Institut für Computervisualistik
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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.
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 ein neuer Algorithmus zur Detektion von Räumen in Gebäudegrundrissen beschrieben. Der in dieser Arbeit vorgestellte Algorithmus liefert bei akzeptabler Laufzeit im Allgemeinen ein stabiles intuitiv erwartetes Resultat. Die ermittelte Einteilung eines Gebäudegrundrisses in Räume kann dazu verwendet werden, eine Identifikation räumlich zuzuordnen und erfüllt damit die in Kapitel 1 an den Algorithmus gestellten Anforderungen. In Kapitel 2 wird der aktuelle Stand der Wissenschaft durch relevante bisherige Lösungsansätze und Resultate beschrieben bevor in Kapitel 3 die Schritte des neu entwickelte Algorithmus theorisch und visuell im Detail vorgestellt werden. Dabei befasst sich Kapitel 3.1 mit grundlegenden Definitionen, Kapitel 3.2 mit der Beschreibung der einzelnen Schritte und Kapitel 3.3 mit der gewählten Implementationsform. Eine Übersicht über erzielte Ergebnisse und deren Aufwände liefert Kapitel 4. Neben guten Resultaten werden an dieser Stelle auch Zwischenergebnisse, Besonderheiten und Seiteneffekte diskutiert. Abschließend wird in Kapitel 5 eine Zusammenfassung der vorliegenden Arbeit (Kapitel 5.1) sowie ein Ausblick über mögliche Ansatzpunkte für Verbesserungen und Erweiterungen (Kapitel 5.2) präsentiert.
Wie bereitet man komplizierte, technische Sachverhalte einfach und verständlich auf, damit sie auch der normalen Benutzer ohne tiefergehendes technisches Hintergrundwissen schnell und ohne lange Einarbeitungszeit und langwierige Erklärungen zu nutzen weiß? In dieser Studenarbeit geht es um genau diese Frage - Nichtinformatikern die Vorzüge und die Arbeit mit semantischen (Such)anfragen zu erleichtern, wenn nicht sogar überhaupt erst zu ermöglichen, sowie die Neuentwicklung und SPARQL-Erweiterung Networked Graphs von Simon Schenk innerhalb der AG Staab/Universität Koblenz zu präsentieren.
Der Aufbau der Studienarbeit ist wie folgt: Nach einer kurzen Einführung in das Thema des Scanmatchings wird anhand der theoretischen Basis von Icp, Idc und MbIcp der aktuelle Stand der Technik vorgestellt. Im nächsten Kapitel folgt die Beschreibung des eigenen Ansatzes. Dieser umfasst die strukturellen Aspekte der Implementation, eigeneModifikationen und die Einbindung der Verfahren in die Kartenerstellung von Robbie. Im Anschluss findet sich die Evaluation der Verfahren. Dort werden Effizienztests der wichtigsten Programmparameter durchgeführt und die Wirkungsweise des Scanmatchers im Zuge der Kartenerstellung evaluiert. In letzten Kapitel folgt dann eine Zusammenfassung der Ergebnisse mit Ausblick aufweitere Nutzungs- und Forschungsbereiche.
Diese Studienarbeit baut auf der Arbeit von Tim Steffens [Ste05] auf. Bei seiner Studienarbeit handelt es sich um ein System zur einfachen Präsentation handschriftlicher Lehrinhalte mittels eines Tablet PCs und eines Beamers. Im Wesentlichen wird das Beschreiben von Folien und deren gleichzeitige Projektion mit einem Overheadprojektor ersetzt. Das Programm, welches aus der Studienarbeit Tim Steffens hervorgegangen ist, enthält Mängel in der Programmierung und im Entwurf aus softwaretechnischer und -ergonomischer Sicht. Diese Mängel reichen von ungünstig gewählten Schaltflächen über ein immer langsamer werdendes System bis hin zu Abstürzen während des laufenden Betriebs. Meine Studienarbeit soll dieses System genauer analysieren, bestehende Fehler korrigieren und gleichzeitig das gesamte System nach neuen Anforderungen umgestalten.
