-Algorithmus zur performanten Extraktion von lokalen Bildmerkmalen aus Graustufenbildern auf Farbbilder zu erweitern. Dazu werden zuerst verschiedene quelloffene Implementationen mit der Originalimplementation verglichen. Die Implementation mit der größten Ähnlichkeit zum Original wird als Ausgangsbasis genutzt, um verschiedene Erweiterungen zu testen. Dabei werden Verfahren adaptiert, die den SIFT-Algorithmus auf Farbbilder erweitern. Zur Evaluation der Ergebnisse wird zum Einen die Unterscheidungskraft der Merkmale sowie deren Invarianz gegenüber verschiedenen Bildtransformationen gemessen. Hier werden verschiedene Verfahren einander gegenüber gestellt. Zum Anderen wird auf Basis des entwickelten Algorithmus ein Framework zur Objekterkennung auf einem autonomen Robotersystem entwickelt und dieses evaluiert.
Die Diffusions-Tensor-Bildgebung (DTI) ist eine Technik aus der Magnet-Resonanz-Bildgebung (MRI) und basiert auf der Brownschen Molekularbewegung (Diffusion) der Wassermoleküle im menschlichen Gewebe. Speziell im inhomogenen Hirngewebe ist die Beweglichkeit der Moleküle stark eingeschränkt. Hier hindern die Zellmembranen der langgestreckten Axone die Diffusion entlang nicht-paralleler Richtungen. Besonderen Wert hat die Diffusions-Tensor-Bildgebung in der Neurochirugie bei der Intervention und Planung von Operationen. Basierend auf den mehrdimensionalen DTI-Tensor-Datensätzen kann für den jeweiligen Voxel das Diffsusionsverhalten abgeleitet werden. Der größte Eigenvektor des Tensors bestimmt dabei die Hauptrichtung der Diffusion und somit die Orientierung der entsprechenden Nervenfasern. Ziel der Studienarbeit ist die Erstellung einer Beispielapplikation zur Visualisierung von DTI-Daten mit Hilfe der Grafikhardware. Dazu werden zunächst die relevanten Informationen für die Erzeugung von geometrischen Repräsentationen (Streamlines, Tubes, Glyphen, Cluster...) aus den Eingabedaten berechnet. Für die interaktive Visualisierung sollen die Möglichkeiten moderner Grafikhardware, insbesondere Geometryshader ausgenutzt werden. Die erzeugten Repräsentationen sollen nach Möglichkeit in ein DVR (Cascada) integriert werden. Für die Arbeit wird eine eigene Applikation entwickelt, die bestehende Bausteine (Volumenrepräsentation, Volumenrendering, Shadersystem) aus Cascada analysiert und integriert.
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurde ein Raytracer auf Voxel-Octrees für SSE-fähige CPUs implementiert. Als Grundlage diente das Augenblick-SDK der Firma Numenus. Es konnte gezeigt werden dass das Raytracing von Volumendaten exzellent skaliert und sich vor allem für sehr große, statische Datenmengen eignet.
Die Entwicklung im Bereich der Videospiele generierte in den letzten Monaten durch innovative Konzepte und neue Steuerungsmöglichkeiten ein hohes Maß an Aufmerksamkeit. Einen Meilenstein setzte die Firma Nintendo R mit dem sogenannten WiiTM Balance BoardTM . Dies ist ein Eingabegerät in Form eines Brettes, auf das sich der Spieler stellen muss, um ein Spiel mittels seiner Körperbalance steuern zu können. Mit dieser Form der Steuerung konnten neue Spielkonzepte erstellt und umgesetzt werden. Dadurch wurden erstmals Personengruppen angesprochen, die zuvor wenig bis gar kein Interesse an Videospielen hatten. Die Computerspielebranche hingegen verfolgt weiter das Ziel eine möglichst reale Spielumgebung zu schaffen und hält an ihren gewöhnlichen Steuerungen mittels Tastatur, Maus und Joystick fest. Im Rahmen dieser Studienarbeit wurde ein 3D-Computerspiel entwickelt, welches das Konzept der Videospiele verfolgt und die Möglichkeit bietet, mittels eigener Körperbalance zu steuern.
