004 Datenverarbeitung; Informatik
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- Institut für Computervisualistik (222) (entfernen)
The goal of this thesis was to develop an interactive cloud simulation based on physical laws from fluid and cloud dynamics that can be used to visualize the physical processes involved in the cloud formation process. Chapter 2 showed that a great number of cloud modeling methods already exist, both procedural and physically motivated. Since the simulation developed in this thesis is based on computational fluid dynamics, the most influential works in this field in relation to computer graphics were also identified. Next, the cloud formation process in the atmosphere was explained, demonstrating the connections between air pressure, temperature and humidity. The temperature distribution of the atmosphere was identified as the most significant factor in cloud formation, before two different kinds of cloud classifications were introduced. The following chapter was dedicated to formulating the previously described cloud formation process in terms of physics. It presented the Navier- Stokes equations of incompressible fluid motion as the method of describing the movement of air masses in the atmosphere and explained how they can be simplified. Furthermore, this chapter was used to introduce concepts from thermodynamics that are necessary for the description of cloud dynamics, and to present a water continuity model that defines the state changes of water in the atmosphere. It was also explained where and how the presented concepts abstract from reality. In chapter 5, it was first described how the cloud model was developed based on the concepts evaluated before, identifying the temperature, water vapor, cloud water, and velocity as the state variables necessary for a cloud simulation. Next, the unconditionally stable implicit semi-Lagrangian method for the solution of the Navier-Stokes equation was presented, and it was explained how the equations for the water continuity, latent heat, and buoyant force computations are solved. All the steps were then summarized and put into context by describing the simulation loop that is executed for every step of the cloud simulation. In the following, details were given about the simple rendering method for the clouds, and the visualization methods for the velocity field and the temperature were evaluated. Finally, the user interface that controls the parameters of the simulation was explained. Chapter six showed the results of the simulation of convective and stratus clouds and commented on the performance of the system.
Ziel der Arbeit war es, ein audiovisuelles System aufzubauen, das die Interaktion mit Bild und Ton ermöglicht und die Natur der synästhetischen Wahrnehmung nutzt. Seit der Antike beschäftigen sich Menschen mit der Frage nach dem Zusammenhang und der Verwandtschaft von Tönen und visuellen Elementen wie Farben oder geometrischen Formen. Welches Bild baut sich beim Hören von Musik mit Hilfe der synästhetischen Wahrnehmung in unserer Vorstellung auf? Ein Musikstück kann "weich" oder "kantig" klingen, ein Klang wird als "warm" oder "kühl" empfunden. Die Umkehr dieser Frage stellt die Grundlage dieser Studienarbeit dar: Welchen Klang erzeugt ein Bild?
Das Hauptaugenmerk dieser Arbeit, liegt auf einer softwareergonomisch empfehlenswerten Integration eines Serach Term Recommender Moduls (STR) mithilfe von Usability-Tests und dem gezielten Blick auf den State of the Art des Interaktionsdesigns bei Retrieval-Mehrwertdiensten. Daniela Holl (Holl, 2009) hat in ihrer Diplomarbeit ein Search Term Recommender Modulprototyp unter der Verwendung der Software MindServer entwickelt und die Vorzüge eines Search Term Recommenders in Bezug auf die Behandlung der verbleibenden Vagheit zwischen Benutzer und kontrolliertem Vokabular erläutert. Nach Entwicklung eines lauffähigen Prototyps führte sie eine empirische Studie zu den gelieferten Ergebnissen bzw. der Qualität der zurückgegeben Ergebnisse durch. Somit wurde zu einem Großteil eine korrekte Funktionalität dieses Prototyps gewährleistet.rnSinn und Zweck des Search Term Recommenders ist es, dem Benutzer nur die Terme vorzuschlagen, welche nicht bereits durch Termtransformationen des Heterogenitätsservices behandelt wurden. Vorallem aber steht die Unterstützung der gezielten Suche nach bestimmten Daten zur Befriedigung des Informationsbedürfnisses im Mittelpunkt. Dabei gilt es den Benutzer sowohl in seiner Suchanfrageformulierung visuell, als auch beim Herausfiltern, der für ihn relevanten Ergebnisse in der Trefferanzeige zu unterstützen.rnDa bislang lediglich maschinelle und interne Daten zum Testabgleich verwendet wurden, liegt die Priorität dieser Arbeit auf der Untersuchung von Dialoggestaltung bzw. der Benutzerinteraktion mit dem Search Term Recommender. Schwerpunkt war eine umfassende Evaluation von Designprototypen und (Papier)-Mockups, mittels Methoden des Usability-Engineering direkt am Benutzer selbst. Dies hinsichtlich Machbarkeit und Gebrauchstauglichkeit des Search Term Recommenders.
Das Ziel dieser Masterarbeit war es, ein Konzept für einen mobilen Stadtführer mit gamebasierten Inhalten zu entwerfen und prototypisch umzusetzen.
Die Anwendung soll ein flexibles und unabhängiges Entdecken der Stadt Koblenz ermöglichen. Basierend auf den geographischen Daten wurden in der Anwendung stadthistorische Informationen sowie interessante Geschichten zu verschiedenen Orten bereitgestellt. Diese Informationen wurden mit spielerischen Elementen kombiniert, um ein motivierendes Konzept zu schaffen.
