Institut für Computervisualistik
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Institut
Zur Erstellung von 3-D-Oberflächenmodellen real existierender Objekte wird häufig sehr teure Hardware eingesetzt, z.B. 3-D-Laser-Range-Scanner. Da diese keine Grauwert- oder Farbinformationen erfassen können, muss das Objekt zur Wiedergabe farbiger Strukturen zusätzlich abfotografiert und mit den Bildern registriert werden. Die Arbeit entwickelt demgegenüber ein Verfahren zum Einsatz eines kalibrierten Stereokamerasystems. Aus den erhaltenen Sequenzen zweidimensionaler Stereobilder kann ein texturiertes 3-D-Mesh rekonstruiert werden. Im Vergleich zum Einsatz eines Scanners ist dieses Verfahren zwar weniger genau, aber dafür preisgünstiger, platzsparend und schneller einsetzbar. Den Schwerpunkt der Arbeit bilden die Fusionierung der Tiefenkarten und die Erstellung eines texturierten Meshs aus diesen.
Die Raytracing-Beschleunigung durch dedizierte Datenstrukturen ist schon lange ein wichtiges Thema der Computergrafik. Im Allgemeinen werden dafür zwei unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen: räumliche und richtungsbezogene Beschleunigungsstrukturen. Die vorliegende Arbeit stellt einen innovativen kombinierten Ansatz dieser beiden Bereiche vor, welcher weitere Beschleunigung der Strahlenverfolgung ermöglicht. Dazu werden moderne räumliche Datenstrukturen als Basisstrukturen verwendet und um vorberechnete gerichtete Sichtbarkeitsinformationen auf Basis von Schächten innerhalb einer originellen Struktur, dem Line Space, ergänzt.
Im Laufe der Arbeit werden neuartige Ansätze für die vorberechneten Sichtbarkeitsinformationen vorgeschlagen: ein binärer Wert, der angibt, ob ein Schacht leer oder gefüllt ist, sowie ein einzelner Vertreter, der als repräsentativer Kandidat die tatsächliche Oberfläche approximiert. Es wird gezeigt, wie der binäre Wert nachweislich in einer einfachen, aber effektiven Leerraumüberspringungs-Technik (Empty Space Skipping) genutzt wird, welche unabhängig von der tatsächlich verwendeten räumlichen Basisdatenstruktur einen Leistungsgewinn beim Raytracing von bis zu 40% ermöglicht. Darüber hinaus wird gezeigt, dass diese binären Sichtbarkeitsinformationen eine schnelle Technik zur Berechnung von weichen Schatten und Umgebungsverdeckung auf der Grundlage von Blockerapproximationen ergeben. Obwohl die Ergebnisse einen gewissen Ungenauigkeitsfehler enthalten, welcher auch dargestellt und diskutiert wird, zeigt sich, dass eine weitere Traversierungsbeschleunigung von bis zu 300% gegenüber der Basisstruktur erreicht wird. Als Erweiterung zu diesem Ansatz wird die repräsentative Kandidatenvorberechnung demonstriert, welche verwendet wird, um die indirekte Lichtberechnung durch die Integration von kaum wahrnehmbaren Bildfehlern signifikant zu beschleunigen. Schließlich werden Techniken vorgeschlagen und bewertet, die auf zweistufigen Strukturen und einer Nutzungsheuristik basieren. Diese reduzieren den Speicherverbrauch und die Approximationsfehler bei Aufrechterhaltung des Geschwindigkeitsgewinns und ermöglichen zusätzlich weitere Möglichkeiten mit Objektinstanziierungen und starren Transformationen.
Alle Beschleunigungs- und Speicherwerte sowie die Näherungsfehler werden gemessen, dargestellt und diskutiert. Insgesamt zeigt sich, dass durch den Line Space eine deutliche Erhöhung der Raytracing Leistung auf Kosten eines höheren Speicherverbrauchs und möglicher Annäherungsfehler erreicht wird. Die vorgestellten Ergebnisse zeigen damit die Leistungsfähigkeit des kombinierten Ansatzes und eröffnen weitere Möglichkeiten für zukünftige Arbeiten.