Das sichere Befahren von komplexen und unstruktierten Umgebungen durch autonome Roboter ist seit den Anfängen der Robotik ein Problem und bis heute eine Herausforderung geblieben. In dieser Studienarbeit werden drei Verfahren basierend auf 3-D-Laserscans, Höhenvarianz, der Principle Component Analysis (PCA) und Tiefenbildverarbeitung vorgestellt, die es Robotern ermöglichen, das sie umgebende Terrain zu klassifizieren und die Befahrbarkeit zu bewerten, sodass eine sichere Navigation auch in Bereichen möglich wird, die mit reinen 2-D-Laserscannern nicht sicher befahren werden können. Hierzu werden 3-D-Laserscans mit einem 2-D-Laserscanner erstellt, der auf einer Roll-Tilt-Einheit basierend auf Servos montiert ist, und gleichzeitig auch zur Kartierung und Navigation eingesetzt wird. Die einzeln aufgenommenen 2-D-Scans werden dann anhand des Bewegungsmodells der Roll-Tilt-Einheit in ein emeinsames 3-D-Koordinatensystem transformiert und mit für die 3-D-Punktwolkenerarbeitung üblichen Datenstrukturen (Gittern, etc.) und den o.g. Methoden klassifiziert. Die Verwendung von Servos zur Bewegung des 2-D-Scanners erfordert außerdem eine Kalibrierung und Genauigkeitsbetrachtung derselben, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen und Aussagen über die Qualität der 3-D-Scans treffen zu können. Als Ergebnis liegen drei Implementierungen vor, welche evolutionär entstanden sind. Das beschriebene Höhenvarianz-Verfahren wurde im Laufe dieser Studienarbeit von einem Principle Component Analysis basierten Verfahren, das bessere Ergebnisse insbesondere bei schrägen Untergründen und geringer Punktdichte bringt, abgelöst. Die Verfahren arbeiten beide zuverlässig, sind jedoch natürlich stark von der Genauigkeit der zur Erstellung der Scans verwendeten Hardware abhängig, die oft für Fehlklassifikationen verantwortlich war. Die zum Schluss entwickelte Tiefenbildverarbeitung zielt darauf ab, Abgründe zu erkennen und tut dies bei entsprechender Erkennbarkeit des Abgrunds im Tiefenbild auch zuverlässig.
Globale Beleuchtung im Bildraum unter besonderer Berücksichtigung der Sichtbarkeitsbestimmung
(2009)
Die Simulation einer globalen Beleuchtung im dreidimensionalen Objektraum ist sehr rechenintensiv und hängt von der Komplexität der Szene ab. Dabei ist besonders die Berechnung der Sichtbarkeit aufwändig, also der Test, ob sich zwei Punkte in der Szene gegenseitig sehen können. Verfahren, die die globale Beleuchtung vom Objektraum in den Bildraum verlagern (Screen-Space, Image-Space), umgehen das Problem der Szenenkomplexität und haben somit einen wesentlichen Geschwindigkeitsvorteil. Auf diese Weise erzeugte Effekte sind zwar naturgemäß nicht physikalisch korrekt, da die aus Sicht der Kamera verdeckte Geometrie ignoriert wird, dennoch können sie für die menschliche Wahrnehmung überzeugend sein und realistisch wirken. Schlagworte hierfür sind "Fake-"Global-Illumination oder auch "Quasi-"Global-Illumination. Ein bekanntes Beispiel für ein bildraum-basiertes Verfahren zur Annäherung einer globalen Beleuchtung mithilfe weicher Schatten ist Screen Space Ambient Occlusion (SSAO). In dieser Studienarbeit wird untersucht, inwieweit sich die Sichtbarkeitsbestimmung im Bildraum nicht nur für nah gelegene Geometrie wie beim Ambient Occlusion, sondern in Bezug auf die gesamte Szene realisieren lässt. Aktuelle Ansätze werden dahingehend untersucht und das geeignetste Verfahrend wird als Grundlage für die Implementierung eines Testszenarios für Screen-Space Global Illumination genutzt. Das umgesetzte Verfahren wird anhand verschiedener Testszenen bewertet.
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.
Die Koloskopie ist der Goldstandard zur Aufspürung von gefährlichen Darmpolypen, die sich zu Krebs entwickeln können. In einer solchen Untersuchung sucht der Arzt in den vom Endoskop gelieferten Bildern nach Polypen und kann diese gegebenenfalls entfernen. Um den Arzt bei der Suche zu unterstützen, erforscht die Universität Koblenz-Landau zur Zeit Methoden, die zur automatischen Detektion von Polypen auf endoskopischen Bildern verwendet werden können. Wie auch bei anderen Systemen zur Mustererkennung werden hierzu zunächst Merkmale aus den Bildern extrahiert und mit diesen ein Klassifikator trainiert. Dieser kann dann für die Klassifikation von ihm unbekannten Bildern eingesetzt werden. In dieser Arbeit wurde das vorhandene System zur Polypendetektion um Merkmalsdetektoren erweitert und mit den bereits vorhandenen verglichen. Implementiert wurden Merkmale basierend auf der Diskreten Wavelet-Transformation, auf Grauwertübergangsmatrizen und auf Local Binary Patterns. Verschiedene Modifikationen dieser Merkmale wurden getestet und evaluiert.