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)
- 3-D-Laserscannen (1)
- 3-D-Scanning (1)
- 3D-Abbildungen (1)
- Action Recognition (1)
- Action Segmentation (1)
- Automatische Klassifikation (1)
- Autonome Robotik (1)
- Autonomes Robotersystem (1)
- Bewegungsmodell (1)
- Bild (1)
- Bildanalyse-Verfahren (1)
- Bildregistrierung (1)
- Bildsensor (1)
- Blinder Fleck (1)
- CAD (1)
- CT-Datensätze (1)
- ColorSym (1)
- Coloskopie (1)
- Communication System (1)
- Computer Vision (1)
- Computer-aided diagnosis (1)
- Computersimulation (1)
- Computertomografie (1)
- Computertomographie (1)
- DIN EN ISO 9241 (1)
- Darmpolyp (1)
- Deep Learning (1)
- Deep Metric Learning (1)
- Digitale Bilder (1)
- Dreidimensionales Modell (1)
- Dynamische Programmierung (1)
- Farbsymmetrie (1)
- FastSLAM Algorithmus (1)
- Flugkörper (1)
- Gittererzeugung (1)
- Glaukom (1)
- Glint Center Estimation Algorithmus (1)
- Grafikprozessor (1)
- Graphikprozessor (1)
- Heidelberg Retina Tomograph (1)
- Hochgeschwindigkeitstracking (1)
- ICP-Algorithmus (1)
- Imitation Learning (1)
- Inpainting-Verfahren (1)
- Interaktives Whiteboard (1)
- Kalibrieren <Messtechnik> (1)
- Kalibrierung (1)
- Kartographie (1)
- Katadioptrisches Stereosystem (1)
- Klassifikation (1)
- Klassifikationsframework (1)
- Linienkorrelationen (1)
- Lokale Bildmerkmale (1)
- Lokalisierung (1)
- Machine Learning (1)
- Mammographie (1)
- Matchingverfahren (1)
- Medizinische Bildverarbeitung (1)
- Medizintechnik (1)
- Merkmalsbewertung (1)
- Merkmalsdetektion (1)
- Mobiler Roboter (1)
- Modellbasiertes Tracking (1)
- Multimodal Action Recognition (1)
- Multiple Object Tracking (1)
- Multivariate Datenanalyse (1)
- Navigation (1)
- Oberflächenorientierung (1)
- Oberflächenstruktur (1)
- Objektentfernung (1)
- One-Shot Action Recognition (1)
- Optisches Mikroskop (1)
- Ornamentik (1)
- Ornamentklassifikation (1)
- PACS- Picture Archiving (1)
- Personentracking (1)
- Personenverfolgungssystem (1)
- Pfadplanung (1)
- Photogrammetrie Kalibrierung EMVA-1288 (1)
- Photogrammetry (1)
- Planspiegel-System (1)
- Pollenanalyse (1)
- Posebestimmung (1)
- Poseschätzung (1)
- Positionsbestimmung (1)
- Punktkorrelationen (1)
- Pupil Center Estimation Algorithmus (1)
- Qt/C++ (1)
- Radiales System (1)
- Random Finite Sets (1)
- Registrierung <Bildverarbeitung> (1)
- Rescue League (1)
- Retinex-Algorithmus (1)
- Rettungsroboter (1)
- RoboCup (1)
- Roboter (1)
- SIFT-Algorithmus (1)
- SIFT-Merkmale (1)
- SIFT-Verfahren (1)
- STOR (1)
- SURF-Algorithmus (1)
- Schatten (1)
- Selbstlokalisation (1)
- Semantik (1)
- Software- Ergonomie (1)
- Standortbestimmung (1)
- Stereobildfolgen (1)
- Stereosehen (1)
- Tanzspiel (1)
- Text (1)
- Texterkennung (1)
- Textur-Mapping (1)
- Tiefenbild (1)
- Tiefenkarte (1)
- Tracking (1)
- Tracking-System (1)
- USARSim (1)
- Ungarische Methode (1)
- Unterwasser-Pipeline (1)
- Unterwasserfahrzeug (1)
- Unterwasserkabel (1)
- Visuelle Odometrie (1)
- Whiteboard (1)
- depth map (1)
- disparity map (1)
- dynamic programming (1)
- image processing (1)
- menschliches Auge (1)
- path planning (1)
- robotics (1)
- stereo vision (1)
Institut
- Institut für Computervisualistik (59) (entfernen)
Die Zeitschrift c't stellte in der Ausgabe 02/2006 einen Bausatz für einen kleinen mobilen Roboter vor, den c't-Bot, der diese Studienarbeit inspirierte. Dieser Bausatz sollte die Basis eines Roboters darstellen, der durch eine Kamera erweitert und mit Hilfe von Bildverarbeitung in der Lage sein sollte, am RoboCupSoccer-Wettbewerb teilzunehmen. Während der Planungsphase veränderten sich die Ziele: Statt einem Fußballroboter sollte nun ein Roboter für die neu geschaffene RoboCup-Rescue-League entwickelt werden. In diesem Wettbewerb sollen Roboter in einer für sie unbekannten Umgebung selbstständig Wege erkunden, bzw. Personen in dieser Umgebung finden. Durch diese neue Aufgabenstellung war sofort klar, dass der c't-Bot nicht ausreichte, und es musste ein neuer Roboter entwickelt werden, der mittels Sensoren die Umgebung wahrnehmen, durch eine Kamera Objekte erkennen und mit Hilfe eines integrierten Computers diese Bilder verarbeiten sollte. Die Entstehung dieses Roboters ist das Thema dieser Studienarbeit.
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.
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.
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.
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 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
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.
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.
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 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.