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Footage of organoids taken by means of fluorescence microscopy and segmented as well as triangulated by image analysis software like LimeSeg and Mastodon often needs to be visualized in aesthetic manner for presentation of the results in scientific papers, talks and demonstrations. The goal of this work was to create a simple to use addon “Biobox” for the open source 3D – visualization package “Blender” which would allow to import triangulated 3D data with animation over time (4D), produced by image analysis software, and optimize it for efficient usage. ”Biobox” offers several visualization tools for the creation of rendered images and animation videos by biologists.
The optimization of imported data was performed by using Blender intern modifiers. The optimized data can then be visualized by using several tools built for visualizing the organoid in frozen, animated and semi-transparent manners. A dynamic link for object selection and dynamic data exchange between Blender and Mastodon was developed. Additionally, a user interface was developed for manual correction errors of segmentation and steering the object detection algorithms of LimeSeg. The benchmark of the developed addon “Biobox” was performed on real scientific data. The benchmark test demonstrated that developed optimization result in significant (~5 fold) decrease of RAM usage and acceleration of visualization more than 160 times.
In this thesis two novel methods for removing undesired background illumination are de-veloped. These include a wavelet analysis based approach and an enhancement of a deep learning method. These methods have been compared with conventional methods, using real confocal microscopy images and synthetic generated microscopy images. These synthetic images were created utilizing a generator introduced in this thesis.
In dieser Arbeit wird ein Versuch zur Erfassung der Aufmerksamkeit und des Gedächtnisses im Zusammenhang mit traditioneller Kunst durchgeführt. Anhand digital veränderter Werke soll erforscht werden, ob Probanden etwaige Modifikationen an bekannten Gemälden wahrnehmen. Anhand wissenschaftlicher Daten werden die per Umfrage erhaltenen Ergebnisse analysiert und ausgewertet.
In der folgenden Bachelorarbeit sollen die Bedingungen zur Herstellung von Fakefingerabdrücken, die mit einem Tintenstrahldrucker und einem Material aus Holz-leim und Glycerin hergestellt wurden verbessert werden. Grund dafür ist, dass es im vorangegangenen Praktikumsbeleg noch Mängel bei der Herstellung der Fakes gab. Außerdem sollen die idealen Bedingungen (Materialzusammensetzung und Bearbeitungsmethoden) herausgefunden werden, um Fakes dieser Art herzustellen. Außerdem soll ein neues Unterscheidungsmerkmal für die Erkennung von Fakefingerabdrücken untersucht werden, um in Zukunft die Unterscheidung zwischen Original und Fälschung zu verbessern.
Die folgende Arbeit behandelt die Methoden digitaler Bildmanipulationen sowie die Erkennung solcher Manipulationen anhand etablierter Detektionsverfahren. Das Hauptaugenmerk liegt dabei auf der Planung und Implementierung einer Software zur automatisierten Detektion duplizierter Regionen innerhalb eines digitalen Bildes. Anschließend an diese Implementierung folgt eine detaillierte Auswertung der Detektionsergebnisse sowie eine Bewertung der Qualität der Software gegenüber bestehenden Verfahren.
Das Ziel dieser Arbeit ist es verschiedene Methoden der Platzierung von Vegetation zu vergleichen und in Hinsicht auf die Qualität der Ergebnisse zu beurteilen. Zum Vergleich dient in diesem Fall die Natur selbst als Maßstab, denn diese soll bei den meisten Methoden simuliert werden. Die Methoden zur Generierung sind vielfältig und unterschiedlich komplex. Einem Entwickler stellt sich nun die Frage zu welcher Methode oder welcher Kombination er greifen soll unter den Aspekten Entwicklungsaufwand, Performanz, Qualität und Flexibilität. Es soll erkundet werden, bei welchen Vorhaben es sich für einen Spielentwickler lohnt ein solches System zu implementieren oder ob herkömmliche Produktionsketten sinnvoller wären.
In der vorliegenden Arbeit werden Bildanalysemethoden für die Lokalisation und Klassifikation von Eingabefeldern untersucht. Bei den Eingabefeldern liegt der Schwerpunkt auf den Benutzererkennungs- und Passwortfeldern, da die Verwendung der Bildanalysemethoden für eine Single Sign-On Lösung gedacht ist. Neben traditionellen Bildverarbeitungsmethoden, wie Segmentierung und Hough-Transformation, wird auch die Verwendung von neuronalen Netzen betrachtet.
Der Weg zur Brückenklassifizierung : Generierung, Annotation und Klassifizierung eines Datensatzes
(2019)
In dieser Arbeit wird darauf eingegangen, wie zum Zwecke der Klassifizierung von Brückenbildern ein Datensatz erhoben, annotiert, augmentiert und verschiedene Modelle neuronaler Netze darauf trainiert wurden die Brückenbilder in eine von sieben Kategorien einzuordnen. Dabei wird kurz auf die übergeordnete Bemühung eingegangen, mithilfe eines solchen Netzes einen Beitrag zur Abmilderung der Auswirkungen katastrophaler Ereignisse zu bieten. Anschließend werden die vorgenommenen Schritte im Einzelnen erläutert, die zu den im letztem Kapitel gezeigten Ergebnissen führten. Abschließend werden die Ergebnisse diskutiert, Probleme und mögliche Fehlerquellen angesprochen und ein Ausblick auf Weiterführung der Bemühung zur korrekten Brückenklassifikation gegeben.