Dafür wurden zunächst verwandte Ansätze untersucht und darauf aufbauend unter Berücksichtigung eigener Ideen ein neues Konzept entwickelt. Das Konzept wurde prototypisch als Android-Anwendung umgesetzt. Das Ergebnis wurde in einer abschließenden Evaluation mit 15 Probanden untersucht. Dabei wurden mit Hilfe eines Fragebogens unter anderem die Bedienbarkeit, die Motivation durch die Spielelemente und der Mehrwert der Anwendung betrachtet.
Ziel der Bachelorarbeit war es, eine moderne Art des Geländespiels "Schnitzeljagd" zu entwickeln. Dieses sollte möglichst auf jedem aktuellen Smartphone spielbar sein, welches mit dem Betriebssystem Android arbeitet. Das Gelände ist begrenzt auf den Universitätscampus Koblenz, somit dient das Spiel auch dazu, den Campus besser kennenzulernen.
Den Benutzern der Campusjagd wird eine mobile Applikation geboten, welche sie anhand von Hinweisen und Rätseln über den kompletten Campus führt, um letztendlich an einen Zielort zu gelangen, an welchem sich ein "Schatz" befindet. Anstatt wie üblich auf dem Gelände Schnitzel bzw. Schnipsel mit Hinweisen zu verstecken, werden bei der Campusjagd QR-Codes aufgehängt, um so den Weg zu markieren. Zur Täuschung sind auch irrelevante Codes zu finden. Die Codes müssen in der richtigen Reihenfolge abgelaufen werden, d. h. von einem Code erhält der Spieler den Hinweis zum jeweiligen Nächsten. Außerdem ist es möglich, dass aus einem QR-Code mehrere Hinweise für nächste Stationen angezeigt werden.
Bei der eindeutigen Isolation und Klassifizierung von Merkmalen in 3D-Multi-Attribut-Volumendaten sind multidimensionale Transferfunktionen unabdingbar. Jedoch wird bei mehreren Dimensionen das Verständnis der Daten sowie die Interaktion mit diesen zu einer Herausforderung. Weder die Kontrolle der vielseitigen Eingabeparameter noch die Visualisierung im höherdimensionalen Raum sind trivial.
Ziel dieser Arbeit ist die Erstellung eines Transferfunktionseditors, der durch die Verwendung von verschiedenen Visualisierungs- und Interaktionstechniken, z.B. der Verwendung von parallelen Koordinatenachsen, die Erstellung multidimensionaler Transferfunktionen unterstützt. Dabei sollen unterschiedliche Dimensionen interaktiv ausgewählt und kombiniert werden und die Veränderungen der Transferfunktion durch visuelles Feedback im gerenderten Volumen bestätigt werden.
Diese Arbeit vermittelt die mathematischen Grundlagen des Ray-Casting Algorithmus und bespricht eine interaktive Umsetzung auf Grafikkarten mit Hilfe einer modernen Schnittstelle. Die Implementation erfolgt im Rahmen eines umfassenden Programmes, welches weitere Techniken und Verbesserungen des Algorithmus für den Nutzer anwählbar macht. Unter anderem wird von Transferfunktionen und lokaler Beleuchtung Gebrauch gemacht, um realistische Materialien darstellen zu können. Die Benutzeroberfläche bietet die Möglichkeit, Volumina zu importieren, Transferfunktionen zu definieren, Parameter der Darstellung einzustellen und weitere Techniken zu aktivieren, deren Grundlagen und Umsetzung ebenfalls in dieser Arbeit dargelegt werden. Der Nutzen der anwählbaren Optionen wird je nach Fall auf optische Qualität oder Vorteil in der Performance hin untersucht.
Diese Masterarbeit behandelt den Themenbereich des interkulturellen Webdesigns im Internet. Dabei werden exemplarisch zwei an dieselbe Zielgruppe gerichtete Webseiten aus verschiedenen Ländern miteinander verglichen. Anhand von Kulturdimensionen werden kulturelle Unterschiede auf der jeweiligen Webseite aufgezeigt. Bei der Internetseiten-Analyse wird insbesondere auf die Frage eingegangen, wie ausführlich sich die jeweiligen Webseitengestalter und -betreiber Gedanken über kulturelle Unterschiede ihrer Nutzer/-innen und die Erzeugung eines entsprechenden interkulturellen Webdesigns gemacht haben. Die Analyse zeigt auf, auf welche kulturellen und insbesondere interkulturellen Aspekte der Länder bei der Webseitengestaltung Rücksicht genommen wird. Da hierbei im Rahmen der durchgeführten Untersuchung festgestellt wurde, dass die Umsetzung des interkulturellen Webdesigns nicht konsequent in der Gesamtheit der Webseite erfolgt, werden konkrete Vorschläge zu möglichen Verbesserungen aufgezeigt.
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 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.
In den systematischen Neurowissenschaften werden oft Experimente durchgeführt, welche die Kommunikation von Hirnarealen bei der Bewältigung einer bestimmten Aufgabe untersuchen. Dabei wird angenommen, dass Neuronenverbände, die ihre Aktivität synchronisiert haben, an dieser Aufgabe beteiligt sind. In den aufgezeichneten EEG-Daten kann diese Zusammenarbeit anhand von interregionaler Kohärenz als Phasensynchronizität der Hirnstromfrequenz nachgewiesen bzw. quantifiziert werden. Ziel der Arbeit ist die Implementierung einer Software, welche die notwendigen Schritte der Kohärenzanalyse durchführt und die Ergebnisse statistisch aufbereitet und darstellt. Da die Verfahren und der Ablauf weitgehend durch die Anforderungsspezifikation vorgegeben sind, liegt ein Schwerpunkt der Arbeit auf dem Entwurf und der Programmierung einer intuitiv zu bedienenden Benutzeroberfläche, die den automatisierten Ablauf der Analyse ermöglicht. Ein Statistik-Toolkit soll die Überprüfung von Arbeitshypothesen ermöglichen (Signifikanz). Weiterhin soll die Darstellung den Transport und die Diskussion der Ergebnisse erleichtern.
