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Das Wissen über die genaue Position und Lage eines unbemannten Luftfahrzeugs spielt während der Durchführung einer autonomen Mission eine dominante Rolle. Unbemannte Luftfahrzeuge sind daher mit einer Vielzahl an Sensoren ausgestattet. Jeder dieser Sensoren leistet einen Beitrag zu diesem Ziel, wobei ein Sensor entweder eine absolute oder eine relative Angabe über den derzeitigen Aufenthaltsort oder die Fluglage ermöglicht. Alle Sensoren werden zu einer Gesamtlösung verknüpft, der Navigationslösung. Das am häufigsten eingesetzte - und auch meistens einzige - Verfahren zur absoluten Positionsbestimmung ist die Satellitennavigation. Diese ist abhängig von einer direkten Sichtlinie der mitgeführten Empfangsantenne zu den Satelliten. Falls es zu einer Unterbrechung dieser Sichtlinie kommt, ist eine genaue, absolute Positionsangabe nicht mehr möglich. Die Navigationslösung hat somit nur noch Sensoren zur Verfügung, die eine relative Positions- bzw. Lageangabe ermöglichen. Hierzu gehören das mitgeführte Magnetometer und das Inertialmesssystem. Beide unterliegen dem Phänomen der Drift. Dieses bedeutet, dass die Genauigkeit der Positions- und Lageangabe bei einem Ausfall der Satellitennavigation mit fortschreitender Zeit zunehmend unzuverlässig wird. Um diese Drift in einem bestimmten Rahmen zu kompensieren, kann ein Bildsensor verwendet werden. Dieser ermöglicht eine bildbasierte Bewegungsschätzung und stellt somit einen zusätzlichen Sensor zur Messung von relativen Lage- und Positionsänderungen dar. Ziel der Arbeit ist es, ein Verfahren zur bildbasierten Bewegungsschätzung für einen unbemannten Helikopter zu entwickeln und zu evaluieren.
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.
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.
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird ein Verfahren zur markerlosen Pose-Rekonstruktion vorgestellt. Die Modellierung des menschlichen Körpers geschieht auf Basis der Starrkörperphysik. Mittels eines probabilistischen Ansatzes wird das Modell in eine volumetrische Rekonstruktion der Szene eingepasst. Die hierfür zu bewältigende Suche in hochdimensionalen Zustandsräumen wird mittels eines Partikelfilters in Kombination mit Simulierter Abkühlung vorgenommen. Eine Berücksichtigung anthropometrischer Besonderheiten sowie kinematischer Grenzen wird zur weiteren Stützung des Verfahrens vorgenommen. Die vollständig Umsetzung des Verfahrens durch dreidimensionale Beobachtungs- und Messmodelle führt zu einer exakten Poserekonstruktion und vermeidet Mehrdeutigkeiten während der Auswertung.
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.
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.
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.
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.
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.
In der vorliegenden Arbeit wird dem Leser aufgezeigt, welche Methoden zur Kurvenskelettierung von 3D-Modellen existieren und welche Ansätze bei bisherigen Forschungsergebnissen von Skelettierungsmethoden in der Bildverarbeitung verfolgt werden. Der Autor geht im weiteren Verlauf auf einen aktuellen Kurvenskelettierungsansatz ein. Die Implementierung dieses Ansatzes wird detailliert analysiert und ein algorithmisches Verfahren entwickelt, um die Kurvenskelette der analysierten Methode hin zu 3D-Skeletten einer eigenen Kurvenskelettdefinition zu modifizieren, mit der es möglich ist, Merkmalsvektoren für Ähnlichkeitsvergleiche zwischen 3D-Objekten zu berechnen. Es wird eine Ground Truth durch menschliche Ähnlichkeitsbestimmung gebildet. Des Weiteren wird auf Grundlage der modifizierten Skelette eine Ähnlichkeitsberechnung durchgeführt. Danach wird die menschliche Ähnlichkeitsbestimmung der algorithmisch berechneten Ähnlichkeitsberechnung gegenüber gestellt und nach bekannten Verfahren aus dem Information Retrieval ausgewertet.
Quadrokopter sind Helikopter mit vier in einer Ebene angeordneten Rotoren. Kleine unbemannte Modelle, die oft nur eine Schubkraft von wenigen Newton erzeugen können, sind im Spielzeug- und Modellbaubereich beliebt, werden aber auch von Militär und Polizei als Drohne für Aufklärungs- und Überwachungsaufgaben eingesetzt. Diese Diplomarbeit befasst sich mit den theoretischen Grundlagen der Steuerung eines Quadrokopters und entwickelt darauf aufbauend eine kostengünstige Steuerplatine für einen Modellquadrokopter.
