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In der vorliegenden Arbeit werden verschiedene Ansätze zur Kalibrierung eines optischen Mikroskops behandelt. Dabei werden sowohl State-of-the-Art-Verfahren der Literatur implementiert als auch Verbesserungen an diesen Algorithmen durchgeführt, um die Ergebnisse stabiler und die Kalibrierung flexibler zu gestalten. Hierzu werden Algorithmen entwickelt, die einzelne Parameter der Kalibrierung vorkalibrieren können und somit das Endergebnis der eigentlichen Kalibrierung verbessern. Des weiteren werden diverse Techniken behandelt, die Störungen in den Eingabedaten unterdrücken und dadurch eine korrekte Modellschätzung für die Kalibrierung ermöglichen. Die Algorithmen werden dabei sowohl auf realen als auch auf synthetischen Daten untersucht und miteinander verglichen.
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.
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.
Das Forschungsprojekt Bildanalyse zur Ornamentklassifikation hat es sich zur Aufgabe gemacht, ornamentale Strukturen in Bildern computergestützt zu lokalisieren, analysieren und klassifizieren. Grundlage des Projekts bildet eine umfangreiche Bilddatenbank, deren Abbildungen manuell vorsortiert sind. Durch Kombinationen mit Methoden der Bildverabeitung und der Verwendung von Wissensdatenbanken (Knowledge Databases) soll diese Kategorisierung weiter verfeinert werden. Sämtliche Bilder durchlaufen bis zum Prozess der Ornamentklassifikation mehrere Vorverarbeitungsschritte. Beginnend mit einem Normalisierungsprozess, bei dem das Bild u. a. entzerrt und entrauscht wird, werden im Anschluss Interessensregionen selektiert. Diese Regionen bilden die Grundlage für das spätere Lokalisieren der Ornamente. Aus ihnen werden mit unterschiedlichen Verfahren Merkmale extrahiert, die wiederum in der Datenbank gespeichert werden. In dieser Arbeit wurde ein weiteres solches Verfahren implementiert und auf seine mögliche Verwendung in dem Projekt untersucht.
Bei der subjektiven Interpretation von Mammographien werden Studien zufolge 10% bis 30% von Brustkrebserkrankungen im Frühstadium nicht erkannt. Eine weitere Fehlrate beziffert die fälschlich als möglichen Brustkrebs eingestuften Herde; diese Fehlrate wird mit 35% angegeben. Ein solche Fehleinschätzung hat für die Patientin weitreichende negative Folgen. Sie wird einer unnötigen psychischen und körperlichen Belastung ausgesetzt. Um solche Fehleinschätzungen zu minimieren, wird zunehmend die Computer-aided Detection/Diagnosis (CAD) eingesetzt. Das Ziel dieser Arbeit ist die Evaluation von Methoden multivariater Datenanalyse, eingesetzt zur Diagnose von Herdbefunden. Die aus der Gesichtserkennung bekannten Methoden Eigenfaces und Fisherfaces werden auf Mammographieaufnahmen angewendet, um eine Einordnung von Herdbefunden nach benign oder malign zu tätigen. Eine weitere implementierte Methode wird als Eigenfeature Regularization and Extraction bezeichnet. Nach einer Einführung zum medizinischen Hintergrund und zum aktuellen Stand der computer-assistierten Detektion/Diagnose werden die verwendete Bilddatenbank vorgestellt, Normierungsschritte aufgeführt und die implementierten Methoden beschrieben. Die Methoden werden der ROC-Analyse unterzogen. Die Flächen unterhalb der ROC-Kurven dienen als Maß für die Aussagekraft der Methoden. Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass alle implementierten Methoden eine schwache Aussagekraft haben. Dabei wurden die Erwartungen an die Fisherface- und ERE-Methode nicht erfüllt. Die Eigenface-Methode hat, angewendet auf Herdbefunde in Mammogrammen, die höchsten AUC-Werte erreicht. Die Berücksichtigung der Grauwertnormierung in der Auswertung zeigt, dass die qualitativen Unterschiede der Mammogramme nicht ausschlaggebend für die Ergebnisse sind.
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.