Konzept und Umsetzung eines E-Learning Nähkurses mit Integration von 3D-Modellen und Animationen
(2007)
Markerloses Tracking im Bereich des modellbasierten Ansatzes Analyse durch Synthese nutzt den Vergleich von Kamerabild mit einer synthetischen Computergraphik, um die Kamerapose zu bestimmen. Hier werden ein High Dynamic Range Videokamerabild und eine photorealistische Computergraphik verglichen. Die Computergraphik ist Ergebnis einer Lichtsimulation basierend auf HDR Bildern einer Kamera mit Fischaugenobjektiv. Auf Basis der Ähnlichkeit von natürlichen Merkmalen soll die Relevanz verschiedener Rendering Parameter untersucht werden.
Ziel dieser Arbeit ist es, markerloses Tracking unter dem Ansatz der Analyse durch Synthese zu realisieren und dabei auf den Einsatz merkmalsbasierter Verfahren zu verzichten. Das Bild einer Kamera und ein synthetisches Bild der Szene sollen durch den Einsatz von Stilisierungstechniken so verändert und angeglichen werden, dass zu dem gegebenen Kamerabild aus einer Auswahl von gerenderten Bildern jenes erkannt werden kann, welches die reale Kamerapose am exaktesten wiedergibt. Es werden Kombinationen von Ähnlichkeitsmaßen und Visualisierungen untersucht, um eine bestmögliche Vergleichbarkeit der Bilder zu erreichen, welche die Robustheit gegen Trackingfehler erhöhen soll.
Markerloses Tracking unter Verwendung von Analyse durch Synthese auf Basis von Featuredetektoren
(2008)
In der vorliegenden Diplomarbeit wurde ein auf "Analyse durch Synthese" sowie Featuredetektoren basierendes Trackingsystem implementiert, beschrieben und getestet. Das Ziel war die Untersuchung im Hinblick auf den Mehrwert der Computergraphik in einem markerlosen Trackingablauf, indem der Ansatz der "Analyse durch Synthese" zur Poseschätzung eingesetzt wird.
Die Herzkranzgefäße sind verantwortlich für die Blutversorgung des Herzmuskels. Eine Störung des Blutflusses durch Verengungen oder gar Verstopfungen dieser Gefäße kann Herzerkrankungen bis hin zum Herzinfarkt auslösen. Eine Analyse dieser Strukturen ist damit von vitalem Interesse für die Diagnostik solcher Erkrankungen als auch die Planung einer möglichen Therapie. Im Rahmen dieser Diplomarbeit soll ein Verfahren entwickelt und implementiert werden, das es ermöglicht, einzelne Projektionsbilder aus der Angiographie mit tomographischen Volumendaten (CT, MR) in Deckung zu bringen, d.h. zu matchen. Die Fragestellung dahinter ist die nach der Korrelation der aus den Volumendaten gewonnenen Informationen über die Herzkranzgefäße mit dem gegenwärtigen "Gold-Standard" - der Angiographie. Dazu notwendig ist die Entwicklung eines Ansatzes zur Generierung von, den Angiographiebildern entsprechenden, künstlichen Projektionsbildern aus den (bereits segmentierten) Volumendaten. Die Festlegung der Projektionsparameter sowie das Matching selbst sollen automatisch erfolgen.
Die Koloskopie ist der Goldstandard zur Aufspürung von gefährlichen Darmpolypen, die sich zu Krebs entwickeln können. In einer solchen Untersuchung sucht der Arzt in den vom Endoskop gelieferten Bildern nach Polypen und kann diese gegebenenfalls entfernen. Um den Arzt bei der Suche zu unterstützen, erforscht die Universität Koblenz-Landau zur Zeit Methoden, die zur automatischen Detektion von Polypen auf endoskopischen Bildern verwendet werden können. Wie auch bei anderen Systemen zur Mustererkennung werden hierzu zunächst Merkmale aus den Bildern extrahiert und mit diesen ein Klassifikator trainiert. Dieser kann dann für die Klassifikation von ihm unbekannten Bildern eingesetzt werden. In dieser Arbeit wurde das vorhandene System zur Polypendetektion um Merkmalsdetektoren erweitert und mit den bereits vorhandenen verglichen. Implementiert wurden Merkmale basierend auf der Diskreten Wavelet-Transformation, auf Grauwertübergangsmatrizen und auf Local Binary Patterns. Verschiedene Modifikationen dieser Merkmale wurden getestet und evaluiert.
