Refine
Document Type
- Bachelor Thesis (3)
- Diploma Thesis (1)
- Master's Thesis (1)
Year of publication
- 2020 (5) (remove)
Keywords
- Bildverarbeitung (5) (remove)
Institute
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.
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.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Auslegung, Konstruktion und Bau eines visuellen Kamerasystems zur Unterstützung der magnetinduktiven Seilbegutachtung an Seilbahnseilen. Ziel der Diplomarbeit ist es, alle theoretischen und praktischen Grundlagen zur Konstruktion des Prototyps zu erarbeiten. Dazu gehört die Erarbeitung der Grundlagen in Bezug auf die Bildverarbeitung, die Auswahl der konstruktiven Lösung bei der Kamerapositionierung, sowie die softwareseitige Umsetzung. Dabei soll die Berücksichtigung der Machbarkeit und Praxistauglichkeit im Vordergrund stehen.
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.