Quantitative räumliche Auswertung der Mikrostruktur eines in Beton eingebetteten Multifilamentgarns

Zur detaillierten Beschreibung des Lastabtragverhaltens textiler Bewehrung im Beton ist es erforderlich, das Penetrationsverhalten der Betonmatrix in die stark heterogene Garnstruktur zu beschreiben. Zur Charakterisierung der Mikrostruktur im Querschnitt wurde eine Bildanalysemethode entwickelt, um die Verbundsituation der einzelnen Filamente quantitativ auswerten zu können. Um eine räumliche Beschreibung der Verbundsituation zu erreichen, wurde die Strategie verfolgt, aus aufeinander folgenden Schichtaufnahmen mittels Rasterelektronenmikroskopie eine räumliche Struktur abzuleiten. Hierzu wurden zum einen die experimentelle Vorgehensweise erarbeitet und zum anderen ein Ansatz für die Zuordnung der Filamente zwischen den einzelnen Querschnitten entwickelt

Entwicklung eines Systems zur dreidimensionalen Particle Tracking Velocimetry mit Genauigkeitsuntersuchungen und Anwendung bei Messungen in einem Wind-Wellen Kanal

Die vorliegende Arbeit stellt ein neuartiges Verfahren der dreidimensionalen Particle Tracking Velocimetry vor. Durch die Erweiterung der existierenden zweidimensionalen Particle Tracking Velocimetry auf die dritte Raumdimension sind erstmals dreidimensionale Strömungsmessungen bei hoher räumlicher Auflösung mit lediglich zwei Kameras möglich. Der Schwerpunkt der Arbeit lag in der Entwicklung von Algorithmen zur Korrespondenzanalyse sowie der Kamerakalibrierung. Die Genauigkeit aller Teilalgorithmen des Verfahrens wurde anhand von synthetischen und gemessenen Daten untersucht. Die Abhängigkeit der Kalibrierung von der Positionsgenauigkeit der gefundenen Kalibrierpunkte auf der Bildebene wurde untersucht. Die Stabilität der Kamerakalibrierung konnte durch einen neuen Algorithmus zur Merkmalsextraktion verbessert werden. Dabei konnten die Meßfehler auf die zugrundeliegende zweidimensionale Particle Tracking Velocimetry zurückgeführt werden. Abschließend wurde das Verfahren an Strömungsmessungen im Heidelberger Wind-Wellenkanal eingesetzt. ============================= This thesis presents a novel approach to the area of three dimensional particle tracking velocimetry. In extending existing algorithems for two dimensional particle tracking velocimetry to the third spatial dimension, it becomes feasible for the first time to measure three dimensional flow fields with high spatial accuracy by employing two cameras only. The work of this thesis was mainly focussed on the development of algorithms for correspondence detection and camera system calibration. The accuracy of each step constituting the algorithem was determined using synthetical as well as real world data. The dependence of the quality of the calibration on the accurate determination of the position of the calibration marks on the image plane has been analyzed. Hence it was possible to enhance the precision of the three dimensional particle tracking velocimetry based on the two dimensional counter part. Finally the technique was deployed in the wind/wave facility of the department of environmental physics

Modellbasierte und positionsgenaue Erkennung von Regentropfen in Bildfolgen zur Verbesserung von videobasierten Fahrerassistenzfunktionen

Witterungsbedingte Effekte, insbesondere Regentropfen auf der Windschutzscheibe, führen zu einer starken Beeinträchtigung gegenwärtiger videobasierter Fahrerassistenzfunktionen. In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Erkennung von Regentropfen auf der Windschutzscheibe vorgestellt, das auf einer physikalischen und signaltheoretischen Regentropfen-Modellierung sowie der Betrachtung des Bildentstehungsprozesses in realen optischen Systemen basiert

Optimale Operatoren in der Digitalen Bildverarbeitung

Eine neuartige Methode zur optimalen Wahl von Filteroperatoren wird vorgestellt. Dabei können sowohl einzelne Filter als auch Filterfamilien mit linearen und nichtlinearen Optimalitätskriterien mittels unterschiedlicher, gewichteter Normen im Wellenzahlraum behandelt werden. Es können Fließkomma- oder Festkommakoeffizienten von Filtern mit beliebigen Trägern optimiert werden. In verschiedenen Applikationsbeispielen werden Filter u.a. nach Isotropie, Rotationsinvarianz oder Betragsgenauigkeit optimiert und die Ergebnisse diskutiert. Zumeist sind Verminderungen der Fehler gegenüber üblichen Parameterwahlen um mehr als eine Größenordnung zu verzeichnen. Untersuchungen der bekannten Strukturtensormethode zeigen, daß durch den Einsatz optimaler Filter Verschiebungsschätzungen in zweierlei Hinsicht verbessert werden. Erstens werden Fehler um ca. zwei Größenordnungen vermindert, zweitens ist eine erhöhte Stabilität gegenüber Rauschen zu verzeichnen. Die gesteigerte Leistungsfähigkeit der Methode wird anhand einer Objektverfolgung demonstriert. Eine neue explizite Diskretisierung für anisotrope Diffusion, die optimale Filter verwendet, wird eingeführt und mit bekannten Schemata verglichen. Sie stellt sich gegenüber einer neuartigen analytischen Lösung kohärenzverstärkender Diffusion als 1.5 bis 2.5 Größenordnungen genauer heraus als das beste Vergleichsverfahren und übertrifft dieses visuell erheblich bei einer Rekonstruktionsaufgabe. Wegen der erhöhten Stabilität des Verfahrens bezüglich großer Zeitschrittweiten, ist es 3-4 mal schneller als andere explizite Schemata