This thesis addresses the automated identification and localization of a time-varying number of objects in a stream of sensor data. The problem is challenging due to its combinatorial nature: If the number of objects is unknown, the number of possible object trajectories grows exponentially with the number of observations. Random finite sets are a relatively new theory that has been developed to derive at principled and efficient approximations. It is based around set-valued random variables that contain an unknown number of elements which appear in arbitrary order and are themselves random. While extensively studied in theory, random finite sets have not yet become a leading paradigm in practical computer vision and robotics applications. This thesis explores random finite sets in visual tracking applications. The first method developed in this thesis combines set-valued recursive filtering with global optimization. The problem is approached in a min-cost flow network formulation, which has become a standard inference framework for multiple object tracking due to its efficiency and optimality. A main limitation of this formulation is a restriction to unary and pairwise cost terms. This circumstance makes integration of higher-order motion models challenging. The method developed in this thesis approaches this limitation by application of a Probability Hypothesis Density filter. The Probability Hypothesis Density filter was the first practically implemented state estimator based on random finite sets. It circumvents the combinatorial nature of data association itself by propagation of an object density measure that can be computed efficiently, without maintaining explicit trajectory hypotheses. In this work, the filter recursion is used to augment measurements with an additional hidden kinematic state to be used for construction of more informed flow network cost terms, e.g., based on linear motion models. The method is evaluated on public benchmarks where a considerate improvement is achieved compared to network flow formulations that are based on static features alone, such as distance between detections and appearance similarity. A second part of this thesis focuses on the related task of detecting and tracking a single robot operator in crowded environments. Different from the conventional multiple object tracking scenario, the tracked individual can leave the scene and later reappear after a longer period of absence. Therefore, a re-identification component is required that picks up the track on reentrance. Based on random finite sets, the Bernoulli filter is an optimal Bayes filter that provides a natural representation for this type of problem. In this work, it is shown how the Bernoulli filter can be combined with a Probability Hypothesis Density filter to track operator and non-operators simultaneously. The method is evaluated on a publicly available multiple object tracking dataset as well as on custom sequences that are specific to the targeted application. Experiments show reliable tracking in crowded scenes and robust re-identification after long term occlusion. Finally, a third part of this thesis focuses on appearance modeling as an essential aspect of any method that is applied to visual object tracking scenarios. Therefore, a feature representation that is robust to pose variations and changing lighting conditions is learned offline, before the actual tracking application. This thesis proposes a joint classification and metric learning objective where a deep convolutional neural network is trained to identify the individuals in the training set. At test time, the final classification layer can be stripped from the network and appearance similarity can be queried using cosine distance in representation space. This framework represents an alternative to direct metric learning objectives that have required sophisticated pair or triplet sampling strategies in the past. The method is evaluated on two large scale person re-identification datasets where competitive results are achieved overall. In particular, the proposed method better generalizes to the test set compared to a network trained with the well-established triplet loss.
Colonoscopy is one of the best methods for screening colon cancer. As the automatic detection of polyps in endoscopic images is a challenging task for image processing, a variety of research groups have proposed methods that try to fulfill this task to develop a system which supports the doctors during examination. However, the problem is still "at least partially" not solved. This paper gives a summary of 16 different polyp detection methods published in the last ten years. We found out that the major draw-back of many approaches is the lack of representative video data, which hinders comparison and evaluation of the published methods.
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 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.
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.
Ziel der Arbeit ist es, einen MP3-Player zu entwickeln, der eine Benutzerinteraktion ermöglicht, wie es gängige Computerprogramme zur Wiedergabe von Musik tun. Der Benutzer soll über eine grafische Oberfläche MP3-Dateien laden, abspielen und in Playlisten organisieren können. Ferner soll es möglich sein, Metadaten wie Titel, Autor, Genre, Veröffentlichungsjahr und vieles weitere als zusätzlichen Tag zu speichern und zu editieren. Diese Informationen soll die Software auch beim Abspielen eines Musikstückes auslesen und dem Nutzer übersichtlich anzeigen. Hier scheitern die meisten Player aufgrund ihres kleinen Displays. Außerdem soll der MP3-Player auch rudimentäre Funktionen zur Echtzeitmanipulation der Musikwiedergabe bieten. Als Hardware zum Abspielen der Musikdateien dient die Spielekonsole Nintendo DS, welche aufgrund ihrer beiden Displays genügend Anzeigemöglichkeiten für eine grafische Benutzerführung bietet. Eines der beiden Displays dient zudem als Touchscreen und kann für Eingaben verwendet werden.
Zielsetzung Ziel der Diplomarbeit ist die Erforschung und Evaluation verschiedener multimodaler Interaktions- und Präsentationstechniken mit der Nintendo Wii Fernbedienung. Der zentrale Ansatz besteht darin, die verschiedenen alternativen Ein- und Ausgabemöglichkeiten der Nintendo Wiimote für Multimediapräsentationen im Bereich Bildung und Lehre nutzbar zu machen. Gesucht ist eine möglichst benutzerfreundliche Kombination verschiedener Präsentationslösungen in einem Eingabegerät, zu einem Bruchteil der Kosten existierender Lösungen. WiinterAct Um die Verbindung zwischen den multimodalen Interaktionsmöglichkeiten der Nintendo Wii Fernbedienung und den gewünschten Präsentationstechniken am Computer herzustellen, wurde die Software WiinterAct entwickelt. Mit Hilfe von WiinterAct lässt sich eine beliebige Präsentationssoftware über die Bedienknöpfe der Wiimote oder per Gestenerkennung steuern. Zusätzlich wurden alternative Mauszeigermanipulationsmöglichkeiten implementiert. So kann der Mauszeiger per interaktiver Laserpointer Metapher oder über ein interaktives Whiteboard auf Basis der Wiimote bewegt werden. Die hierfür nötige 4-Punkt-Kalibrierung wurde dabei stark vereinfacht. Neben einer intuitiven Visualisierung der Accelerometer- und Infrarotdaten aus der Wiimote wurde ferner eine Demoapplikation (FittsLaWii) zum Messen der Eingabegeschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit verschiedener Interaktionsmethoden bzw. Interaktionsgeräten entwickelt. Fazit Zusammenfassend lassen sich die Ergebnisse der Arbeit in viele andere Bereiche der Mensch-Computer-Interaktion übertragen.