Die Erstellung räumlicher Abbilder aus planaren Ansichten gewinnt immer mehr Bedeutung in der modernen Medizintechnik. 3D-Rekonstruktionen haben wesentlich zur besseren Detektion,wie auch zu Optimierung und Innovation in der Diagnostik und Behandlungsmethodik bestimmter Krankheitsbilder beigetragen. Durch die Verfahren der Bildverarbeitung ist es möglich, aus Bildsequenzen eine 3D-Abbildung der gefilmten Szene zu erstellen. Ziel dieser Diplomarbeit soll es sein, zu untersuchen, inwieweit sich aus der Aufnahmetechnik aus einer Reihe unkalibrierter Endoskopiebilder weitere Rückschlüsse über die Oberflächenbeschaffenheit des betrachteten Gewebes ziehen lassen. Hierbei wird das Phänomen zugrundegelegt, daß bei der Aufnahme der Bilder Glanzlichter auftreten, wenn die Beleuchtung am Kamerakopf orthogonal zur Gewebeoberfläche auftrifft. Diese Glanzlichter geben daher implizit Aufschluss über die Oberflächenorientierung des Gewebes. Aufgabe ist es nun, diese Glanzlichter in einer Reihe von unkalibrierten Endoskopieaufnahmen zu finden, die Bilder aus der Sequenz einander zuzuordnen, also Korrespondenzen zwischen den Bildern zu finden, und unter Einbeziehung der Kamerageometrie Rückschlüsse auf die Gewebeoberfläche zu ziehen. Zuerst müssen hierfür die Glanzlichter in den Einzelbildern der Sequenz gefunden werden. Dazu wird ein Verfahren verwendet, welches die Glanzlichter durch eine Zerlegung des HSV-Farbraums detektiert und deren Mittelpunkt errechnet. Um die Kamerageometrie zu schätzen, werden mihilfe eines Punktverfolgers Punktkorrespondenzen zwischen den Einzelbildern erstellt, anhand derer sich die Fundamentalmatrix durch RANSAC errechnen läßt. Unter Anwendung eines Autokalibrierungsverfahrens werden aus den geschätzten Fundamentalmatrizen dann in einem abschließenden Schritt die internen Kameraparameter ermittelt. So sollte möglich sein, die Glanzlichter durch eine Sequenz von Bildern zu verfolgen und die Oberflächennormalen einem Referenzbild zuzuordnen.
Diese Arbeit behandelt einen Vergleich verschiedener Algorithmen zur Vorhersage der Bewegung einer Person bei der Ausführung einer sportlichen Aktivität. Als Grundlage für die Vorhersage dienen Bildströme, welche mittels zweier Hochgeschwindigkeitskameras aufgezeichnet wurden. Im Laufe der Arbeit werden Vor- und Nachteile der umgesetzten Ansätze theoretisch erläutert und anschliessend an einer Reihe von Messergebnissen nachgewiesen. Für die Messungen wurde eine Anwendung eingesetzt, welche ebenfalls im Rahmen der Arbeit entwickelt wurde. Neben realen Aufnahmen, wurden zusätzlich synthetische Bildfolgen betrachtet, um Erkenntnisse über das Verhalten der betrachteten Algorithmen unter optimalen Bedingungen zu erlangen.
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.
Im Rahmen der Glaukomdiagnostik sind Größe und Position des Sehnervkopfes wichtige Parameter zur Klassifikation des Auges. Das Finden und exakte Markieren der Papille ist ein subjektiver Vorgang und kann von Arzt zu Arzt stark variieren. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines automatischen Verfahrens zur Detektion der Papille. Zunächst wird der medizinische Hintergrund erläutert (Aufbau des Auges, Glaukom) und das bildgebende Verfahren, der Heidelberg Retina Tomograph, dargestellt. Nach einer Diskussion bisheriger Ansätze zur Detektion der Papille wird ein eigenes Verfahren entwickelt und detailliert beschrieben. Für bei der Implementation aufgetretene Probleme werden Ansätze zur Optimierung vorgeschlagen.
Personenverfolgungssysteme bestehen oft aus teurer und meist an Personen befestigter Trackinghardware, die die Bewegungsfreiheit der Personen deutlich einschränkt. Durch die in den letzten Jahrzehnten angestiegene Rechenleistung der Computersysteme ist es möglich, Bilddaten von digitalen Video-, Foto- oder Webkameras in Echtzeit auszuwerten. Dadurch erschließen sich neue Möglichkeiten, die eine Verfolgung von Personen auch ohne die störrige Trackinghardware erlauben. In dieser Arbeit soll ein System zum Verfolgen von Personen auschließlich unter Zuhilfenahme einer Videokamera und eines Computers, also ohne Marker, entwickelt werden.