Die theoretischen Grundlagen enthalten eine Untersuchung der Dynamik eines frei fliegenden Quadrokopters, bei der Bewegungsgleichungen hergeleitet und mit den Ergebnissen verglichen werden, die in "Design and control of quadrotors with application to autonomous flying" ([Bou07]) vorgestellt wurden. Weiterhin wird die Funktionsweise verschiedener Sensoren beschrieben, die zur Bestimmung der aktuellen räumlichen Ausrichtung geeignet sind, und es werden Verfahren besprochen, mit denen die Ausrichtung aus den Messwerten dieser Sensoren abgeschätzt werden kann. Zusätzlich wird in den Schiefkörper der Quaternionen eingeführt, in dem dreidimensionale Rotationen kompakt dargestellt und effizient verkettet werden können.
Daran anschließend wird die Entwicklung einer einfachen Steuerplatine beschrieben, die sowohl einen autonomen Schwebeflug als auch Fernsteuerung ermöglicht. Die Platine wurde auf einem X-Ufo-Quadrokopter der Firma Silverlit entwickelt und getestet, der daher ebenfalls vorgestellt wird. Die eingesetzten Bauteile und deren Zusammenspiel werden besprochen. Dabei ist insbesondere die WiiMotionPlus hervorzuheben, die als kostengünstiges Gyrosensormodul verwendet wird. Daneben werden verschiedene Aspekte der Steuersoftware erläutert: die Auswertung der Sensordaten, die Zustandsschätzung mit Hilfe des expliziten komplementären Filters nach Mahony et al. ([MHP08]), die Umsetzung des Ausrichtungsreglers sowie die Erzeugung der Steuersignale für die Motoren. Sowohl die Steuersoftware als auch Schaltplan und Platinenlayout der Steuerplatine liegen dieser Arbeit auf einer CD bei. Schaltplan und Platinenlayout sind zusätzlich im Anhang der Arbeit abgedruckt.
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.
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.
Die Erkennung von Fußgängern in digitalen Bildern ist von großem Interesse in der Entwicklung autonomer Systeme und der Interaktion von Computern mit ihrer Umgebung. Die Herausforderungen an ein solches System sind hoch, da die optische Erscheinung von Fußgängern stark variiert und die Umgebung unstrukturiert ist. In dieser Masterarbeit wird ein Standardverfahren aus der Forschung implementiert und erweitert. Dabei ist eine neue Erkenntnis, dass das Merkmal der Color Self-Similarity durch Vorberechnungen um den Faktor 4 beschleunigt werden kann. Das komplette Erkennungsystem wird in dieser Masterarbeit beschrieben und evaluiert, und der Source-Code unter einer Open Source Lizenz veröffσentlicht.
Das Ziel der Bachelor-Arbeit ist es, einen existierenden sechsbeinigen Kleinroboter zu programmieren, der dann in der Lage sein soll, seine Umgebung autonom zu explorieren und eine Karte selbiger zu erstellen. Zur Umgebungswahrnehmung soll ein Laserscanner integriert werden. Die Erstellung der Karte sowie die Selbstlokalisation des Roboters erfolgt durch Anbindung des Sensors an ein geeignetes SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) Verfahren. Die Karte soll die Grundlage für die Pfadplanung und Hindernisvermeidung des Roboters bilden, die ebenfalls im Rahmen dieser Arbeit entwickelt werden sollen. Dazu werden sowohl GMapping als auch Hector Mapping verwendet und getestet.
In der Arbeit wird zudem ein xplorationsalgorithmus beschrieben, mit welchem der Roboter seine Umgebung erkunden kann. Die Umsetzung auf dem Roboter erfolgt innerhalb des ROS (Robot Operating System) Frameworks auf einem "Raspberry Pi" Miniatur-PC.
3D-Modelle werden heute in vielen Bereichen wie Multimedia Anwendungen, Robotik oder der Filmindustrie immer wichtiger. Besonders interessant ist dabei die Erstellung eines 3D-Modells aus einer monokularen Bilderserie, da die hierfür nötigen Kameras immer günstiger, kleiner und ausgereifter produziert werden. Geeignetere Kameras werden in immer mehr Geräten wie Smartphones, Tablet-PCs, Autos etc. verbaut, wodurch sich ein großes Potential für die Verwendung dieser Rekonstruktionstechnik ergibt.