Zunächst soll das Thema Non-Photorealistic Rendering vorgestellt werden, bevor auf die Theorie der implementierten Verfahren eingegangen wird. Im Vergleich zur klassischen Graphik-Pipeline wird anschließend auf die Pipeline-Stufen eingegangen, die sich bei moderner Graphikhardware programmieren lassen. Mit Cg wird eine Shader-Hochsprache präsentiert, die zur Programmierung von Graphikkarten eingesetzt wird. Danach wird die Graphikbibliothek Direct3D und das Framework DXUT vorgestellt. Vom softwaretechnischen Entwurf ausgehend, wird die Implementierung der einzelnen Verfahren des Non-Photorealistic Rendering dargestellt. Anschließend wird die Planung und Realisierung der Benutzerschnittstelle erläutert. Die erzielten Ergebnisse werden anhand von Bildschirmphotos aufgezeigt und es wird kurz auf die Darstellungsgeschwindigkeit eingegangen. Abschließend sollen sinnvolle Erweiterungen des Programms und interessante Verfahren, die nicht implementiert wurden, erläutert werden.
In dieser Arbeit werden drei Verfahren zur Objektentfernung aus Bildern einander gegenübergestellt. Zwei der ausgewählten Verfahren stammen aus dem Bereich der sogenannten Inpainting-Verfahren, während das dritte dem Forschungsgebiet der medizinischen Bildverarbeitung entnommen ist. Die Evaluation dieser Verfahren zeigt ihre jeweiligen Vor- und Nachteile auf und prüft ihre Anwendbarkeit auf das spezifische Problem, ein Farbkalibriermuster aus strukturdominierten Bildern zu entfernen. Auf der Grundlage dieser Eigenschaften werden abschließend mehrere Erweiterungen vorgestellt, die eine verbesserte Anwendbarkeit auf das gestellte Problem erreichen.
Der Zwang zur Entwicklung immer neuer Technologien hat den Entwicklungsaufwand vieler Spiele enorm in die Höhe getriebenen. Aufwändigere Grafiken und Spiele-Engines erfordern mehr Künstler, Grafiker, Designer und Programmierer, weshalb die Teams immer größer werden. Bereits jetzt liegt die Entwicklungszeit für einen Ego-Shooter bei über 3 Jahren, und es entstehen Kosten bis in den zweistelligen Millionenbereich. Neue Techniken, die entwickelt werden sollen, müssen daher nach Aufwand und Nutzen gegeneinander abgewogen werden. In dieser Arbeit soll daher eine echtzeitfähige Lösung entwickelt werden, die genaue und natürlich aussehende Animationen zur Visualisierung von Charakter-Objekt-Interaktionen dynamisch mithilfe von Inverser Kinematik erstellt. Gleichzeitig soll der Aufwand, der für die Nutzung anfällt, minimiert werden, um möglichst geringe zusätzliche Entwicklungskosten zu generieren.
On the recognition of human activities and the evaluation of its imitation by robotic systems
(2023)
This thesis addresses the problem of action recognition through the analysis of human motion and the benchmarking of its imitation by robotic systems.
For our action recognition related approaches, we focus on presenting approaches that generalize well across different sensor modalities. We transform multivariate signal streams from various sensors to a common image representation. The action recognition problem on sequential multivariate signal streams can then be reduced to an image classification task for which we utilize recent advances in machine learning. We demonstrate the broad applicability of our approaches formulated as a supervised classification task for action recognition, a semi-supervised classification task for one-shot action recognition, modality fusion and temporal action segmentation.
For action classification, we use an EfficientNet Convolutional Neural Network (CNN) model to classify the image representations of various data modalities. Further, we present approaches for filtering and the fusion of various modalities on a representation level. We extend the approach to be applicable for semi-supervised classification and train a metric-learning model that encodes action similarity. During training, the encoder optimizes the distances in embedding space for self-, positive- and negative-pair similarities. The resulting encoder allows estimating action similarity by calculating distances in embedding space. At training time, no action classes from the test set are used.
Graph Convolutional Network (GCN) generalized the concept of CNNs to non-Euclidean data structures and showed great success for action recognition directly operating on spatio-temporal sequences like skeleton sequences. GCNs have recently shown state-of-the-art performance for skeleton-based action recognition but are currently widely neglected as the foundation for the fusion of various sensor modalities. We propose incorporating additional modalities, like inertial measurements or RGB features, into a skeleton-graph, by proposing fusion on two different dimensionality levels. On a channel dimension, modalities are fused by introducing additional node attributes. On a spatial dimension, additional nodes are incorporated into the skeleton-graph.
Transformer models showed excellent performance in the analysis of sequential data. We formulate the temporal action segmentation task as an object detection task and use a detection transformer model on our proposed motion image representations. Experiments for our action recognition related approaches are executed on large-scale publicly available datasets. Our approaches for action recognition for various modalities, action recognition by fusion of various modalities, and one-shot action recognition demonstrate state-of-the-art results on some datasets.
Finally, we present a hybrid imitation learning benchmark. The benchmark consists of a dataset, metrics, and a simulator integration. The dataset contains RGB-D image sequences of humans performing movements and executing manipulation tasks, as well as the corresponding ground truth. The RGB-D camera is calibrated against a motion-capturing system, and the resulting sequences serve as input for imitation learning approaches. The resulting policy is then executed in the simulated environment on different robots. We propose two metrics to assess the quality of the imitation. The trajectory metric gives insights into how close the execution was to the demonstration. The effect metric describes how close the final state was reached according to the demonstration. The Simitate benchmark can improve the comparability of imitation learning approaches.