Das Ziel dieser Arbeit war die Verbesserung einer Positions- und Orientierungsangabe einer Kamera mit Hilfe von bildbasierten Registrierungsverfahren. Des Weiteren sollte herausgefunden werden, inwieweit eine Beschleunigung der Registrierung erreicht werden kann, wenn die Berechnung der Abstandsmaße auf den Grafikprozessor ausgelagert wird. Für das in dieser Arbeit angestrebte System sollte herausgefunden werden, ob und in welchem Maße eine Verbesserung der ursprünglichen Positionsangabe eingetreten ist. Mit dieser Arbeit wurde erreicht, dass ein lauffähiges und in zahlreichen Tests evaluiertes System unter dem Betriebssystem Linux zur Verfügung steht.
Der Hokuyo URG-04LX Laserscanner wird auf der mobilen Roboterplattform "Robbie" der Arbeitsgruppe Aktives Sehen zur Kartenerstellung und Kollisionsvermeidung eingesetzt. Die Navigation auf Grundlage der 2D-Scans wird den gewachsenen Anforderungen der Rescue-Arenen nicht mehr gerecht. Eine Verwendung von kommerziellen 3D-Laserscannern kommt wegen der hohen Anschaffungskosten nicht in Frage. Idee: Einsatz von mehreren günstigen 2D-Laserscannern mit unterschiedlichen Blickwinkeln oder aber die aktive Veränderung der Scanebene. Das Variieren der Scanebene erfolgt durch Schwenken oder Drehen des Laserscanners. Die Orientierung des Laserscanners im Raum liefert die dritte Dimension. Im Rahmen dieser Arbeit soll eine Plattform entwickelt werden, die es durch rotative Lagerung des Laserscanners ermöglicht, 3D-Laserscans der Umgebung zu erzeugen. Hierbei soll ein möglichst einfacher Aufbau erreicht werden, der es weiterhin ermöglicht, den Laserscanner zur Erzeugung von 2D-Karten zu benutzen. Um das Stereokamerasystem des Roboters nicht zu beeinträchtigen, wird zusätzlich ein sehr kompakter Aufbau angestrebt.
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.
In der Bildverarbeitung werden zunehmend Algorithmen unter Verwendung von prägnanten Merkmalen implementiert. Prägnante Merkmale können sowohl für die optische Kameraposebestimmung als auch für die Kalibrierung von Stereokamerasystemen verwendet werden. Für solche Algorithmen ist die Qualität von Merkmalen in Bildern ein entscheidender Faktor. In den letzten Jahren hat sich an dieser Stelle das von D. Lowe 2004 vorgestellte SIFT-Verfahren hervorgetan. Problematisch bei der Anwendung dieses Verfahrens ist seine hohe Komplexität und der daraus resultierende hohe Rechenaufwand. Um das Verfahren zu beschleunigen, wurden bereits mehrere Implementationen veröffentlicht, die teils weiterhin ausschließlich die CPU nutzen, teils neben der CPU auch die GPU zur Berechnung bestimmter Teilbereiche des SIFT verwenden. Diese Implementationen gilt es zu hinterfragen. Ebenso ist die Qualität der Merkmale zu untersuchen, um die Verwendbarkeit von SIFT-Merkmalen für andere Bereiche der Bildverarbeitung gewährleisten zu können. Zur Visualisierung der Ergebnisse wurde eine GUI erstellt.
Die Selbstlokalisation von Robotern ist schon seit Jahren ein aktuelles Forschungsthema, das insbesondere durch immer weiterentwickelte Techniken und Verfahren verbessert werden kann. Insbesondere finden Laserscanner in der Robotik immer häufiger Anwendung. In dieser Arbeit wird untersucht, ob durch die Fusionierung von Kamerabildern und 3D-Laserscannerdaten eine robuste und schnelle Selbstlokalisation theoretisch sowie praktisch realisierbar ist.