Entwicklung eines halbautomatisierten Verfahrens zur Detektion neuer Siedlungsflächen durch vergleichende Untersuchungen hochauflösender Satelliten- und Luftbilddaten

Knowledge about land use and land cover represents an important information basis for various planning applications. In particular, urban and suburban regions are subject to a high dynamic development. The detection and identification of changes is therefore an important instrument to follow and accompany the developments by planning. Here, aerial photography and, increasingly, satellite images serve as an important basis for information. The recognition and mapping of changes is still a time-consuming and cost-intensive matter which is mostly realized by visual interpretation of aerial photography and to an increasing degree of high- and ultra-high-resolution satellite images. Within the scope of the present work a new, robust and largely automated process based on a statistical change analysis is developed and presented. Basis for the data are multitemporal high-resolution satellite image data. The generated suspect areas, respectively areas of change, are supposed to function as clues in order to facilitate the process of the visual interpretation of multitemporal image datasets with regard to change mapping, since only marked areas of change have to undergo further examination. Consequently, this process can be used as a tool to ease and accelerate the updating of planning bases in general and maps in particular so far realised by visual interpretation. However, the automation of the process is not only supposed to serve the purpose of saving time and cost but also to bring the interpretation process to a higher level of objectivity. In order to improve the quality of the whole process, for the preprocessing of the image data selected methods of image processing have been integrated. Through the use of additional geo-information reference data for the automated calculation of the areas of change, a further refinement of the results can be reached. The obtained results in the first time-cut (1997-1998) can be proved and verified by a different data-take (1997-2000). To reach a convenient use and a good distribution of the developed method, the process has been implemented by means of the widespread image processing software ERDAS IMAGINE. This allows to make the developed method available for other users, since it can easily be integrated into the working environment of ERDAS IMAGINE.Das Wissen um die Landnutzung und Landbedeckung ist für planerische Anwendungsgebiete eine wichtige Informationsgrundlage. Gerade urbane und suburbane Regionen unterliegen einer hohen Entwicklungsdynamik. Das Erkennen und Aufzeigen von Veränderungen ist somit ein wichtiges Instrument um Entwicklungen zu verfolgen und planerisch zu begleiten. Luft- und zunehmend Satellitenbilder dienen hierfür als wichtige Informationsgrundlage. Das Erkennen und Kartieren von Veränderungen ist nach wie vor eine zeitaufwändige und kostenintensive Angelegenheit, die überwiegend durch visuelle Interpretation von Luft- und zunehmend auch mit hoch- und höchstauflösenden Satellitenbildern realisiert wird. In dieser Arbeit wird ein neues, robustes, weitgehend automatisiertes, auf einem statistischen Ansatz beruhendes Verfahren der Veränderungsanalyse entwickelt und vorgestellt. Die Datengrundlage bilden multitemporale, hoch auflösende Satellitenbilddaten. Die generierten Verdachts- bzw. Veränderungsflächen sollen als Anhaltspunkte fungieren, um den Prozess der visuellen Interpretation von multitemporalen Bilddatensätzen in Hinsicht auf eine Veränderungskartierung zu erleichtern, da nur als Veränderungsflächen markierte Areale einer weiteren Untersuchung unterzogen werden müssen. Das Verfahren kann somit als Werkzeug dienen, die durch visuelle Interpretation realisierte Aktualisierung von Planungsgrundlagen bzw. Kartenwerken zu erleichtern und zu beschleunigen. Die Automatisierung des Verfahrens soll jedoch nicht allein dem Zweck der Zeit- und Kostenersparnis dienen, sondern auch den Interpretationsprozess objektiver gestalten. Um die Qualität des Verfahrens zu erhöhen, werden ausgewählte Methoden der Bildverarbeitung für die Vorverarbeitung der Bilder in das Verfahren integriert. Durch das Einbinden zusätzlicher Geobasisdaten in die automatisierte Berechnung der Veränderungsflächen kann eine weitere Verbesserung der Ergebnisse erzielt werden. Die Ergebnisse, der im ersten Zeitschnitt (1997-1998) untersuchten Datensätze, werden mit Hilfe eines weiteren Zeitschnitts (1997-2000) überprüft und verifiziert. Um eine unkomplizierte Anwendung und Verbreitung der Methode zu erreichen, wurde das Verfahren mit Hilfe der weit verbreiteten Bildverarbeitungssoftware ERDAS IMAGINE realisiert. Dies ermöglicht, das Verfahren auch anderen Nutzern zur Verfügung zu stellen, da es problemlos in die Arbeitsumgebung des Bildverarbeitungssystems ERDAS IMAGINE integriert werden kan