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.
Thematik dieser Arbeit ist das dreidimensionale Image-Warping für diffuse und reflektierende Oberflächen. Das Warpingverfahren für den reflektierenden Fall gibt es erst seit 2014. Bei diesem neuen Algorithmus treten Artefakte auf, sobald ein Bild für einen alternativen Blickwinkel auf eine sehr unebene Fläche berechnet werden soll.
In dieser Arbeit wird der Weg von einem Raytracer, der die Eingabetexturen erzeugt, über das Warpingverfahren für beide Arten der Oberflächen, bis zur Optimierung des Reflective-Warping-Verfahrens erarbeitet. Schließlich werden die Ergebnisse der Optimierung bewertet und in den aktuellen sowie zukünftigen Stand der Technik eingeordnet.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Anwendung und Optimierung globaler Beleuchtung in dreidimensionalen Szenen. Dabei wird nicht nur die direkte Beleuchtung in Abhängigkeit einer oder mehrerer Lichtquellen, sondern auch indirekte Beleuchtung durch umliegende Objekte berücksichtigt. Schwerpunkt dieser Arbeit ist es, die Ergebnisse eines globalen Beleuchtungsverfahrens durch die Implementation unter OpenGL 4.4 zu verbessern. Dies geschieht mithilfe einer Voxelisierung der Szene. Durch eine Traversierung der entstehenden Voxel-Struktur werden zusätzliche Informationen der Szene entnommen, was zu einer realistisch wirkenden globalen Beleuchtung beiträgt.
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.
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.
Bei der Mensch-Maschine-Interaktion spielt die Verfolgung und Identifizierung von Personen eine wichtige Rolle. Im Rahmen dieser Arbeit ist für den Serviceroboter Lisa, der Arbeitsgruppe Aktives Sehen, ein Framework erstellt worden, um verschiedene Verfahren zur Erkennung, Verfolgung und Identifizierung von Personen zu kombinieren. Zuerst wird mittels 2D Lasers an eine Beindetektion durchgeführt um Hypothesen für Personen aufzustellen. Diese Annahme muss noch durch eine Analyse der Kinect-Punktewolke bestätigt werden. Nach erfolgreicher Bestätigung wird ein Online-Boosting auf RGB-Daten zur Identifizierung durchgeführt. Die Beindaten werden zudem mit einem linearen Kalman-Filter für die Schätzung der Personenbewegung genutzt. Durch die Kombination von Kalman-Filter mit Beindetektion und Online-Boosting soll Personenverfolgung ermöglicht werden. Des Weiteren soll eine Verwechslung von Personen - durch kurzzeitige Verdeckung oder fehlerhaftes assoziieren von Beinen - verhindert werden.
Die Visualisierung von Volumendaten ist ein interessantes und aktuelles Forschungsgebiet. Volumendaten bezeichnen einen dreidimensionalen Datensatz, der durch Simulation oder Messungen generiert wird. Mit Hilfe der Visualisierung sollen interessante bzw. in einem gewissen Kontext bedeutsame Informationen aus einem Datensatz extrahiert und grafisch dargestellt werden. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Visualisierung von Volumendaten, die in einem medizinischen Kontext erstellt worden sind. Dabei handelt es sich z.B. um Daten, die durch Computertomographie oder Magnet-Resonanz-Tomographie gewonnen wurden. Bei der Darstellung von Volumendaten hat man mehrere Möglichkeiten, welche Art von Beleuchtungsmodellen man einsetzen möchte. Ein Beleuchtungsmodell beschreibt, welche Art von Licht verwendet werden soll und wie dieses mit dem Volumendatensatz interagiert. Die Beleuchtungsmodelle unterscheiden sich in ihrer physikalischen Korrektheit und somit in ihrer Darstellungsqualität. Das einfachste Beleuchtungsmodell zieht keine Lichtquellen in Betracht. Das Volumen verfügt in diesem Fall nur über ein "Eigenleuchten" (Emission). Der Nachteil hierbei ist, dass z.B. keinerlei Schatten vorhanden sind und es somit schwierig ist, räumliche Tiefe zu erkennen. Ein Vorteil des Verfahrens ist, dass die benötigten Berechnungen sehr einfach sind und somit in Echtzeit ausgeführt werden können. Unter einem lokalen Beleuchtungsmodell hingegen versteht man ein Modell, bei dem das Licht berücksichtigt wird, welches direkt von der Lichtquelle auf den Volumendatensatz trifft. Hierbei können z.B. Schatten dargestellt werden, und der Betrachter kann eine räumliche Tiefe in der Darstellung erkennen. Der Berechnungsaufwand steigt, das Verfahren ist aber immer noch echtzeitfähig. Volumendaten haben aber die Eigenschaft, dass sie einen Teil des Lichts, welches durch sie hindurchgeht, in verschiedene Richtungen streuen. Dabei spricht man von indirektem Licht. Um sowohl das direkte als auch das indirekte Licht zu berücksichtigen, muss man eine sogenannte globale Beleuchtungssimulation durchführen. Es ist das am aufwendigsten zu berechnende Beleuchtungsmodell, führt aber zu photorealistischen und physikalisch korrekten Ergebnissen, denn eine globale Beleuchtungssimulation errechnet eine (angenähert) vollständige Lösung des in Abschnitt 4.2 vorgestellten Volumen-Rendering-Integrals (Gleichung (8)).