Die folgende Arbeit analysiert die Funktionsweise und Programmiermöglichkeiten von Compute Shadern. Dafür wird zunächst in Kapitel 2 eine Einführung in Compute Shader gegeben, in der gezeigt wird, wie diese funktionieren und wie sie programmiert werden können. Zusätzlich wird das Zusammenspiel von Compute Shadern und OpenGL 4.3 anhand zweier einführender Beispiele gezeigt. Kapitel 3 beschreibt dann eine N-Körper Simulation, welche implementiert wurde um die Rechenleistung von Compute Shadern und den Einsatz von gemeinsamen Speicher zu zeigen. Danach wird in Kapitel 4 gezeigt, inwiefern sich Compute Shader für physikalische Simulationen eignen und wo Probleme auftauchen können. In Kapitel 5 wird ein eigens konzipierter und entwickelter Algorithmus zur Erkennung von Linien in Bildern beschrieben und anschließend mit der Hough Transformation verglichen. Zuletzt wird in Kapitel 6 ein abschließendes Fazit gezogen.
Im Bereich Augmented Reality ist es von großer Bedeutung, dass virtuelle
Objekte möglichst realistisch in ein Kamerabild eingebettet werden. Nur
so ist es möglich, dem Nutzer eine immersive Erfahrung zu bieten. Dazu
gehört unter anderem, Verdeckung dieser Objekte korrekt zu behandeln.
Während schon verschiedene Ansätze existieren, dieses Verdeckungsproblem
zu beheben, wird in dieser Arbeit eine Lösung mittels Natural Image
Matting vorgestellt. Mit Hilfe einer Tiefenkamera wird das Kamerabild in
Vorder- und Hintergrund aufgeteilt und anschließend das virtuelle Objekt
im Bild platziert. Für Bereiche, in denen die Zugehörigkeit zu Vorder- oder
Hintergrund nicht eindeutig ist, wird anhand bekannter Pixel ein Transparenz-
Wert geschätzt. Es werden Methoden präsentiert, welche einen
Ablauf des Image Matting in Echtzeit ermöglichen. Zudem werden
Verbesserungsmöglichkeiten dieser Methoden präsentiert und gezeigt, dass
durch diese eine höhere Bildqualität für schwierige Szenen erreicht wird.
Die moderne Bildgebung in der Medizin arbeitet oft mit Daten höheren Tonwertumfangs. So haben beispielsweise Bilder aus CT-Geräten einen Dynamikbereich von 12 Bit, was 4096 Graustufen entspricht. Im Bereich der photorealistischen Computergrafik und zunehmend in der Bildverarbeitung sind Bilddaten viel höheren Tonwertumfangs üblich, die als HDR-Bilder (High Dynamic Range) bezeichnet werden. Diese haben eine Bittiefe von 16, oftmals sogar 32 Bit und können dadurch sehr viel mehr Informationen speichern, als herkömmliche 8-Bit-Bilder. Um diese Bilder auf üblichen Monitoren darstellen zu können, muss man die Bildinformation auf den Tonwertumfang des Ausgabegerätes abbilden, was man als Tonemapping bezeichnet. Es existieren zahlreiche solcher Tonemapping-Verfahren, die sich durch ihre Arbeitsweise, Geschwindigkeit und visuelle Qualität unterscheiden lassen. Im Rahmen dieser Studienarbeit sollen Tonemapping-Verfahren auf medizinische Bilddaten angewendet werden. Dabei soll sowohl die visuelle Qualität, als auch die Geschwindigkeit im Vordergrund stehen.
Typischerweise erweitern Augmented Reality (AR)-Anwendungen die Sicht des Benutzers auf die reale Welt um virtuelle Objekte.
In den letzten Jahren hat AR zunehmend an Popularität und Aufmerksamkeit gewonnen. Dies hat zu Verbesserungen der benötigten Technologien geführt. AR ist dadurch für fast jeden zugänglich geworden.
Forscher sind dem Ziel einer glaubwürdigen AR, in der reale und virtuelle Welten nahtlos miteinander verbunden sind, einen großen Schritt näher gekommen. Sie konzentrieren sich hauptsächlich auf Themen wie Tracking, Anzeige-Technologien und Benutzerinteraktion und schenken der visuellen und physischen Kohärenz bei der Kombination realer und virtueller Objekte wenig Aufmerksamkeit. Beispielsweise sollen virtuelle Objekte nicht nur auf die Eingaben des Benutzers reagieren, sondern auch mit realen Objekten interagieren. Generell wird AR glaubwürdiger und realistischer, wenn virtuelle Objekte fixiert oder verankert in der realen Szene erscheinen, sich nicht von der realen Szene unterscheiden und auf Veränderungen dieser Szene reagieren.