Als Grundlage dieser Arbeit dient eine mit einer kalibrierten Kamera aufgenommene Bilderserie. Aus dieser werden 2D-Punktkorrespondenzen, mit den verbreiteten SURF-Features oder den A-KAZE-Features gewonnen. Aufbauend auf den 2D-Punktkorrespondenzen kann aus diesen mit Hilfe verschiedener Algorithmen ein 3D-Modell in Form einer Punktwolke und Kameraposen rekonstruiert werden.
Um Fehler in dem entstandenen Modell gering zu halten, wird insbesondere aufrnden Bündelausgleich zur Fehlerminimierung eingegangen. Anschließend wird dasrnneben dieser Arbeit entstandene Programm zur 3D-Rekonstuktion und Visualisierung des 3D-Modells erläutert. Das implementierte System wird anschließend anhand von Statistiken evaluiert und die hieraus gewonnenen Erkentnisse präsentiert.
Abschließend werden die Ergebnisse dieser Arbeit zusammengefasst und einrnAusblick auf mögliche Weiterentwicklungen gegeben.
Online Handschrifterkennung chinesischer Schriftzeichen auf androidfähigen mobilen Endgeräten
(2014)
Um mobile Wörterbücher oder Übersetzer zu verwenden, braucht es eine Eingabe. Diese muss zuvor verarbeitet werden, um nutzbar zu sein. Für chinesische Zeichen bietet sich die Handschrift an, da die Schrift hauptsächlich aus Piktogrammen und Ideogrammen besteht.
In dieser Bachelorarbeit wird ein prototypisches Erkennungssystem auf einem mobilen Endgerät implementiert. Die Erkennung soll dabei online und somit während des Schreibens erfolgen. Dies kann dem Benutzer Zeit ersparen, indem verschiedene erkannte Vorschläge zur Laufzeit gegeben werden.
Es werden Grundlagen erläutert und ein Überblick über den aktuellen Stand der Forschung gegeben. Ein Ansatz wird ausgewählt und implementiert, der möglichst schnell ist und wenig Speicherplatz erfordert. Die Implementation wird getestet und es wird gezeigt, dass es möglich ist, eine schnelle Erkennung auf einem kleinen Gerät laufen zu lassen. Es werden Verbesserungen und Erweiterungen vorgeschlagen, sowie ein Ausblick gegeben.
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.
In der Forschung der autonomen mobilen Roboter ist besonders die Pfadplanung immer noch ein sehr aktuelles Thema.
Diese Masterabeit befasst sich mit verschiedenen Pfadplanungsalgorithmen zur Navigation solcher mobilen Systeme. Hierbei ist nicht nur eine kollisionsfreie Trajektorie von einem Punkt zu einem anderen zu ermitteln, sondern sollte diese auch noch möglichst optimal sein und alle Fahrzeug-gegebenen Einschränkungen einhalten. Besonders die autonome Fahrt in unbekannter dynamischer Umgebung stellt eine große Herausforderung dar, da hier eine geschlossene Regelung notwendig ist und dem Planer somit eine gewisse Dynamik abverlangt wird.
In dieser Arbeit werden zwei Arten von Algorithmen vorgestellt. Zum einen die Pfadplaner, welche auf dem A* aufbauen, der im eigentlichen Sinne ein Graphsuchalgorithmus ist: A*, Anytime Repairing A*, Lifelong Planning A*, D* Lite, Field D*, hybrid A*. Zum anderen die Algorithmen, welche auf dem probabilistischen Planungsalgorithmus Rapidly-exploring Random Tree basieren (RRT, RRT*, Lifelong Planning RRT*), sowie einige Erweiterungen und Heuristiken. Außerdem werden Methoden zur Kollisionsvermeidung und Pfadglättung vorgestellt. Abschließend findet eine Evaluation der verschiedenen Algorithmen statt.
Die Forschung im Bereich der modellbasierten Objekterkennung und Objektlokalisierung hat eine vielversprechende Zukunft, insbesondere die Gebäudeerkennung bietet vielfaltige Anwendungsmöglichkeiten. Die Bestimmung der Position und der Orientierung des Beobachters relativ zu einem Gebäude ist ein zentraler Bestandteil der Gebäudeerkennung.