Im Rahmen der Arbeit wurde ein mehrstufiger Algorithmus entwickelt, der es ermöglicht, aus Bildfolgen eine Trajektorie der Kamerabewegung zu rekonstruieren. Die Kalibrierung der Kamera beruht auf dem Verfahren von Zhang und ermöglicht den Ausgleich der durch das Objektiv entstehenden radialen Verzerrung der Bilder. Die sich anschließende Detektion prägnanter Merkmale wird durch den SIFT-Operator geleistet, welcher neben subpixelgenauer Lokalisation der Merkmale zusätzlich einen stark markanten Deskriptor zu deren Beschreibung liefert. Außerdem sind die Merkmale invariant gegenüber Rotationen, was für einige mögliche Anwendungsfälle sehr relevant ist. Die Suche nach Korrespondenzen wurde auf Basis der Distance Ratio ausgeführt. Hier wurde eine komplette Formalisierung der Korrelationsbeziehung zwischen Merkmalsvektoren präsentiert, welche eindeutig eine symmetrische Beziehung zwischen SIFT-Merkmalsvektoren definiert, die den an eine Korrespondenz gestellten Ansprüchen gerecht wird. Zusätzlich wurde motiviert, warum die sonst in der Bildverarbeitung gängige Methode der Hierarchisierung zur Reduktion des Aufwands in diesem speziellen Fall zu schlechteren Inlier-Raten in den gefundenen Korrespondenzen führen kann. Anschließend wurde ein genereller Überblick über den RANSAC-Algorithmus und die aus ihm entspringenden Derivate gegeben.
Für diese Studienarbeit können zwei Schwerpunkte genannt werden. Einerseits sollten verschiedene Verfahren zur Fluchtpunktschätzung aus Wissenschaft und Forschung eingänglich untersucht und erörtert werden. Dies im Hinblick auf ein detaillierteres Analyseverfahren, das die Möglichkeit bietet, mehrere Gebäudeseiten automatisiert entzerren zu können. Andererseits sollten sich die gewünschten Verbesserungen in das bereits vorhandene Gesamtsystem des Projekts Ornamente eingliedern, um so das Endergebnis der Klassifizierung von Ornamenten zu verbessern. Daraus entstanden die in Kapitel 1 genannten Hauptaufgaben. Neben dem TAM-Verfahren, dass im vorhandenen Teilprozess der Entzerrung bereits zum Einsatz kam, wurde in Kapitel 2 das Verfahren KHT nach Tuytelaars beschrieben. Ansätze der KHT waren im Bestehenden zu erkennen, wie sich während der anfänglichen Einarbeitung in das Themengebiet Fluchtpunktfindung und dem Gesamtsystem der Ornamentklassifizierung herausstellte. Allerdings waren einige Aspekte, wie sie von Tytelaars et al. in [TGPM98] zur KHT beschrieben sind, nicht enthalten. Der erste Lösungsansatz zur Entzerrung von mehreren Gebäudeseiten bestand darin, die KHT unabhängig von allen Prozessen des Gesamtsystems zu implementieren, um so die Genauigkeit der Fluchtpunktdetektion zu erhöhen. Mit dieser detaillierteren Fluchtpunktfindung sollte das bereits bestehende Modul der Entzerrung zu besseren Ergebnissen führen. Um die Entzerrung für sich alleine nutzen zu können, musste sie vorerst von der vorhandenen Fluchtpunktschätzung isoliert werden. Während der in Kapitel 3 beschriebenen Umstrukturierung und Trennung der beiden Prozesse wurde das eigentliche Problem der Verarbeitung von mehreren Gebäudeseiten erkannt. Nicht die Fluchtpunkte und die Verfahren für ihre Detektion sind ausschlaggebend, weitere Ebenen im Bild erkennen zu können. Vielmehr verhindert dies der fehlende Rückschluss von extrahierten Kanten auf die Lage, Größe und Anzahl der im Bild vorhandenen Gebäudeseiten. Wären hierzu Informationen bekannt, könnten, wie auch für ornamentale Bereiche, ROIs festgelegt werden, die mit einer hohen Wahrscheinlichkeit eine abgegrenzte Gebäudeseite beinhalten. Um diese daraufhin zu entzerren, kann das jetzt isolierte Programm zur Entzerrung genutzt werden. Die KHT umzusetzen, wurde als Lösungsweg verworfen und der eigene Lösungsansatz "Level of Detail" aus Kapitel 3 wurde entwickelt. Die entstandenen Programme wurden wie gefordert in PUMA, der "Programmierumgebung für die Musteranalyse" eingebunden. Wie die Test aus Kapitel 4 jedoch zeigen, konnte damit keine Verbesserung erzielt werden.