Second-order Shape Optimization for Geometric Inverse Problems in Vision

We develop a method for optimization in shape spaces, i.e., sets of surfaces modulo re-parametrization. Unlike previously proposed gradient flows, we achieve superlinear convergence rates through a subtle approximation of the shape Hessian, which is generally hard to compute and suffers from a series of degeneracies. Our analysis highlights the role of mean curvature motion in comparison with first-order schemes: instead of surface area, our approach penalizes deformation, either by its Dirichlet energy or total variation. Latter regularizer sparks the development of an alternating direction method of multipliers on triangular meshes. Therein, a conjugate-gradients solver enables us to bypass formation of the Gaussian normal equations appearing in the course of the overall optimization. We combine all of the aforementioned ideas in a versatile geometric variation-regularized Levenberg-Marquardt-type method applicable to a variety of shape functionals, depending on intrinsic properties of the surface such as normal field and curvature as well as its embedding into space. Promising experimental results are reported

On Silhouettes, Surfaces and Sorensen

In his book “Seeing Dark Things” (2008), Roy Sorensen provides many wonderfully ingenious arguments for many surprising, counter-intuitive claims. One such claim in particular is that when we a silhouetted object – i.e. an opaque object lit entirely from behind – we literally see its back-side – i.e. we see the full expanse of the surface facing away from us that is blocking the incoming light. Sorensen himself admits that this seems a tough pill to swallow, later characterising it as “the most controversial thesis of the book” (2011, p199). I will argue against Sorensen’s controversial thesis and in favour of what seems to me to be a much more natural and commonsensical alternative: when we see a silhouetted object, what we see is its edge and only its edge – so we do not see its entire back-side

Power Deposition on Tokamak Plasma-Facing Components

The SMARDDA software library is used to model plasma interaction with complex engineered surfaces. A simple flux-tube model of power deposition necessitates the following of magnetic fieldlines until they meet geometry taken from a CAD (Computer Aided Design) database. Application is made to 1) models of ITER tokamak limiter geometry and 2) MASTU tokamak divertor designs, illustrating the accuracy and effectiveness of SMARDDA, even in the presence of significant nonaxisymmetric ripple field. SMARDDA's ability to exchange data with CAD databases and its speed of execution also give it the potential for use directly in the design of tokamak plasma facing components.Comment: 13 pages, 20 figure

3D object reconstruction using computer vision : reconstruction and characterization applications for external human anatomical structures

Tese de doutoramento. Engenharia Informática. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 201

Applied Visualization in the Neurosciences and the Enhancement of Visualization through Computer Graphics