Point Rendering
(2009)
Das Ziel dieser Arbeit war es, bestehende Point Rendering Verfahren zu untersuchen und darauf aufbauend einen eigenen Point Renderer zu entwickeln. Mit diesem sollte dann die Anwendbarkeit auf weniger komplexe Modelle geprüft werden. Dabei galt es auftretende Probleme zu analysieren und gegebenenfalls Lösungsansätze zu finden.
Pokern erfreut sich einer immer größer werdenden Beliebtheit. Seitdem das Pokern über Internet immer populärer wird, haben viele User Ihre Leidenschaft für das Glücksspiel neu entdeckt. Besonders beliebt ist dabei die Variante Texas Hold"Em, in der es im Vergleich zum klassischen Poker neben den Karten auf der Hand auch noch eine gewisse Anzahl von Gemeinschaftskarten gibt, die nach und nach aufgedeckt werden. Dadurch erhöht sich der strategische Anteil enorm. Jeder Spieler kennt außer seinen eigenen Karten auch einen Teil der gegnerischen Karten und muss überlegen, welche Wendung die nächste aufgedeckte Gemeinschaftskarte herbeiführen kann. Dabei gibt es unzählige Strategien, die dem Spieler Verhaltensweisen zu seinen Karten näher bringen. Diese beruhen auf komplexen mathematischen Berechnungen und gewährleisten beim Einhalten bestimmter Regeln eine statistisch sehr hohe Gewinnrate. Doch das Regelwerk bei diesen Strategien ist ziemlich groß. Es ist genau festgelegt wie sich der Spieler verhalten soll. Die Strategie fordert penible Einhaltung aller Regeln, damit sie zum Erfolg führt. Dadurch wird aus dem Glücksspiel Poker ein mathematisch vorbestimmter Handlungsablauf, der keinen Platz zum bluffen lässt. Außerdem lernt der Spieler auf diese Art nicht viel über die Wahrscheinlichkeiten, die das Pokerspiel birgt, da er alle Handlungsweisen in seinem Strategieregelwerk nachschlagen kann und nicht selber denken muss. Welche Möglichkeiten bleiben also noch um seine Gewinnchancen oder die Chancen auf eine gute Hand abschätzen zu können? Im Bereich des Internet-Pokerns hat der Nutzer die Möglichkeit auf bestimmte Programme mit manueller Eingabe der aktuellen Spielkarten oder auf sogenannte Pokerbots zurückzugreifen. Diese Pokerbots lesen aus dem Speicher die Karten vom Bildschirm aus und sind so in der Lage dem Spieler entweder durch Angabe der Wahrscheinlichkeiten zur Seite zu stehen oder sogar die Steuerung des Spiels für den User zu übernehmen. Doch wie kann ein Spieler ohne mathematische Kenntnisse oder langjährige Pokererfahrung in einem realen Pokerspiel etwas über die Wahrscheinlichkeiten seiner Pokerhand erfahren? Wie wahrscheinlich ist es, dass er mit dem nächsten Blatt eine Straße oder ein Full House bekommt?
Pose-Tracking
(2009)
Die bildbasierte automatische Bestimmung der Pose, d. h. der Position und Blickrichtung, einer Kamera in derWelt, ist eine relevante, aber immer noch unzureichend gelöste Aufgabe im Rechnersehen. In dem diesem Bericht zugrunde liegenden Projekt werden höhere markante Merkmale in den Bildern sicherer lokalisiert, sowie deren semantische Signifikanz vom Rechner bestimmt. Eine Posebestimmung wird durch eine Registrierung der elementaren Bestandteile dieser markanten Merkmale im Bild mit Merkmalen im 3-D-Modell erreicht. Dazu werden neue Algorithmen zur Detektion, Lokalisation und Registrierung der markanten Merkmale entwickelt bzw. vorhandene Algorithmen weiter verbessert. Modelle, wie sie aus der Rekonstruktion von Mehrfachansichten entstehen, werden durch weitere Semantik angereichert. Als Anwendungsszenario wird die Posebestimmung auf dem Campusgelände unter Verwendung von Bildern und einem semantischen CG-Modell des Campus gewählt. Die allgemeinen Verfahren werden an diesem Beispiel getestet und ihre Tragfähigkeit wird in Experimenten belegt. Im modularen System entstehen problemunabhängige Einzelbausteine zur Detektion markanter Merkmale und zur 3-D-Rekonstruktion und Posebestimmung aus Merkmalen, Punkten und Linien. Damit wird belegt, dass eine robuste Detektion markanter Merkmale möglich ist und zu einer effektiven Rekonstruktion und Posebestimmung auch in teilweise wenig strukturierten Außengebieten genutzt werden kann.
Objekterkennung ist ein gut erforschtes Gebiet bei bildbasiertem Rechnersehenrnund eine Vielzahl an Methoden wurden entwickelt. In letzter Zeit haben sich dabei Ansätze verbreitet, die auf dem Implicit Shape Model-Konzept basieren. Dabei werden Objekte zunächst in grundlegende visuelle Bestandteile aufgetrennt, die um örtliche Informationen erweitert werden. Das so generierte Objektmodell wird dann in der Objekterkennung genutzt, um unbekannte Objekte zu erkennen. Seit dem Aufkommen von erschwinglichen Tiefenkameras wie der Microsoft Kinect wurde jedoch die Objekterkennung mittels 3D-Punktwolken von zunehmender Bedeutung. Im Rahmen des Robotersehens in Innenräumen wird ein Verfahren entwickelt, welches auf vorhandenen Ansätze aufbaut und damit die Implicit Shape Model basierte Objekterkennung für die Verarbeitung von 3D-Punktwolken erweitert.