Diese Arbeit untersucht drei Herausforderungen im Bereich Maschinelles Sehen um dem Ziel einer glaubwürdig kombinierten Welt näher zu kommen, in der virtuelle Objekte wie reale erscheinen und sich ebenso verhalten.
Diese Dissertation konzentriert sich als erstes auf das bekannte Tracking- und Registrierungsproblem. Hierzu wird die Herausforderung von Tracking und Registrierung diskutiert und ein Ansatz vorgestellt, um die Position und den Blickpunkt des Benutzers zu schätzen, so dass virtuelle Objekte in der realen Welt fest verankert erscheinen. Linienmodelle, die dem Erscheinungsbild entsprechen und nur für Trackingzwecke relevante Kanten beinhalten, ermöglichen eine absolute Registrierung in der realen Welt und ein robustes Tracking. Einerseits ist es nicht notwendig, viel Zeit in die manuelle Erstellung geeigneter Modelle zu investieren, andererseits ist das Tracking in der Lage mit Änderungen innerhalb des zu verfolgenden Objekts oder Szene umzugehen. Versuche haben gezeigt, dass die Verwendung von solchen Linienmodellen die Robustheit, Genauigkeit und Re-initialisierungsgeschwindigkeit des Tracking-Prozesses verbessert haben.
Zweitens beschäftigt sich diese Dissertation mit dem Thema der Oberflächenrekonstruk\-tion einer realen Umgebung und präsentiert einen Algorithmus zur Optimierung einer laufenden Oberflächenrekonstruktion. Vollständige 3D-Oberflächenrekonstruktionen einer Szene
eröffnen neue Möglichkeiten um realistischere AR-Anwendungen zu erstellen. Verschiedene Interaktionen zwischen realen und virtuellen Objekten, wie Kollisionen und Verdeckungen, können physikalisch korrekt behandelt werden. Während sich die bisherigen Methoden darauf konzentrierten die Oberflächenrekonstruktionen nach einem Aufnahmeschritt zu verbessern, wird die Rekonstruktion während der Aufnahme erweitert, Löcher werden geschlossen und Rauschen wird reduziert. Um eine unbekannte Umgebung zu erkunden muss der Benutzer keine Vorbereitungen treffen. Das Scannen der Szene oder eine vorhergehende Auseinandersetzung mit der zugrundeliegenden Technologie ist somit nicht notwendig.
In Experimenten lieferte der Ansatz realistische Ergebnisse, bei denen bekannte Oberflächen für verschiedene Oberflächentypen erweitert und Löcher plausibel gefüllt wurden.
Anschließend konzentriert sich diese Dissertation auf die Behandlung von realistischen Verdeckungen zwischen realer und virtueller Welt. Hierzu wird die Herausforderung der Verdeckung als Alpha Matting Problem formuliert. Die vorgestellte Methode überwindet die Grenzen moderner Methoden, indem ein Überblendungskoeffizienten pro Pixel der gerenderten virtuellen Szene schätzt wird, anstatt nur deren Sichtbarkeit zu berechnen. In mehreren Experimenten und Vergleichen mit anderen Methoden hat sich die Verdeckungsbehandlung durch Alpha Matting als robust erwiesen und kann mit Daten, die durch preiswerte Sensoren aufgenommen wurden, umgehen. Hinsichtlich der Qualität, des Realismus und der praktischen Anwendbarkeit übertrifft die Methode die Ergebnisse von bisherigen Ansätzen.
Des Weiteren kann die Methode mit verrauschten Tiefendaten umgehen und liefert realistische Ergebnisse in Regionen, in denen Vorder- und Hintergrund nicht strikt voneinander trennbar sind (z.B. bei Objekten mit einer undeutlichen Kontur oder durch Bewegungsunschärfe).