The complexity and size of measured and simulated data in many fields of science is increasing constantly. The technical evolution allows for capturing smaller features and more complex structures in the data. To make this data accessible by the scientists, efficient and specialized visualization techniques are required. Maximum efficiency and value for the user can only be achieved by adapting visualization to the specific application area and the specific requirements of the scientific field. Part I: In the first part of my work, I address the visualization in the neurosciences. The neuroscience tries to understand the human brain; beginning at its smallest parts, up to its global infrastructure. To achieve this ambitious goal, the neuroscience uses a combination of three-dimensional data from a myriad of sources, like MRI, CT, or functional MRI. To handle this diversity of different data types and sources, the neuroscience need specialized and well evaluated visualization techniques. As a start, I will introduce an extensive software called \"OpenWalnut\". It forms the common base for developing and using visualization techniques with our neuroscientific collaborators. Using OpenWalnut, standard and novel visualization approaches are available to the neuroscientific researchers too. Afterwards, I am introducing a very specialized method to illustrate the causal relation of brain areas, which was, prior to that, only representable via abstract graph models. I will finalize the first part of my work with an evaluation of several standard visualization techniques in the context of simulated electrical fields in the brain. The goal of this evaluation was clarify the advantages and disadvantages of the used visualization techniques to the neuroscientific community. We exemplified these, using clinically relevant scenarios. Part II: Besides the data preprocessing, which plays a tremendous role in visualization, the final graphical representation of the data is essential to understand structure and features in the data. The graphical representation of data can be seen as the interface between the data and the human mind. The second part of my work is focused on the improvement of structural and spatial perception of visualization -- the improvement of the interface. Unfortunately, visual improvements using computer graphics methods of the computer game industry is often seen sceptically. In the second part, I will show that such methods can be applied to existing visualization techniques to improve spatiality and to emphasize structural details in the data. I will use a computer graphics paradigm called \"screen space rendering\". Its advantage, amongst others, is its seamless applicability to nearly every visualization technique. I will start with two methods that improve the perception of mesh-like structures on arbitrary surfaces. Those mesh structures represent second-order tensors and are generated by a method named \"TensorMesh\". Afterwards I show a novel approach to optimally shade line and point data renderings. With this technique it is possible for the first time to emphasize local details and global, spatial relations in dense line and point data.In vielen Bereichen der Wissenschaft nimmt die Größe und Komplexität von gemessenen und simulierten Daten zu. Die technische Entwicklung erlaubt das Erfassen immer kleinerer Strukturen und komplexerer Sachverhalte. Um solche Daten dem Menschen zugänglich zu machen, benötigt man effiziente und spezialisierte Visualisierungswerkzeuge. Nur die Anpassung der Visualisierung auf ein Anwendungsgebiet und dessen Anforderungen erlaubt maximale Effizienz und Nutzen für den Anwender. Teil I: Im ersten Teil meiner Arbeit befasse ich mich mit der Visualisierung im Bereich der Neurowissenschaften. Ihr Ziel ist es, das menschliche Gehirn zu begreifen; von seinen kleinsten Teilen bis hin zu seiner Gesamtstruktur. Um dieses ehrgeizige Ziel zu erreichen nutzt die Neurowissenschaft vor allem kombinierte, dreidimensionale Daten aus vielzähligen Quellen, wie MRT, CT oder funktionalem MRT. Um mit dieser Vielfalt umgehen zu können, benötigt man in der Neurowissenschaft vor allem spezialisierte und evaluierte Visualisierungsmethoden. Zunächst stelle ich ein umfangreiches Softwareprojekt namens \"OpenWalnut\" vor. Es bildet die gemeinsame Basis für die Entwicklung und Nutzung von Visualisierungstechniken mit unseren neurowissenschaftlichen Kollaborationspartnern. Auf dieser Basis sind klassische und neu entwickelte Visualisierungen auch für Neurowissenschaftler zugänglich. Anschließend stelle ich ein spezialisiertes Visualisierungsverfahren vor, welches es ermöglicht, den kausalen Zusammenhang zwischen Gehirnarealen zu illustrieren. Das war vorher nur durch abstrakte Graphenmodelle möglich. Den ersten Teil der Arbeit schließe ich mit einer Evaluation verschiedener Standardmethoden unter dem Blickwinkel simulierter elektrischer Felder im Gehirn ab. Das Ziel dieser Evaluation war es, der neurowissenschaftlichen Gemeinde die Vor- und Nachteile bestimmter Techniken zu verdeutlichen und anhand klinisch relevanter Fälle zu erläutern. Teil II: Neben der eigentlichen Datenvorverarbeitung, welche in der Visualisierung eine enorme Rolle spielt, ist die grafische Darstellung essenziell für das Verständnis der Strukturen und Bestandteile in den Daten. Die grafische Repräsentation von Daten bildet die Schnittstelle zum Gehirn des Menschen. Der zweite Teile meiner Arbeit befasst sich mit der Verbesserung der strukturellen und räumlichen Wahrnehmung in Visualisierungsverfahren -- mit der Verbesserung der Schnittstelle. Leider werden viele visuelle Verbesserungen durch Computergrafikmethoden der Spieleindustrie mit Argwohn beäugt. Im zweiten Teil meiner Arbeit werde ich zeigen, dass solche Methoden in der Visualisierung angewendet werden können um den räumlichen Eindruck zu verbessern und Strukturen in den Daten hervorzuheben. Dazu nutze ich ein in der Computergrafik bekanntes Paradigma: das \"Screen Space Rendering\". Dieses Paradigma hat den Vorteil, dass es auf nahezu jede existierende Visualiserungsmethode als Nachbearbeitunsgschritt angewendet werden kann. Zunächst führe ich zwei Methoden ein, die die Wahrnehmung von gitterartigen Strukturen auf beliebigen Oberflächen verbessern. Diese Gitter repräsentieren die Struktur von Tensoren zweiter Ordnung und wurden durch eine Methode namens \"TensorMesh\" erzeugt. Anschließend zeige ich eine neuartige Technik für die optimale Schattierung von Linien und Punktdaten. Mit dieser Technik ist es erstmals möglich sowohl lokale Details als auch globale räumliche Zusammenhänge in dichten Linien- und Punktdaten zu erfassen

Evaporating pure, binary and ternary droplets: thermal effects and axial symmetry breaking

