004 Datenverarbeitung; Informatik
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Die Diffusions-Tensor-Bildgebung (DTI) ist eine Technik aus der Magnet-Resonanz-Bildgebung (MRI) und basiert auf der Brownschen Molekularbewegung (Diffusion) der Wassermoleküle im menschlichen Gewebe. Speziell im inhomogenen Hirngewebe ist die Beweglichkeit der Moleküle stark eingeschränkt. Hier hindern die Zellmembranen der langgestreckten Axone die Diffusion entlang nicht-paralleler Richtungen. Besonderen Wert hat die Diffusions-Tensor-Bildgebung in der Neurochirugie bei der Intervention und Planung von Operationen. Basierend auf den mehrdimensionalen DTI-Tensor-Datensätzen kann für den jeweiligen Voxel das Diffsusionsverhalten abgeleitet werden. Der größte Eigenvektor des Tensors bestimmt dabei die Hauptrichtung der Diffusion und somit die Orientierung der entsprechenden Nervenfasern. Ziel der Studienarbeit ist die Erstellung einer Beispielapplikation zur Visualisierung von DTI-Daten mit Hilfe der Grafikhardware. Dazu werden zunächst die relevanten Informationen für die Erzeugung von geometrischen Repräsentationen (Streamlines, Tubes, Glyphen, Cluster...) aus den Eingabedaten berechnet. Für die interaktive Visualisierung sollen die Möglichkeiten moderner Grafikhardware, insbesondere Geometryshader ausgenutzt werden. Die erzeugten Repräsentationen sollen nach Möglichkeit in ein DVR (Cascada) integriert werden. Für die Arbeit wird eine eigene Applikation entwickelt, die bestehende Bausteine (Volumenrepräsentation, Volumenrendering, Shadersystem) aus Cascada analysiert und integriert.
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurde ein Raytracer auf Voxel-Octrees für SSE-fähige CPUs implementiert. Als Grundlage diente das Augenblick-SDK der Firma Numenus. Es konnte gezeigt werden dass das Raytracing von Volumendaten exzellent skaliert und sich vor allem für sehr große, statische Datenmengen eignet.
Die Entwicklung im Bereich der Videospiele generierte in den letzten Monaten durch innovative Konzepte und neue Steuerungsmöglichkeiten ein hohes Maß an Aufmerksamkeit. Einen Meilenstein setzte die Firma Nintendo R mit dem sogenannten WiiTM Balance BoardTM . Dies ist ein Eingabegerät in Form eines Brettes, auf das sich der Spieler stellen muss, um ein Spiel mittels seiner Körperbalance steuern zu können. Mit dieser Form der Steuerung konnten neue Spielkonzepte erstellt und umgesetzt werden. Dadurch wurden erstmals Personengruppen angesprochen, die zuvor wenig bis gar kein Interesse an Videospielen hatten. Die Computerspielebranche hingegen verfolgt weiter das Ziel eine möglichst reale Spielumgebung zu schaffen und hält an ihren gewöhnlichen Steuerungen mittels Tastatur, Maus und Joystick fest. Im Rahmen dieser Studienarbeit wurde ein 3D-Computerspiel entwickelt, welches das Konzept der Videospiele verfolgt und die Möglichkeit bietet, mittels eigener Körperbalance zu steuern.
Das sichere Befahren von komplexen und unstruktierten Umgebungen durch autonome Roboter ist seit den Anfängen der Robotik ein Problem und bis heute eine Herausforderung geblieben. In dieser Studienarbeit werden drei Verfahren basierend auf 3-D-Laserscans, Höhenvarianz, der Principle Component Analysis (PCA) und Tiefenbildverarbeitung vorgestellt, die es Robotern ermöglichen, das sie umgebende Terrain zu klassifizieren und die Befahrbarkeit zu bewerten, sodass eine sichere Navigation auch in Bereichen möglich wird, die mit reinen 2-D-Laserscannern nicht sicher befahren werden können. Hierzu werden 3-D-Laserscans mit einem 2-D-Laserscanner erstellt, der auf einer Roll-Tilt-Einheit basierend auf Servos montiert ist, und gleichzeitig auch zur Kartierung und Navigation eingesetzt wird. Die einzeln aufgenommenen 2-D-Scans werden dann anhand des Bewegungsmodells der Roll-Tilt-Einheit in ein emeinsames 3-D-Koordinatensystem transformiert und mit für die 3-D-Punktwolkenerarbeitung üblichen Datenstrukturen (Gittern, etc.) und den o.g. Methoden klassifiziert. Die Verwendung von Servos zur Bewegung des 2-D-Scanners erfordert außerdem eine Kalibrierung und Genauigkeitsbetrachtung derselben, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen und Aussagen über die Qualität der 3-D-Scans treffen zu können. Als Ergebnis liegen drei Implementierungen vor, welche evolutionär entstanden sind. Das beschriebene Höhenvarianz-Verfahren wurde im Laufe dieser Studienarbeit von einem Principle Component Analysis basierten Verfahren, das bessere Ergebnisse insbesondere bei schrägen Untergründen und geringer Punktdichte bringt, abgelöst. Die Verfahren arbeiten beide zuverlässig, sind jedoch natürlich stark von der Genauigkeit der zur Erstellung der Scans verwendeten Hardware abhängig, die oft für Fehlklassifikationen verantwortlich war. Die zum Schluss entwickelte Tiefenbildverarbeitung zielt darauf ab, Abgründe zu erkennen und tut dies bei entsprechender Erkennbarkeit des Abgrunds im Tiefenbild auch zuverlässig.