Tractography on HARDI data
(2011)
Diffusionsgewichtete Bildgebung ist eine wichtige Modalität in der klinischen Praxis. Sie stellt gegenwärtig die einzige Möglichkeit dar, nicht invasiv und in vivo Einblicke in das menschliche Gehirn zu erhalten. Die Einsatzgebiete dieser Technik sind sehr vielseitig. Sie wird zur Untersuchung des Gehirns, seiner Struktur, seiner Entwicklung und der Funktionsweisenseiner verschiedenen Areale einsetzt. Weiterhin spielt diese Modalität eine wichtige Rolle bei der Operationsplanung am Gehirn und der Untersuchung von Schlaganfall, Alzheimer und Multipler Sklerose. Diese Arbeit gibt eine kurze Einführung in die Bildgebungmittels MRT und geht auf die Entstehung diffusionsgewichtete Bilder ein. Darauf aufbauend wird der Diffusionstensor, die am meisten verbreitete Datenrepräsentation in der Diffusionsbildgebung, vorgestellt. Da die Repräsentation der Diffusion als Diffusionstensor erhebliche Einschränkungen darstellt, werden neue Methoden zur Datenrepräsentation vorgestellt und diskutiert. Diese neuen Methoden werden unter dem Begriff HARDI (Diffusionsbildgebung mit hoher Winkelauflösung, von engl. high angular resolution diffusion imaging) zusammengefasst. Weiterhin wird eine ausführliche Einführung in das Thema der Traktografie, der Rekonstruktion von Nervenbahnen im Gehirn, gegeben. Basierend auf diesem theoretischenWissen werden etablierte Algorithmen der Traktografie von Diffusionstensor- auf HARDI-Daten überführt. Dadurch wird die Rekonstruktion derNervenbahnen entscheidend verbessert. Es wird eine vollständig neue Methode vorgestellt, die in der Lage ist, Nervenbahnen sowohl auf einem Phantomdatensatz, als auch auf einem vom Menschen stammenden Gehirndatensatz zu rekonstruieren. Weiterhin wird ein neuartiger globaler Ansatz vorgestellt, um Voxel anhand ihrer Diffusionseigenschaften zu klassifizieren.
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.
Die Computergrafik befasst sich mit der Erzeugung von virtuellen Bildern. Im Bereich der 3D-Computergrafik werden die dargestellten Objekte im dreidimensionalen Raum beschrieben. Dazu bedient man sich diverser Generierungsverfahren. Einer dieser so genannten Renderer ist das Raytracing-Verfahren. Es erfreut sich in der Computergrafik wegen der erreichten Bildqualität bei ueberschaubarer Komplexität großer Beliebtheit. Dabei wird versucht, immer realistischere Ergebnisse zu erreichen. In der Vergangenheit wurde Raytracing deswegen beispielsweise um globale Beleuchtungsmodelle oder um reflektierende beziehungsweise um transparente Objekte erweitert. Dabei wurde aber ein wichtiger Punkt häufig vernachlässigt, welcher ebenfalls den Grad an Realismus deutlich erhöhen kann: die Kamera. Meistens geht man auch heutzutage von einem vereinfachten Lochkameramodell aus. Aus diesem Grund genügen solche Modelle nicht den Ansprüchen physikalisch-korrekter Renderingverfahren. Eine wirklich umfassend korrekte Abbildung von Szenen darf also nicht vernachlässigen, dass ein generiertes Bild durch ein Linsensystem noch einmal entscheidend beeinflusst wird. In dieser Arbeit wird deswegen ein physikalisch korrektes Kameramodell vorgestellt, welches die geometrischen Eigenschaften des Linsensystems berücksichtigt und die Belichtung auf der Bildebene korrekt berechnet.
Die vorliegende Arbeit gibt einen Überblick über die Rahmenbedingungen der Programmierung von Grafikkarten. Dazu werden die zur wichtigsten am Markt vorhandenen Application Programming Interfaces (APIs) vorgestellt und miteinander verglichen. Anschließend werden zwei Standardalgorithmen aus der Datenverarbeitung, Prefix Sum und Radixsort vorgestellt und im Hinblick auf die Implementierung mit paralleler Programmierung auf der GPU zu untersucht. Beide Algorithmen wurden unter Nutzung der OpenGL-API und OpenGL Compute Shadern implementiert. Abschließend wurden die Ausführungszeiten der beiden Algorithmen miteinander verglichen.