The Greek aperitif Ouzo is not only famous for its specific anise-flavored taste, but also for its ability to turn from a transparent miscible liquid to a milky-white colored emulsion when water is added. Recently, it has been shown that this so-called Ouzo effect, i.e. the spontaneous emulsification of oil microdroplets, can also be triggered by the preferential evaporation of ethanol in an evaporating sessile Ouzo drop, leading to an amazingly rich drying process with multiple phase transitions [H. Tan et al., Proc. Natl. Acad. Sci. USA 113(31) (2016) 8642]. Due to the enhanced evaporation near the contact line, the nucleation of oil droplets starts at the rim which results in an oil ring encircling the drop. Furthermore, the oil droplets are advected through the Ouzo drop by a fast solutal Marangoni flow. In this article, we investigate the evaporation of mixture droplets in more detail, by successively increasing the mixture complexity from pure water over a binary water-ethanol mixture to the ternary Ouzo mixture (water, ethanol and anise oil). In particular, axisymmetric and full three-dimensional finite element method simulations have been performed on these droplets to discuss thermal effects and the complicated flow in the droplet driven by an interplay of preferential evaporation, evaporative cooling and solutal and thermal Marangoni flow. By using image analysis techniques and micro-PIV measurements, we are able to compare the numerically predicted volume evolutions and velocity fields with experimental data. The Ouzo droplet is furthermore investigated by confocal microscopy. It is shown that the oil ring predominantly emerges due to coalescence

IN-LINE MICROFLUIDIC PARTICLE PRECONCENTRATOR AND DETECTOR FOR CONTINUOUS FLOW MONITORING

This dissertation presents the design and prototyping of three in-line microfluidic devices for continuous monitoring of particulate flows. The three devices are AC electrokinetic (ACEK) and acoustic sample preconcentration techniques for resettable particle enrichment, and an in-line somatic cell counter for mastitis monitoring. For the ACEK preconcentrator, ACEK is a new and promising technique to manipulate micro/bio-fluid and particles. There are many advantages over other techniques, such as low applied voltage, low cost, portability and notable biocompatibility of lab-on-a-chip (LOC) device. We successfully developed a 3D multi-level electrode platform to extract bioparticles via AC electroosmosis (ACEO) and negative Dielectrophoresis (DEP). Based on ACEO and N-DEP, the device can exert a drag force on particles through fluid motion and collect and concentrate particles. Optimization with respect to AC frequency, external pumping rate and opening size of mesh electrode have been performed. This research also studies the concentration effect by acoustic wave on diatom cells in seawater environment, since ACEK has limitation in high conductivity medium. Acoustic trapping uses mechanical resonance to focus the target particles into the designated trapping area. It has the advantages of high trapping efficiency, contactless trapping and compatibility with various fluids. Furthermore, since the trapping effect and the vertical trapping location are dependent on the particle properties, binary particle separation and sorting are also highly possible. Another contribution of this dissertation is the ACEK based capacitive somatic cell counter for use in dairy industry. Using our design, capacitive sensing is capable of detecting and quantifying target concentration in many types of biological solutions. The capacitance changing rate of device can be correlated with different concentrations of somatic cells. In this work, we successfully detected the concentration level of somatic cells in raw milk. The results were verified by flow cytometry