Kern dieser Arbeit ist es, ein System zur modellbasierten Poseschätzung zu entwickeln, das unabhängig von der Anwendungsdomäne agiert. Als Anwendungsdomäne wird die modellbasierte Poseschätzung bei Gebäudeaufnahmen gewählt. Vorbereitend für die Poseschätzung bei Gebäudeaufnahmen wird die modellbasierte Erkennung von Dominosteinen und Pokerkarten realisiert. Eine anwendungsunabhängige Kontrollstrategie interpretiert anwendungsspezifische Modelle, um diese im Bild sowohl zu lokalisieren als auch die Pose mit Hilfe dieser Modelle zu bestimmen. Es wird explizit repräsentiertes Modellwissen verwendet, sodass Modellbestandteilen Bildmerkmale zugeordnet werden können. Diese Korrespondenzen ermöglichen die Kamerapose aus einer monokularen Aufnahme zurückzugewinnen. Das Verfahren ist unabhängig vom Anwendungsfall und kann auch mit Modellen anderer rigider Objekte umgehen, falls diese der definierten Modellrepräsentation entsprechen. Die Bestimmung der Pose eines Modells aus einem einzigen Bild, das Störungen und Verdeckungen aufweisen kann, erfordert einen systematischen Vergleich des Modells mit Bilddaten. Quantitative und qualitative Evaluationen belegen die Genauigkeit der bestimmten Gebäudeposen.
In dieser Arbeit wird zudem ein halbautomatisches Verfahren zur Generierung eines Gebäudemodells vorgestellt. Das verwendete Gebäudemodell, das sowohl semantisches als auch geometrisches Wissen beinhaltet, den Aufgaben der Objekterkennung und Poseschätzung genügt und sich dennoch an den bestehenden Normen orientiert, ist Voraussetzung für das Poseschätzverfahren. Leitgedanke der Repräsentationsform des Modells ist, dass sie für Menschen interpretierbar bleibt. Es wurde ein halbautomatischer Ansatz gewählt, da die automatische Umsetzung dieses Verfahrens schwer die nötige Präzision erzielen kann. Das entwickelte Verfahren erreicht zum einen die nötige Präzision zur Poseschätzung und reduziert zum anderen die Nutzerinteraktionen auf ein Minimum. Eine qualitative Evaluation belegt die erzielte Präzision bei der Generierung des Gebäudemodells.
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.
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.
Technologische Fortschritte auf dem Gebiet der integrierten Halbleitertechnik, die unter anderem auch zur gestiegenen Leistungsfähigkeit der Kamerasensoren beitragen, konzentrierten sich bisher primär auf die Schnelligkeit und das Auflösungsvermögen der Sensoren. Die sich ständig verändernde Entwicklung hat jedoch direkte Folgen auf das physikalische Verhalten einer Kamera und damit auch Konsequenzen für die erreichbare geometrische Genauigkeit einer photogrammetrischen 3D-Rekonstruktion. Letztere stand bisher nicht im Fokus der Forschung und ist eine Aufgabe, der sich diese Arbeit im Sinne der Photogrammetrie und Messtechnik stellt. Aktuelle Untersuchungen und Erfahrungen aus industriellen Projekten zeigen in diesem Zusammenhang, dass das geometrisch-physikalische Verhalten digitaler Kameras - für höchste photogrammetrische Ansprüche - noch nicht ausreichend modelliert ist. Direkte Aussagen zur erreichbaren Genauigkeit bei gegebener Hardware erweisen sich daher bislang als unzureichend. Ferner kommt es aufgrund der unpräzisen Modellierung zu Einbußen in der Zuverlässigkeit der erreichten Ergebnisse. Für den Entwickler präziser kamerabasierter Messverfahren folgt daraus, dass zu einer optimalen Schätzung der geometrischen Genauigkeit und damit auch vollständigen Ausschöpfung der Messkamera geeignete mathematische Modelle erforderlich sind, die das geometrisch physikalische Verhalten bestmöglich beschreiben. Diese Arbeit beschreibt, wie die erreichbare Genauigkeit einer Bündelblockausgleichung, schon a priori mithilfe des EMVA1288 Standards approximiert werden kann. Eine in diesem Zusammenhang wichtige Teilaufgabe ist die Schaffung einer optimalen Messanordnung. Hierzu gehören Untersuchungen der üblicherweise verwendeten Kalibrierkörper und die Beseitigung von systematischen Fehlern