Institut für Computervisualistik
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Institut
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.
Gerade bei der Garten- und Landschaftsgestaltung eröffnen sich viele kreative Möglichkeiten, die zwar der Landschaftsarchitekt, aber nicht dessen Kunde auf Anhieb überblicken kann. Es fehlt eine strukturierte Anwendung mit dessen Hilfe der Kunde auch ohne Fachkenntnisse diese Möglichkeiten erkennen und nutzen kann. Ziel dieser Arbeit ist eine webbasierte Auswahlumgebung zu schaffen, die Benutzer Schritt für Schritt durch die Anwendung führt und dabei den gestalterischen Ansprüchen von Landschaftsarchitekten genügt. Für Nutzer ohne Fachkenntnisse soll eine leicht verständliche Selektion ermöglicht werden mit Hilfe themengebundener Einschränkungen (z.B. nur mediterane Objekte/Pflanzen), die jedoch auch Erweiterungen erlauben. Um dem Benutzer seine gewählten Pflanzen und Objekte auch anschaulich zu machen, soll jederzeit eine Vorschau zur Verfügung stehen. Je nach Auswahl, kann eine X3D-Datei dynamisch erzeugt und mittels X3D-Browser dargestellt werden.
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.
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.
Fristete der Computer vor wenigen Jahrzehnten sein Dasein noch in Rechenzentren weniger, großer Universitäten und Firmen, so sind Computer und deren Rechenleistung heute allgemein verbreitet. Gerade in den letzten Jahren hat dabei auch die computergenerierte Bilderzeugung große Fortschritte gemacht, und die Entwicklung hält rasant an. Auf diese Weise erzeugte Bilder und Bildsequenzen sind aus den visuellen Medien nicht mehr wegzudenken, sie werden in denmeisten Film- oder Fernsehproduktionen eingesetzt. Dokumentationen, Wissenssendungen und Nachrichtenformate setzen solche Bilder zur Vermittlung von Inhalten ein. Spezialeffekte werden Filmen mit dem Computer hinzugefügt. Ausschließlich mit dem Rechner erstellte Filme, deren Entwicklung vor ungefähr dreißig Jahren mit einfachen und kurzen Sequenzen begann, stehen heute realen Filmen in Länge, visueller und erzählerischer Qualität kaum noch nach. Doch nicht nur bei der Erstellung von Filmen ist der Computer nicht mehr wegzudenken. Computerspiele stellen in vielen Bereichen die treibende Kraft hinter der Computerentwicklung dar. Sie sind die "Killerapplikation", denn es sind vor allem Spiele, die zur Zeit nach leistungsfähigeren Computerkomponenten für Heimcomputer,wie Prozessoren und Graphikkarten, verlangen. Auch die visuelle Qualität von Computerspielen nimmt stetig zu, und hat ein sehr realitätsnahes Niveau erreicht. Ob Dokumentation, Film oder Spiel, die Erzeugung computergenerierten Inhalts besteht aus vielen Teilen. Die Erzeugung der Bilder ist nur ein kleiner Teil davon. Der Begriff Computeranimationwird oft für den gesamten Prozess der Erstellung eines Films im Computer verwendet. Im Speziellen beschäftigt sich die Animation mit der Bewegung. Die Erstellung von Bewegungsabläufen wird für Animationsfilme, Computerspiele und auch für Spezialeffekte in realen Filmen benötigt. Heute existiert eine Vielzahl von Programmen und Werkzeugen, welche die Erstellung von Animationen im Computer ermöglichen. Verbreitete Applikationen wie MAYA1, LIGHTWAVE2 oder BLENDER3 stützen sich dabei auf grundlegende Konzepte, die hinter der Erstellung von Animationssequenzen im Computer stehen. Die Arbeit setzt sich mit diesen Grundlagen auseinander und entwickelt darauf aufbauend einen Animationseditor, der die notwendige Funktionalität für die Erstellung von Animationssequenzen bereitstellt.
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)).