Filtern
Erscheinungsjahr
Dokumenttyp
- Diplomarbeit (25)
- Studienarbeit (16)
- Bachelorarbeit (9)
- Dissertation (4)
- Masterarbeit (3)
Sprache
- Deutsch (57) (entfernen)
Schlagworte
- Bildverarbeitung (8)
- Robotik (6)
- Mustererkennung (3)
- 3D (2)
- Kamera (2)
- Laserscanner (2)
- Mikroskopie (2)
- Segmentierung (2)
- 2-D (1)
- 3-D-Laserscannen (1)
Institut
Ziel dieser Arbeit ist die erweiterte Modellierung des Rettungsroboters "Robbie" in der USARSim Simulationsumbegung. Es soll zusätzlich zu den bestehenden Sonarsensoren und dem Laserscanner, ein Wärmesensor angebunden werden, der Wärmebilder an die entsprechenden Robbie-Module liefert. Der bisherige 2D Laserscanner ist so zu modifizieren, dass er 3D Laserdaten erzeugt und an die Robbie-Software weiterleitet. Um die Simulation möglichst Wirklichkeitsgetreu zu gestalten, sind realitätsnahe, verrauschte Daten zu erzeugen. Ferner soll die Effizienz der Simulation getestet werden. Dazu ist mittels einer Evaluation zu untersuchen, wie das Verhalten des simulierten Roboters, im Bezug zum realen Verhalten des Roboters steht. Ein weiteres, größeres Problem stellt die Bereitstellung von Stereobildern aus der Simulationsumgebung dar. Ein spezieller Kameraserver soll installiert und in Betrieb genommen werden. Die Umwandlung der so erzeugten Bilder, in ein geeignetes Format, und deren Weiterleitung an die Robbie-GUI, ist ebenfalls zu implementieren.
Die zytologische Untersuchung des Knochenmarks dient der Abklärung von
Abweichungen des Differentialblutbildausstriches, zur Ursachenbestimmung bei Blutarmut (Anämie), dem Ausschluss eines Knochenmarkbefalls bei Lymphknotenvergrößerungen (Lymphomen) und wird zudem bei Verdacht auf Leukämie durchgeführt.
Selbst für erfahrene Hämatologen ist die manuelle Klassifikation von Knochenmarkzellen zeitaufwändig, fehleranfällig und subjektiv. Aus diesem Grund wurden im Rahmen dieser Arbeit neue Methoden der Bildverarbeitung und Mustererkennung für eine automatische Klassifikation von hämatopoetischen Zellen samt Vorverarbeitung für ein computer-assistiertes Mikroskopiesystem entwickelt, welche anhand einer einzigartig großen Referenzdatenbank evaluiert und ausgewertet wurden. Die vorgeschlagenen Bildanalyseverfahren für Knochenmarkpräparate, welche insbesondere die Detektion der Ausstriche, die Bestimmung von relevanten Regionen, die Lokalisierung und Segmentierung von einzelnen Zellen sowie die Merkmalsextraktion und Klassifikation automatisieren, liefern die Basis für das weltweit erste System zur automatischen, morphologischen Analyse von Knochenmarkpräparaten für die Leukämiediagnose und stellen daher einen wichtigen Beitrag für eine bessere und effizientere Patientenversorgung in der Zukunft dar.
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.
Ziel dieser Diplomarbeit ist es, katadioptrische Stereosysteme aufzubauen und zu testen. Hierfür gilt es, die Komponenten auszuwählen und zu beschaffen. Es soll ein System mit einem Planspiegel und eines mit einem gekrümmten Spiegel aufgebaut werden. Die Vorgehensweise in beiden Fällen unterscheidet sich jedoch deutlich voneinander. Das Planspiegel-System wird unter den Vorraussetzungen angefertigt, dass es möglichst kostengünstig ist und bietet sich vor allem deshalb für eine solches Vorgehen an, da es mit handelsüblichen Komponenten realisierbar ist. Die Verwendung dieser Komponenten bringt allerdings Einschränkungen in der Bildqualität mit sich. Hinzu kommt noch die Tatsache, dass es sich um eine Computational Camera mit geringer Komplexität handelt, da es direkt rektifizierte Ergebnisse liefert und aufgrund dessen leicht zu implementieren ist. Diese Kombination von Eigenschaften macht es zu einem geeigneten Kandidaten für eine solche Herangehensweise. Das radiale System wird hingegen unter der Prämisse maximaler Qualität gebaut. Der verwendete Spiegel ist eine Einzelanfertigung und zusätzlich wird ein zirkuläres Fisheye-Objektiv benötigt, was die Kosten für ein solches System relativ hoch werden lässt. Des Weiteren ist die Dekodierung der Rohaufnahmen deutlich komplexer, als bei den bereits rektifizierten Aufnahmen des Planspiegel-Systems. Nach erfolgreichem Aufbau der beiden Gesamtsysteme sollen diese unter qualitativen Aspekten miteinander verglichen werden.