vor und nach der Bündelblockausgleichung. Zum Nachweis dieser Systematiken wird eine auf statistischem Lernen basierende Methode beschrieben und untersucht. Erst wenn alle genauigkeitsmindernden Einflüsse berücksichtigt sind, wird der Anteil des Sensors in den Messdaten sichtbar und damit auch mathematisch parametrisierbar. Die Beschreibung des Sensoreinflusses auf die erreichbare Genauigkeit der Bündelblockausgleichung erfolgt in drei Schritten. Der erste Schritt beschreibt den Zusammenhang zwischen ausgewählten EMVA1288-Kennzahlen und der Unsicherheit eines Grauwertes. Der zweite Schritt ist eine Modellierung dieser Grauwertunsicherheit als Zentrumsunsicherheit einer Zielmarke. Zur Beschreibung dieser Unsicherheit innerhalb der Bündelblockausgleichung wird ein stochastisches Modell, basierend auf dem EMVA1288-Standard, vorgeschlagen. Ausgehend vom Rauschen des Zielmarkenmittelpunktes wird im dritten Schritt die Unsicherheit im Objektraum beispielhaft mit Hilfe von physikalisch orientierten Simulationen approximiert. Die Wirkung der vorgeschlagenen Methoden wird anhand von Realkalibrierungen nachgewiesen. Abschließend erfolgt die Diskussion der vorgeschlagenen Methoden und erreichten Ergebnisse sowie ein Ausblick auf kommende Untersuchungen.
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.
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.
Der Wettbewerb um die besten Technologien zur Realisierung des autonomen Fahrens ist weltweit in vollem Gange.
Trotz großer Anstrengungen ist jedoch die autonome Navigation in strukturierter und vor allem unstrukturierter Umgebung bisher nicht gelöst.
Ein entscheidender Baustein in diesem Themenkomplex ist die Umgebungswahrnehmung und Analyse durch passende Sensorik und entsprechende Sensordatenauswertung.
Insbesondere bildgebende Verfahren im Bereich des für den Menschen sichtbaren Spektrums finden sowohl in der Praxis als auch in der Forschung breite Anwendung.
Dadurch wird jedoch nur ein Bruchteil des elektromagnetischen Spektrums genutzt und folglich ein großer Teil der verfügbaren Informationen zur Umgebungswahrnehmung ignoriert.
Um das vorhandene Spektrum besser zu nutzen, werden in anderen Forschungsbereichen schon seit Jahrzehnten \sog spektrale Sensoren eingesetzt, welche das elektromagnetische Spektrum wesentlich feiner und in einem größeren Bereich im Vergleich zu klassischen Farbkameras analysieren. Jedoch können diese Systeme aufgrund technischer Limitationen nur statische Szenen aufnehmen. Neueste Entwicklungen der Sensortechnik ermöglichen nun dank der \sog Snapshot-Mosaik-Filter-Technik die spektrale Abtastung dynamischer Szenen.
In dieser Dissertation wird der Einsatz und die Eignung der Snapshot-Mosaik-Technik zur Umgebungswahrnehmung und Szenenanalyse im Bereich der autonomen Navigation in strukturierten und unstrukturierten Umgebungen untersucht. Dazu wird erforscht, ob die aufgenommen spektralen Daten einen Vorteil gegenüber klassischen RGB- \bzw Grauwertdaten hinsichtlich der semantischen Szenenanalyse und Klassifikation bieten.
Zunächst wird eine geeignete Vorverarbeitung entwickelt, welche aus den Rohdaten der Sensorik spektrale Werte berechnet. Anschließend wird der Aufbau von neuartigen Datensätzen mit spektralen Daten erläutert. Diese Datensätze dienen als Basis zur Evaluation von verschiedenen Klassifikatoren aus dem Bereich des klassischen maschinellen Lernens.
Darauf aufbauend werden Methoden und Architekturen aus dem Bereich des Deep-Learnings vorgestellt. Anhand ausgewählter Architekturen wird untersucht, ob diese auch mit spektralen Daten trainiert werden können. Weiterhin wird die Verwendung von Deep-Learning-Methoden zur Datenkompression thematisiert. In einem nächsten Schritt werden die komprimierten Daten genutzt, um damit Netzarchitekturen zu trainieren, welche bisher nur mit RGB-Daten kompatibel sind. Abschließend wird analysiert, ob die hochdimensionalen spektralen Daten bei der Szenenanalyse Vorteile gegenüber RGB-Daten bieten