High quality dynamic reflectance and surface reconstruction from video

The creation of high quality animations of real-world human actors has long been a challenging problem in computer graphics. It involves the modeling of the shape of the virtual actors, creating their motion, and the reproduction of very fine dynamic details. In order to render the actor under arbitrary lighting, it is required that reflectance properties are modeled for each point on the surface. These steps, that are usually performed manually by professional modelers, are time consuming and cumbersome. In this thesis, we show that algorithmic solutions for some of the problems that arise in the creation of high quality animation of real-world people are possible using multi-view video data. First, we present a novel spatio-temporal approach to create a personalized avatar from multi-view video data of a moving person. Thereafter, we propose two enhancements to a method that captures human shape, motion and reflectance properties of amoving human using eightmulti-view video streams. Afterwards we extend this work, and in order to add very fine dynamic details to the geometric models, such as wrinkles and folds in the clothing, we make use of the multi-view video recordings and present a statistical method that can passively capture the fine-grain details of time-varying scene geometry. Finally, in order to reconstruct structured shape and animation of the subject from video, we present a dense 3D correspondence finding method that enables spatiotemporally coherent reconstruction of surface animations directly frommulti-view video data. These algorithmic solutions can be combined to constitute a complete animation pipeline for acquisition, reconstruction and rendering of high quality virtual actors from multi-view video data. They can also be used individually in a system that require the solution of a specific algorithmic sub-problem. The results demonstrate that using multi-view video data it is possible to find the model description that enables realistic appearance of animated virtual actors under different lighting conditions and exhibits high quality dynamic details in the geometry.Die Entwicklung hochqualitativer Animationen von menschlichen Schauspielern ist seit langem ein schwieriges Problem in der Computergrafik. Es beinhaltet das Modellieren einer dreidimensionaler Abbildung des Akteurs, seiner Bewegung und die Wiedergabe sehr feiner dynamischer Details. Um den Schauspieler unter einer beliebigen Beleuchtung zu rendern, müssen auch die Reflektionseigenschaften jedes einzelnen Punktes modelliert werden. Diese Schritte, die gewöhnlich manuell von Berufsmodellierern durchgeführt werden, sind zeitaufwendig und beschwerlich. In dieser These schlagen wir algorithmische Lösungen für einige der Probleme vor, die in der Entwicklung solch hochqualitativen Animationen entstehen. Erstens präsentieren wir einen neuartigen, räumlich-zeitlichen Ansatz um einen Avatar von Mehransicht-Videodaten einer bewegenden Person zu schaffen. Danach beschreiben wir einen videobasierten Modelierungsansatz mit Hilfe einer animierten Schablone eines menschlichen Körpers. Unter Zuhilfenahme einer handvoll synchronisierter Videoaufnahmen berechnen wir die dreidimensionale Abbildung, seine Bewegung und Reflektionseigenschaften der Oberfläche. Um sehr feine dynamische Details, wie Runzeln und Falten in der Kleidung zu den geometrischen Modellen hinzuzufügen, zeigen wir eine statistische Methode, die feinen Details der zeitlich variierenden Szenegeometrie passiv erfassen kann. Und schließlich zeigen wir eine Methode, die dichte 3D Korrespondenzen findet, um die strukturierte Abbildung und die zugehörige Bewegung aus einem Video zu extrahieren. Dies ermöglicht eine räumlich-zeitlich zusammenhängende Rekonstruktion von Oberflächenanimationen direkt aus Mehransicht-Videodaten. Diese algorithmischen Lösungen können kombiniert eingesetzt werden, um eine Animationspipeline für die Erfassung, die Rekonstruktion und das Rendering von Animationen hoher Qualität aus Mehransicht-Videodaten zu ermöglichen. Sie können auch einzeln in einem System verwendet werden, das nach einer Lösung eines spezifischen algorithmischen Teilproblems verlangt. Das Ergebnis ist eine Modelbeschreibung, das realistisches Erscheinen von animierten virtuellen Schauspielern mit dynamischen Details von hoher Qualität unter verschiedenen Lichtverhältnissen ermöglicht

Template based shape processing

As computers can only represent and process discrete data, information gathered from the real world always has to be sampled. While it is nowadays possible to sample many signals accurately and thus generate high-quality reconstructions (for example of images and audio data), accurately and densely sampling 3D geometry is still a challenge. The signal samples may be corrupted by noise and outliers, and contain large holes due to occlusions. These issues become even more pronounced when also considering the temporal domain. Because of this, developing methods for accurate reconstruction of shapes from a sparse set of discrete data is an important aspect of the computer graphics processing pipeline. In this thesis we propose novel approaches to including semantic knowledge into reconstruction processes using template based shape processing. We formulate shape reconstruction as a deformable template fitting process, where we try to fit a given template model to the sampled data. This approach allows us to present novel solutions to several fundamental problems in the area of shape reconstruction. We address static problems like constrained texture mapping and semantically meaningful hole-filling in surface reconstruction from 3D scans, temporal problems such as mesh based performance capture, and finally dynamic problems like the estimation of physically based material parameters of animated templates.Analoge Signale müssen digitalisiert werden um sie auf modernen Computern speichern und verarbeiten zu können. Für viele Signale, wie zum Beispiel Bilder oder Tondaten, existieren heutzutage effektive und effiziente Digitalisierungstechniken. Aus den so gewonnenen Daten können die ursprünglichen Signale hinreichend akkurat wiederhergestellt werden. Im Gegensatz dazu stellt das präzise und effiziente Digitalisieren und Rekonstruieren von 3D- oder gar 4D-Geometrie immer noch eine Herausforderung dar. So führen Verdeckungen und Fehler während der Digitalisierung zu Löchern und verrauschten Meßdaten. Die Erforschung von akkuraten Rekonstruktionsmethoden für diese groben digitalen Daten ist daher ein entscheidender Schritt in der Entwicklung moderner Verarbeitungsmethoden in der Computergrafik. In dieser Dissertation wird veranschaulicht, wie deformierbare geometrische Modelle als Vorlage genutzt werden können, um semantische Informationen in die robuste Rekonstruktion von 3D- und 4D Geometrie einfließen zu lassen. Dadurch wird es möglich, neue Lösungsansätze für mehrere grundlegenden Probleme der Computergrafik zu entwickeln. So können mit dieser Technik Löcher in digitalisierten 3D Modellen semantisch sinnvoll aufgefüllt, oder detailgetreue virtuelle Kopien von Darstellern und ihrer dynamischen Kleidung zu erzeugt werden