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Die gleichzeitige Auswertung zweier räumlich versetzter Bilder dient dem Erfassen der dritten Dimension. Wie auch der Mensch nur mit zwei Augen räumliche Tiefe wahrnehmen kann, kann nur mit zwei oder mehr Stereobildern eine Tiefenschätzung möglich werden. Dabei muss einem Objekt in einem Bild das entsprechende Objekt im zweiten Bild zugeordnet werden. Da viele Pixel ähnliche Farb- und Helligkeitswerte haben können oder sich die Farbtöne desselben Objektpunkts durch Schatteneffekte voneinander unterscheiden oder verdeckt werden, ist das so genannte "Korrespondenzproblem" nicht einfach zu lösen. Laut einem Bericht von Szeliski und Zabih ist der Stand der Dinge bezüglich der Evaluation von Stereomethoden ziemlich dürftig, obwohl eine große Zahl von Algorithmen und Berichten veröffentlicht worden ist. Die meisten Berichte geben jedoch keine Auskunft über quantitative Vergleiche, und wenn, dann beschränken sie sich meist auf synthetische Bilder. Über die Erstellung und Auswertung von Stereobildern wird kaum berichtet. Stereo Matching ist ein Bereich der Computer Vision, welche ein Teilgebiet der Informatik bezeichnet, das sich mit der Extraktion von Informationen aus Bildern oder Videosequenzen beschäftigt. Die Werkzeuge der Computer Vision stammen meist aus der Mathematik, insbesondere aus der Geometrie, linearer Algebra, Statistik, Optimierung und Funktionsanalysis. Diese Werkzeuge werden in Algorithmen zur Segmentierung und Klassifizierung angewandt. Ziel des Stereo Matching ist die Zuordnung zweier Stereobilder zueinander mit dem Ergebnis einer dichten Tiefenkarte. In diesem Bild werden die in den Stereoaufnahmen vorhandenen Objekte in verschiedenen Grautönen wiedergegeben, wobei ein dunkler Ton einen großen Abstand zur Kamera bedeutet, ein heller Ton einen geringen Abstand. Aus den Helligkeiten können die Entfernungen berechnet werden. Der Begriff der dichten ("dense") Tiefenkarte bedeutet in diesem Zusammenhang, dass die Tiefenkarte ein System voller Werte und mit so wenig Elementen ohne Information ist, dass sie behandelt werden kann, als hätte sie keine solchen Elemente. Somit kann jedem Bildpunkt eine Disparität zugeordnet werden. Das Korrespondenzproblem muss also für jedes Pixel des Referenzbildes gelöst werden. Dafür ist ein Ähnlichkeitsmaß nötig, welches überall im Bild angewandt werden kann. Im Gegensatz dazu enthält eine "sparse" Tiefenkarte nur an relevanten Stellen wie Kanten Informationen. Einige aktuelle Stereoverfahren sollen in dieser Arbeit mit selbst aufgenommenen Stereobildern getestet und bewertet werden.
Die Lapped Hartley Transformation (LHT) ist eine neue reelwertige Transformation zweidimensionaler Bilddaten unter Verwendung überlappender Basisfunktionen. In dieser Arbeit wird ihr Einsatz als Alternative zur diskreten Kosinustransformation (DCT) für die Bildkompression nach dem JPEG-Verfahren untersucht. Die LHT wird hierzu an verschiedenen Bildbeispielen mit anderen Transformationen (DCT, MLT, LDT) quantitativ und visuell verglichen. Außerdem wird die Korreletion der Koeffizienten untersucht. Hierbei kommen die frei verfügbare Bildverarbeitungssoftware ImageJ und bereits vorhandene Java-basierte Implementierungen der untersuchten Kompressionsverfahren zum Einsatz.
In dieser Arbeit wird ein Detektionsverfahren vorgestellt, das einfarbige, kreisförmige Objekte in einem digitalen Bild erkennt. Die Methode umfasst eine Farbsegmentierung, eine Berechnung des Distanzmaßes und eine Überprüfung der Form. Der Algorithmus ist in der Programmiersprache Java als Plugin für die Bildverarbeitungssoftware ImageJ geschrieben.
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 die Segmentierung von Gehirngewebe aus magnet-resonanz-tomographischen Kopfaufnahmen von Ratten mittels Level-Set-Methoden vorgestellt. Dieses so genannte Skull-Stripping stellt einen wichtigen Vorverarbeitungsschritt für quantitative, morphometrische Untersuchungen oder aber Visualisierungsaufgaben dar. Ein kontrastbasierter Segmentierungsalgorithmus wird von einem Pseudo-3DAnsatz in einen echt-dreidimensionalen Segmentierer überführt. Die durch die Level-Set-Funktion beschriebene Kontur wird mittels einer partiellen Differentialgleichung iterativ deformiert und den Grenzen des zu segmentierenden Objektes angenähert. Die Geschwindigkeitsfunktion, welche lokale Kontraste auf der Konturnormalen auswertet und so die Oberflächenentwicklung bestimmt, wird untersucht und das lokale Signal adaptiert. Hierzu wird eine Glättung des Signals eingeführt, die sowohl in Richtung der Konturnormalen als auch parallel dazu wirkt. Zusätzlich wird eine varianzbasierte Kontrastverstärkung des lokalen Signals entwickelt. Daraus resultieren insbesondere in Bildbereichen mit geringem Signal-zu-Rausch-Verhältnis erheblich robustere und exaktere Segmentierungsergebnisse. Diese Leistungsfähigkeit wird an vorliegenden Rattenhirn-MRTs demonstriert.
Diese Arbeit befasst sich mit der Thematik des Live-Streamings und webbasierter Medien-übertragung. Im Fokus steht in diesem Zusammenhang der Adobe Flash Media Server 3.0 als Streaming-Plattform sowie Adobe Flash CS3 als Entwicklungsumgebung. Neben den theoretischen Grundlagen wird die praktischen Umsetzung in Form einer iTVG-Applikation für einen exemplarischen Anwendungszweck eingehend erläutert. Dabei werden sowohl der technische Hintergrund der Programmierung wie auch die Methoden und Prinzipien des interakti-ven Designs, der Usability, diskutiert und in den Entwicklungsprozess integriert. Die Flash-Media Applikation wird abschließend einer kritischen Betrachtung unterzogen, um mögliche Fehlerquellen sowie weitere Entwicklungspotentiale aufzuzeigen.
In dieser Diplomarbeit wird ein neues Verfahren für den automatischen Weißabgleich einer digitalen Kamera beschrieben. Das Verfahren bestimmt die beleuchtende Lichtfarbe durch Messung von polarisierten Reflexen. Die Arbeit untersucht mit diesem Verfahren Reflexe an verschiedenen Oberflächen. Herausgearbeitet werden die kritischen Situationen der Anwendung. Dies geschieht im Hinblick auf die spätere Optimierung des Verfahrens.