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Die vorliegende Diplomarbeit beschäftigt sich mit einer Bildqualitätsanalyse der Stellen, an denen Qualitätsentscheidungen getroffen werden sowie der anschließenden Analyse dieser Bildstellen. Zunächst werden sechs verschiedene Fotografien mit den Optimierungsparametern Helligkeit, Schärfe, Kontrast und Neutralität bearbeitet. Um die oben genannten Bildstellen zu finden, werden diese durch 20 Probanden mit Hilfe eines Eye-Tracking Systems ermittelt. Die daraus gewonnenen Bildstellen werden dann im Frequenz- und Farbbereich durch Plug-Ins im Programm „ImageJ“ untersucht.
Die Hough-Transformation liefert die Parameter von in einem Bild vorkommenden Geraden. Durch die Kameraverzerrung werden die in der realen Welt vorkommenden Geraden jedoch nicht mehr auf Geraden abgebildet. Dies führt dazu, dass im Hough-Raum die entsprechenden Geradenpunkte nicht mehr auf den gleichen Punkt abgebildet werden. Durch Variation der Verzerrungsparameter mit Hilfe eines bereits vorliegenden Optimierungsprogrammes ist eine Korrektur zu ermitteln. Dabei sollen drei unterschiedliche Ansätze miteinander verglichen werden. Bildmaterial sollte Aufnahmen von Testobjekten und Gebäuden sein.
Die detektive Quantenausbeute (DQE) erlaubt eine umfassende Charakterisierung bildgebender Systeme, da sie sowohl etwas über das Auflösungsvermögen, als auch über die Rauscheigenschaften des Systems aussagt. Im Rahmen dieser Arbeit wurde die DQE zweier digitaler Mammographie-Einrichtungen bestimmt, wobei für vergleichbare Dosisniveaus folgende Ergebnisse erzielt wurden: Für eine Ortsfrequenz von einem Lp/mm beträgt die DQE des indirekten Systems ca. 42% und die des direkten Systems auf Basis von amorphem Selen ca. 62%.
Ziel dieser Arbeit ist die Automatisierung von Prüfverfahren, welche in der PAS 1054 definiert sind und in der digitalen Mammographie ihre Anwendung finden. Dazu standen Aufnahmen eines Prototypen des in der PAS beschriebenen Prüfkörpers zur Verfügung, die mit dem Sectra MDM angefertigt wurden. Anhand dessen konnte mit der Programmiersprache Java und unter Verwendung der Software ImageJ ein Programm geschrieben werden, welches die automatische Analyse der Bilddaten ermöglicht. Eine übersichtliche Benutzeroberfläche und die Ausgabe von Ergebnissen, die auf das Wesentliche reduziert sind, gewährleisten eine zeitsparende und effektive Handhabung.
In dieser Arbeit wird beschrieben wie verschiedene Messwerte in Prüfkörperaufnahmen nach PAS 1054 unter zu Hilfenahme von ImageJ bestimmt werden. Desweiteren wird über tabellarische und graphische Darstellung der ermittelten Daten und deren Export in für andere Programme lesbare Formate geschrieben. Im weiteren werden auf Methoden zur Glättung der Messwerte beschrieben. Die Umsetzung der Methoden in das bestehende Software Framework Optimage und dessen Aufbau wird zum besseren Verständnis erläutert. Die gesamte Umsetzung erfolgte in der objektorientierten Programmiersprache Java.
Die Blockchain ist nicht nur im Bereich der Finanzwelt angekommen, auch andere Branchen versuchen sich an ihrer Anwendung. In diesem Artikel werden Konzepte und Modelle von Blockchain-Anwendungen außerhalb des Finanzbereichs vorgestellt, indem die zugehörigen Veröffentlichungen referiert und diskutiert werden. Die Anwendungsbereiche variieren aktuell über den Schutz persönlicher Daten bis zur Sicherung und Überwachung von Nahrungsmittelproduktionsketten.
In this work, we propose a novel data-driven approach to recover missing or corrupted motion capture data, either in the form of 3D skeleton joints or 3D marker trajectories. We construct a knowledge-base that contains prior existing knowledge, which helps us to make it possible to infer missing or corrupted information of the motion capture data. We then build a kd-tree in parallel fashion on the GPU for fast search and retrieval of this already available knowledge in the form of nearest neighbors from the knowledge-base efficiently. We exploit the concept of histograms to organize the data and use an off-the-shelf radix sort algorithm to sort the keys within a single processor of GPU. We query the motion missing joints or markers, and as a result, we fetch a fixed number of nearest neighbors for the given input query motion. We employ an objective function with multiple error terms that substantially recover 3D joints or marker trajectories in parallel on the GPU. We perform comprehensive experiments to evaluate our approach quantitatively and qualitatively on publicly available motion capture datasets, namely CMU and HDM05. From the results, it is observed that the recovery of boxing, jumptwist, run, martial arts, salsa, and acrobatic motion sequences works best, while the recovery of motion sequences of kicking and jumping results in slightly larger errors. However, on average, our approach executes outstanding results. Generally, our approach outperforms all the competing state-of-the-art methods in the most test cases with different action sequences and executes reliable results with minimal errors and without any user interaction.