Im Rahmen dieser Arbeit werden die Möglichkeiten und Grenzen des Geometry-Shaders in Bezug auf die Triangulierung von Freiformflächen untersucht. Dazu steht die Konzeption und Entwicklung eines Geometry-Shaders im Vordergrund, der Freiformflächen möglichst performant zur Laufzeit triangulieren kann. Hierzu werden NURBS-Datensätze eingelesen, trianguliert und dargestellt.
Rissmuster enthalten zahlreiche Informationen über die Entstehung der Risse und können für die Technik oder die Kulturgeschichte von großem Wert sein. So vereinfacht etwa die automatische oder halbautomatische Klassifizierung von Abbildungen solcher Rissmuster die Echtheitsprüfung antiker Artefakte oder die Materialforschung. Teilweise existieren bereits Klassifizierungsverfahren, die sich für die computergestützte Auswertung einsetzen lassen. Da es bislang kein Verfahren zur objektivierten Auswertung und Analyse von Rissmustern gab, entstand 2007 in Zusammenarbeit mit der Stuttgarter Staatlichen Akademie der Bildenden Künste das Projektpraktikum Rissmusteranalyse (Primus), das die automatische Klassifikation von Rissmuster-Aufnahmen ermöglicht. Daran angebunden sollte ein Datenbanksystem die Bilder samt ihrer Analyseergebnisse verwalten und darstellen können. Eine einfach zu bedienende grafische Benutzeroberfläche soll verschiedene Methoden anbieten, die mit jeweils unterschiedlichen Bildverarbeitungsverfahren eine robuste Klassifikation der Rissmuster und den anschließenden Transfer in die Datenbank ermöglichen. Zunächst werden die aktuelle Situation des Projektes Primus und dessen grundlegende Strukturen dargestellt, unter besonderer Berücksichtigung der verwendeten Programmiersprache Qt. Den Schwerpunkt der Arbeit bildet das Redesign der Benutzeroberfläche und deren Erweiterung um neue Komponenten wie Qt-Objekte und einen separaten Tracer.
Die Idee des Displacement Mappings ist 30 Jahre alt und wurde im Laufe der Zeit immer weiterentwickelt, verbessert und realistischer. Die meisten Verfahren basieren auf der Simulation von Geometrie, d.h. das Displacement Mapping Verfahren rechnet auf speziellen Texturen, um den Eindruck von Tiefe zu verstärken. Echte Displacement Mapping Verfahren verändern tatsächlich die Geometrie, doch davon wurde in der Vergangenheit Abstand genommen, da die Berechnung auf der CPU zu aufwändig war bzw. das Ergebnis nicht den Aufwand rechtfertigte. Dazu mussten bisher die Punkte von der Applikation im geeigneten Detailgrad erzeugt werden. Die Verfahren der Geometrieerzeugung sind daher weniger performant. Außerdem können die texturbasierten Simulationsverfahren bereits blickwinkelabhängige Effekte, Selbstverschattung und auch Selbstverdeckungen darstellen. Als Nachteil sind die Randprobleme bei diesen Verfahren zu nennen. Dennoch hat Displacement Mapping mit diesen Verfahren zunehmend Einzug in die Spieleindustrie gehalten, für die es bisher zu rechenaufwändig war. Hier bieten die neusten Erweiterungen der GPU interessante Potentiale, da mit Geometry Shadern die Möglichkeit besteht, echte Geometry beschleunigt und adaptiv zu erzeugen. Ziel dieser Arbeit ist es verschiedene Verfahren für echtes Displacement Mapping mit dem Geometry Shader zu untersuchen. Dabei wird neue Geometrie aus einer Textur heraus erzeugt. Hierbei werden Polygone und Punkte generiert. In der Textur werden neben den Normalen noch die Höhenwerte im Alphawert gespeichert. Außerdem wird noch ein Verfahren untersucht, welches Volumeninformationen simuliert, um Überhänge und schwebende Objekte zu erzeugen.