Ziel dieser Bachelorarbeit war es, in die Musiknoten-Erkennungs Software AudiVeris eine Bildvorverarbeitung einzubauen, damit auch aus fehlerbehafteten Notenbildern Daten extrahiert werden können. Der Ablauf startet mit einer Binarisierung durch ein regionales Otsu Verfahren. Daraufhin wird das Notenblatt nach etwaigen Krümmungen abgesucht, wie sie z.B. eine Buchfalz verursachen würde. Dazu wird die Hough-Transformation zur Linienfindung und der K-Means-Algorithmus zur Cluster-Detektion verwendet. Aufbauend wird das Notenbild unter Benutzung der gefundenen Krümmung geebnet.
3D-Kurven-Skelette werden oft verwendet, da sie im Vergleich zu der von Harry Blum 1967 vorgestellten Medialen Axen Transformation, eine Repäsentation der Objekt-Oberfläche darstellen, die in der Weiterverarbeitung weniger kompex und rechenintensiv ist.
Diese Arbeit hat das Ziel, ein Approximation-Verfahren für 3D-Kurven-Skelette zu entwickeln, welches die oben genannten Vorteile enthält und sich auf verschiedene Szenarien von Objektoberflächen-Daten anwenden lässt.
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.
Der Zweck dieser Bachelorarbeit ist es Lisa - dem Roboter, der von der Arbeitsgruppe Aktives an der Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, für die Teilnahme an der @home Liga des Robocups entwickelt wurde - das Zeichnen beizubringen. Dies erfordert die Erweiterung des Robbie Software Frameworks und den Einsatz der Hardware-Komponenten des Roboters. Unter Beachtung eines möglichen Einsatzes für die Open Challenge des RoboCups @home, sind die Ziele ein Blatt Papier mit Lisas optischem Sensor, einer Microsoft Kinect, zu erkennen und auf diesem zu Zeichnen unter Benutzung des Neuronics Katana Roboterarms. Zusätzlich muss eine Stifthalterung für den Gripper des Arms konstruiert werden.
Beschrieben in dieser Arbeit sind die notwendigen Schritte, um eine Zeichenvorlage in Bewegungen des Arms umzuwandeln, welche wiederum dazu führen, dass ein Bild gezeichnet wird durch den am Arm montierten Stift auf dem Blatt Papier, welches vom optischen Sensor durch Bilderkennung entdeckt wurde. Ermöglicht wurde es ein Object, welches aus einer beliebigen Anzahl gerader Linien besteht und aus einer SVG-Datei gelesen wird, auf ein weißes Blatt Papier zu zeichnen, das auf einer dunkleren Oberfläche erkannt wird, umgeben von anderen Gegenständen und Texturen.
Große Gebiete lassen sich auf Grund von Schattenbildung und begrenzter Scanreichweite nicht mit einem einzigen 3D-Scan aufnehmen. Um konsistente dreidimensionale Karten dieses Gebietes zu erzeugen müssen also mehrere Scans zusammengefügt werden. Soll dieses Matchen der Scans automatisch geschehen, so kann es wegen fehlerhaften Translations- und Rotationsdaten, die die unterschiedlichen Positionen der Scans beschreiben,zu inkonsistenten Karten kommen. Um dies zu vermeiden wird in dieser Arbeit ein schneller Iterativ Closest Points Algorithmus implementiert, der versucht, Fehler in diesen sechs Freiheitsgraden zu korrigieren. Das Verfahren soll im Rahmen dieser Arbeit in die schon vorhandene Software unseres Roboters eingebunden werden.