Globale Beleuchtung im Bildraum unter besonderer Berücksichtigung der Sichtbarkeitsbestimmung
(2009)
Die Simulation einer globalen Beleuchtung im dreidimensionalen Objektraum ist sehr rechenintensiv und hängt von der Komplexität der Szene ab. Dabei ist besonders die Berechnung der Sichtbarkeit aufwändig, also der Test, ob sich zwei Punkte in der Szene gegenseitig sehen können. Verfahren, die die globale Beleuchtung vom Objektraum in den Bildraum verlagern (Screen-Space, Image-Space), umgehen das Problem der Szenenkomplexität und haben somit einen wesentlichen Geschwindigkeitsvorteil. Auf diese Weise erzeugte Effekte sind zwar naturgemäß nicht physikalisch korrekt, da die aus Sicht der Kamera verdeckte Geometrie ignoriert wird, dennoch können sie für die menschliche Wahrnehmung überzeugend sein und realistisch wirken. Schlagworte hierfür sind "Fake-"Global-Illumination oder auch "Quasi-"Global-Illumination. Ein bekanntes Beispiel für ein bildraum-basiertes Verfahren zur Annäherung einer globalen Beleuchtung mithilfe weicher Schatten ist Screen Space Ambient Occlusion (SSAO). In dieser Studienarbeit wird untersucht, inwieweit sich die Sichtbarkeitsbestimmung im Bildraum nicht nur für nah gelegene Geometrie wie beim Ambient Occlusion, sondern in Bezug auf die gesamte Szene realisieren lässt. Aktuelle Ansätze werden dahingehend untersucht und das geeignetste Verfahrend wird als Grundlage für die Implementierung eines Testszenarios für Screen-Space Global Illumination genutzt. Das umgesetzte Verfahren wird anhand verschiedener Testszenen bewertet.
Die Ausgabe von immer echter und realistischer aussehenden Bildern auf Bildschirmen ist heute ein wichtiger Bestandteil in der Konzeption, Präsentation und Simulation von neuen Produkten in der Industrie. Trotz der auch immer physikalisch echter werdenden Grafiksimulationen ist man bei der Ausgabe auf Bildschirme angewiesen, die einen limitierenden Faktor darstellen: Leuchtdichten in Simulationen gehen dabei weit über tatsächlich darstellbare Leuchtdichten von Monitoren hinaus. Das menschliche Auge ist hingegen in der Lage, einen großen Dynamikumfang zu sehen, sich an gegebene Beleuchtungsverhältnisse anzupassen und auch kleinste Unterschiede in der Helligkeit einer Szene wahrzunehmen. Für die Ausgabe solcher High-dynamic-Range-Bilder auf herkömmlichen Monitoren müssen sogenannte Tonemappingverfahren jene Bilder auf den darstellbaren Bereich reduzieren. Manche dieser Verfahren bedienen sich dabei direkt der Physiologie des Auges, um eine realistische Ausgabe zu erzeugen, andere dienen eher zur Stilisierung. Ziel dieser Studienarbeit ist die Entwicklung eines Tonemappingverfahrens, das ein vertrauenswürdiges Ergebnis liefert. Ein solches Ergebnis ist erreicht, wenn der Betrachter keine Unstimmigkeiten im Bild vorfindet, die der Realität widersprechen. Der Gesamteindruck soll dem entsprechen, was der Nutzer sehen würde, stünde er direkt neben der aufgenommenen Szene. Für eine abschließende Evaluation wurde insbesondere eine reale Boxszene am Computer nachmodelliert und gerendert. Neben einem HDR-Foto kann damit der neu entstandene Tonemapping-Operator untersucht und mit bereits vorhandenen Tonemappingverfahren verglichen werden. 13 Probanden haben an dieser Evaluation teilgenommen, um die Leistungsfähigkeit und Qualität zu bewerten.
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.
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.
In dieser Arbeit wird die Implementierung des SURF-Feature-Detektors auf der GPU mit Hilfe von CUDA detailliert beschrieben und die Ergebnisse der Implementation ausgewertet. Eine Einführung in das Programmiermodell von CUDA sowie in die Funktionsweise des Hesse-Detektors des SURF-Algorithmus sind ebenfalls enthalten.
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.