Filtern
Erscheinungsjahr
Dokumenttyp
- Diplomarbeit (24)
- Studienarbeit (17)
- Bachelorarbeit (10)
- Dissertation (5)
- Masterarbeit (3)
Schlagworte
- Bildverarbeitung (9)
- Robotik (7)
- Mustererkennung (3)
- 3D (2)
- Bildanalyse (2)
- Kamera (2)
- Laserscanner (2)
- Mikroskopie (2)
- Segmentierung (2)
- 2-D (1)
Institut
- Institut für Computervisualistik (59) (entfernen)
In dieser Studienarbeit wurde ein Algorithmus vorgestellt, um sich mit einem Roboter in unbekanntem Gebiet zu lokalisieren und gleichzeitig eine Karte von der Umgebung zu erstellen. Die Lokalisation des Roboters geschieht auf 2D Ebene und errechnet die (x, y, θ)T Position des Roboters zu jedem Zeitpunt t inkrementell. Der Algorithmus baut auf dem FastSLAM 2.0 Algorithmus auf und wurde abgeändert, um eine möglichst genaue Lokalisation in Gebäuden zu ermöglichen. Hierfür wurden mehrere verschieden Arten von möglichen Landmarken untersucht, verglichen und kombiniert. Schwerpunkt dieser Studienarbeit war das Einarbeiten in das Extended Kalman-Filter und die Selektion von Landmarken, die für den Einsatz in Gebäuden geeignet sind.
Texture-based text detection in digital images using wavelet features and support vector machines
(2010)
In dieser Bachelorarbeit wird ein neues texturbasiertes Verfahren zur Detektion von Texten in digitalen Bildern vorgestellt. Das Verfahren kann im wesentlichen in zwei Hauptaufgaben unterteilt werden, in Detektion von Textblöcken und Detektion von einzelnen Wörtern, wobei die einzelnen Wörter aus den detektierten Textblöcken extrahiert werden. Im Groben agiert das entwickelte Verfahren mit mehreren Support Vector Machines, die mit Hilfe von waveletbasierten Merkmalen mögliche Textregionen eines Bildes zu wirklichen Textregionen klassiffzieren. Die möglichen Textregionen werden dabei durch unterschiedlich ausgerichtete Kantenprojektionen bestimmt. Das Resultat des Verfahrens sind X/Y Koordinaten, Breite und Höhe von rechteckigen Regionen eines Bildes, die einzelne Wörter enthalten. Dieses Wissen kann weiterverarbeitet werden, beispielsweise durch eine Texterkennungssoftware, um an die wichtigen und sehr nützlichen Textinformationrneines Bildes zu gelangen.
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.
Ziel der Bachelorarbeit war die Evaluation und Optimierung von verschiedenen Eye-Tracking Algorithmen für die subpixelgenaue Bestimmung der relevanten Merkmale bezüglich Genauigkeit. Die extrahierten Merkmale sind das Pupillen- und Glintzentrum. Die Algorithmen sind mit preiswerten Kameras einsetzbar. Es wurde ein synthetisches Modell des Auges modifiziert und verwendet, mit dem die Methoden mit bekannter Ground Truth evaluiert wurden.
Mit Hilfe von Stereobildfolgen, die ein Stereokamerasystem liefert, wird versucht Informationen aus der betrachtenden Szene zu gewinnen. Die Zuordnung von Bildpunkten, die in beiden Bildern eines Stereobildpaares vorkommen und einen gemeinsamen Weltpunkt beschreiben, ermöglichen die Bestimmung einer Tiefeninformation. Das Extrahieren von Bildpunkten und deren Zuordnung sind die entscheidenen Faktoren zur Gewinnung der Tiefeninformation. Die Tiefe erlaubt es Aussagen über die Struktur der aufgenommenen Szene zu machen. Bei Übertragung dieser Idee auf das Verfolgen von gemeinsamen Weltpunkten in Bildsequenzen ist es möglich eine relative Positions- und Lageschätzung des Kamerasystems zur vorher aktuellen Position zu bestimmen. Schwierigkeiten ergeben sich aus Verdeckungen von Weltpunkten für den jeweiligen Sensor, sowie fehlerhaften Bildpunktzuordnungen. Die Geschwindigkeit des kombinierten Vorgang aus Extraktion und Punktzuordnung stellt eine weitere Anforderung an das System.
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.
Die Arbeit befasst sich mit atlasbasierter Segmentierung von CT-Datensätzen mit Hilfe von elastischen Registrierungsmethoden. Ziel ist die vollautomatische Segmentierung eines beliebigen Eingabedatensatzes durch Registrierung mit einem vorsegmentierten Referenzdatensatz, dem Atlanten. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Implementierung und Evaluation elastischer Registrierungsverfahren, da rigide Registrierungsmethoden besonders in Bereichen hoher anatomischer Varianzen keine genaue Segmentierung gewährleisten. Im Vordergrund steht zunächst die Generierung zweier Atlanten, die als durchschnittliche Referenzdatensätze Informationen über die anatomische Varianz männlicher und weiblicher Bevölkerungsgruppen enthalten. Weiter werden vier etablierte elastische Registrierungsarten implementiert und im Hinblick auf eine atlasbasierte Segmentierung der wichtigen Organe des menschlichen Torsos evaluiert: BSpline-Registrierung, Demons-Registrierung, Level-Set-Motion-Registrierung und FEM-Registrierung. Robustheit und Genauigkeit der implementierten Verfahren wurden anhand von Lungen- und Abdomendatensätzen sowohl intra- als auch interpatientenspezifisch ausgewertet. Es wird gezeigt, dass vor allem die elastische BSpline-Registrierung hier genauere Segmentierungsergebnisse liefern kann, als es mit einer rigiden Registrierung möglich ist.
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.
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.
In dieser Studienarbeit wird ein Verfahren zur Extraktion eines Oberflächenbegrenzungsmodells aus einem Tiefenbild vorgestellt. Das Modell beschreibt die im Tiefenbild dargestellte Szene durch die Geometrie und die Topologie der planaren Flächen, die in der Szene gefunden werden. Die Geometrie ist gegeben durch die Angabe der Ebenengleichungen der gefundenen Flächen sowie der 3D-Koordinaten der Eckpunkte der Polygone, die diese Flächen beschreiben. Die Informationen über die Topologie der Szene besteht aus einer Nachbarschaftsliste, die für jede Flaeche angibt, über welche Kante diese Fläche mit welcher anderen Fläche verbunden ist. Aufbauend auf einem Algorithmus zur Tiefenbildsegmentierung aus PUMA werden die Polygone bestimmt, die die Flächen der Szene beschreiben. Anschließend wird versucht, diese Polygone über Kanten und Eckpunkte zu verbinden, um ein möglichst geschlossenes Modell der Szene zu erhalten.