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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.
Ziel der Arbeit ist es, Kriterien und Gütemaße zur Bewertung von Merkmalen aus der Musterklassifikation zu finden und diese so in eine graphische Evaluationsumgebung zu integrieren, dass der Nutzer befähigt wird, Erkenntnisse über die Struktur des Merkmalsraumes und die Qualität der einzelnen Merkmale zu erlangen, so dass er zielführend eine möglichst optimale Teilmenge - im Sinne der Klassifikationsgüte und der Anzahl der Merkmale - gewinnen kann. Zunächst werden allgemeine visuelle Merkmale von Pollenkörnern und die manuelle Pollenzählung vorgestellt sowie eine Übersicht über das Pollenmonitor-Projekt zur automatisierten Pollen-Erkennung gegeben. Einem Überblick über die Grundlagen der Mustererkennung mit den Teilschritten Merkmalsextraktion und Klassifikation folgt eine Vorstellung von Kriterien zur Merkmalsbewertung und Verfahren zur Merkmalsselektion. Im Mittelpunkt stehen Entwurf und Umsetzung der Evaluationsumgebung sowie Experimente zur Bewertung und Selektion optimaler Teilmengen aus dem Testdatensatz
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.
Zur Erstellung von 3-D-Oberflächenmodellen real existierender Objekte wird häufig sehr teure Hardware eingesetzt, z.B. 3-D-Laser-Range-Scanner. Da diese keine Grauwert- oder Farbinformationen erfassen können, muss das Objekt zur Wiedergabe farbiger Strukturen zusätzlich abfotografiert und mit den Bildern registriert werden. Die Arbeit entwickelt demgegenüber ein Verfahren zum Einsatz eines kalibrierten Stereokamerasystems. Aus den erhaltenen Sequenzen zweidimensionaler Stereobilder kann ein texturiertes 3-D-Mesh rekonstruiert werden. Im Vergleich zum Einsatz eines Scanners ist dieses Verfahren zwar weniger genau, aber dafür preisgünstiger, platzsparend und schneller einsetzbar. Den Schwerpunkt der Arbeit bilden die Fusionierung der Tiefenkarten und die Erstellung eines texturierten Meshs aus diesen.
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.
Diese Diplomarbeit präsentiert ein interaktives System, welches die Vorzüge eines handelsüblichen Whiteboards mit denen eines Computers kombiniert. Die Inhalte des Whiteboards werden von einer Kamera aufgenommen, vom Computer verarbeitet und für eine Applikation als Eingabe verwendet bzw. durch geeignete Grafiken ergänzt. Dadurch erweitert das Whiteboard die Benutzeroberfläche des Computers. Der Anwender ist in der Lage über handgezeichnete Primitive (Viereck, Dreieck, Kreis) bzw. Kombinationen der Primitive das entwickelte interaktive Spiel zu spielen.
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.
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.
Die automatische Detektion der Lage und Ausrichtung von Unterwasser-Kabeln oder -Pipelines in Kamerabildern ermöglicht es, Unterwasserfahrzeuge autonome Kontrollfahrten durchführen zu lassen. Durch Pflanzenwuchs auf und in der Nähe von Kabeln bzw. Pipelines wird deren visuelle Erfassung jedoch erschwert: Die Bestimmug der Lage über die Detektion von Kanten mit anschließender Linien-Extraktion schlägt oft fehl. Probabilistische Ansätze sind hier den deterministischen überlegen. Durch die Modellierung von Wahrscheinlichkeiten kann trotz geringer Anzahl von extrahierten Merkmalen eine Aussage über den Zustand des Systems getroffen werden. Diese Arbeit stellt ein neues auf Partikelfiltern basierendes Tracking-System für die Verfolgung von Kabeln und Pipelines in Bildsequenzen vor. Umfangreiche Experimente auf realistischen Unterwasser-Videos zeigen die Robustheit und Performanz des gewählten Ansatzes sowie Vorteile gegenüber vorangegangenen Arbeiten.