Proceedings des FWS 2015
(2016)
Die Aufnahme, Verarbeitung und Analyse farbiger bzw. mehrkanaliger Bilder gewinnt seit Jahren ständig an Bedeutung. Diese Entwicklung wird durch die verbesserten technischen Möglichkeiten und die stetig steigenden Ansprüche aus den vielfältigen Anwendungsfeldern in Industrie, Medizin, Umwelt und Medien befördert. Diesem Trend folgend wurde in Koblenz 1995 erstmals der Workshop Farbbildverarbeitung durchgeführt und hat sich seitdem als jährlich stattfindende Veranstaltung etabliert. Als Veranstaltung der German ColorGroup bietet der Workshop ein Diskussionsforum für Forscher, Entwickler und Anwender, das sich den Problemen der Farbtheorie, Farbmessung, Farbbildaufnahme und spektralen Bildgewinnung ("hyper-spectral imaging") genauso wie der Entwicklung von neuen Methoden und Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse von Farbbildern und mehrkanaligen (spektroskopischen) Bilddaten widmet. Ebenso nehmen Fragestellungen der farbtreuen Bildreproduktion auf verschiedenen Ausgabemedien wie auch die Nutzung von Methoden und Verfahren der Farbbildverarbeitung im Rahmen der industriellen Qualitätskontrolle sowie in Robotik und Automatisierung gebührenden Platz ein.
Proceedings of the 9th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding
(2015)
The Proceedings of the 9th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding include publications (extended abstracts), that cover but are not limited to the following topics: - Mathematical Theory of Pattern Recognition, Image and Speech Processing, Analysis, Recognition and Understanding. - Cognitive Technologies, Information Technologies, Automated Systems and Software for Pattern Recognition, Image, Speech and Signal Processing, Analysis and Understanding - Databases, Knowledge Bases, and Linguistic Tools - Special-Purpose Architectures, Software and Hardware Tools - Vision and Sensor Data Interpretation for Robotics - Industrial, Medical, Multimedia and Other Applications - Algorithms, Software, Automated Systems and Information Technologies in Bioinformatics and Medical Informatics. The workshop took place from December 1st-5th, 2014, at the University of Koblenz-Landau in Koblenz, Germany.
In dieser Arbeit soll ein dreidimensionales, echtzeitfähiges Landschaftsmodell des Mittelrheintals erstellt werden. Dabei soll die Modellerstellung soweit wie möglich automatisiert werden. Als Datengrundlage dienen das digitale Landschaftsmodell ATKIS-Basis DLM sowie das digitale Geländemodell (DGM), welches die notwendigen Höheninformationen zur Erzeugung des dreidimensionalen Modells enthält. Insbesondere soll dabei untersucht werden, wie sich die Generierung von Landschaftsmerkmalen wie Infrastruktur und Vegetation durch ein parametrisierbares Modell automatisieren lässt, und inwieweit sich die verwendeten Daten für einen solchen Automatisierungsprozess eignen.
Ziel dieser Arbeit war es, ein (ggf. aus Teilverfahren zusammengesetztes) Gesamtsystem zur Generierung von Stadt- und Gebäudemodellen zu entwickeln und umzusetzen. Dabei war insbesondere wichtig, dass die baulichen Elemente einer Stadt durch realistisch wirkende, dreidimensionale Formen repräsentiert und auch in großer Anzahl unter Echtzeit-Bedingungen dargestellt werden können.
Die vorliegende Diplomarbeit thematisiert die quantitative Analyse und die Visualisierung von Infarktgewebe des linken Herzmuskels. Im Mittelpunkt der Untersuchung steht das Ausmaß der Narbe und deren Deformation ueber den Herzzyklus. Fuer die Narbenausdehnung stehen so genannte Late-Enhancement-Daten zur Verfuegung, die das avitale Gewebe durch ein Kontrastmittel hervorheben. Anhand von automatisierten Verfahren wird die Narbe aus den Bilddaten extrahiert und auf ihre Groesse, Lokalisation und Transmuralitaet quantifiziert. Die Transmuralitaet gibt dabei das lokale Verhaeltnis zwischen der Herzwand- und der Narbenbreite an. Des Weiteren wird die Narbe für die Beurteilung der Beschaffenheit dreidimensional in dem Analysefenster dargestellt. Der Mediziner kann durch das entwickelte Verfahren innerhalb kuerzester Zeit Aussagen ueber das Ausmass und den Ursprung des Herzinfarktes treffen und zudem die Ergebnisse durch verschiedene visuelle Darstellungen kontrollieren. Die Deformation des Narbengewebes über den Herzzyklus und deren Integration mit den dynamischen Cine-Daten wurde bereits in einer vorangegangenen Diplomarbeit umgesetzt. Im Rahmen dieser Arbeit wird eine visuelle Verbesserung der Deformationsergebnisse angestrebt, die das Narbengewebe aus den Volumendaten extrahiert. Das avitale Gewebe wird durch das Eliminieren von uninteressanten Bildinformationen hervorgehoben und verbessert somit die visuelle Analyse der Narbendeformation ueber den Herzzyklus. Beide Verfahren liefern eine detaillierte und eindeutige Analyse des Infarktgewebes, die die manuelle Untersuchung in der klinischen Praxis ergaenzen kann.