A Variational Model for Joint Motion Estimation and Image Reconstruction

The aim of this paper is to derive and analyze a variational model for the joint estimation of motion and reconstruction of image sequences, which is based on a time-continuous Eulerian motion model. The model can be set up in terms of the continuity equation or the brightness constancy equation. The analysis in this paper focuses on the latter for robust motion estimation on sequences of twodimensional images. We rigorously prove the existence of a minimizer in a suitable function space setting. Moreover, we discuss the numerical solution of the model based on primal-dual algorithms and investigate several examples. Finally, the benefits of our model compared to existing techniques, such as sequential image reconstruction and motion estimation, are shown.The work of the first author was also supported by the German Science Foundation DFG via EXC 1003 Cells in Motion Cluster of Excellence, M¨unster, German

Variational methods for joint motion estimation and image reconstruction

In dieser Dissertation werden verschiedene Techniken zur Bewegungsschätzung aus Bildsequenzen vorgestellt und mit Methoden zur Bildrekonstruktion verbunden. Die Arbeit gliedert sich in zwei Modellierungsteile und einen Anwendungsteil. Im ersten Modellierungsteil werden Variationsmethoden für die Bewegungsschätzung hergeleitet. Wir illustrieren hier sowohl Modellierung als auch numerische Implementierung basierend auf einem primal-dualen Modell. Alle vorgestellten Modelle werden numerisch evaluiert. Darauf aufbauend werden im zweiten Teil der Arbeit Modelle zur gleichzeitigen Bewegungsschätzung und Bildrekonstruktion entwickelt. Neben einem Beweis für die Existenz eines Minimierers gehen wir ausführlich auf die numerische Implementierung ein. Der Anwendungsteil der Arbeit teilt sich in ein Kapitel über Bildsegmentierung und ein weiteres zur Anwendung der neu erarbeiteten Modelle.In this thesis we present different techniques for motion estimation from image sequences and combine them with image reconstruction. The main body of this work is divided in two modeling and one application part. The first model is a variational approach for motion estimation from image sequences. Mathematical background as well as different models for motion estimation are presented. We illustrate the numerical realization based on a primal-dual framework and evaluate our model towards different types of motion. In the second main part we connect the field of motion estimation to the task of image reconstruction. We deduce variational models for joint motion estimation and image reconstruction, prove existence of minimizers and present primal-dual schemes for the numerical implementation. The application part divides into chapters about image segmentation and application of our joint models to denoise image sequences and estimate their underlying motion simultaneously

Datenerhebung und Probandengruppen

Die Messung diagnostischer Kompetenz im Rahmen des Forschungsprojektes wurde als Feldstudie im Wintersemester 2010/11 in verschiedenen Seminaren der Philipps-Universität Marburg am Institut für Schulpädagogik semesterbegleitend durchgeführt. Der Beitrag behandelt die Zusammensetzung der Probandenstichprobe und die Differenzierung nach Experimental- und Kontrollgruppen, die entweder das algorithmische Diagnoseverfahren innerhalb der Lehrveranstaltung anhand von Fallarbeit erlernt und geübt bzw. sich nicht mit der Diagnostik unterrichtlicher Situationen beschäftigt haben. Geschildert werden auch die gestufte Datenerhebung mit Einstiegs- und Abschlussmessung und die Einbettung der Testung in die unterschiedlichen Seminarkontexte mit Hilfe einer Cover-Story

Item-Pools der administrierten Fälle

Item-Pools bilden in unserem Forschungsprojekt zur Diagnosekompetenz von Lehramtsstudierenden die zentrale Schnittstelle zwischen Fallvignette, Kompetenzstruktur- und Messmodell. In diesem Beitrag werden daher die theoretischen und empirischen Erfordernisse bei der Item-Generierung näher erläutert. Besondere Berücksichtigung finden jene Aspekte, die das offene Aufgabenformat und die Validität der Testkonstruktion verdeutlichen. Neben den zum Einstiegs- und Abschlussfall generierten Item-Pools präsentieren wir zudem die zu inhaltlichen Clustern verdichteten Item-Gruppen

A Variational Reconstruction Method for Undersampled Dynamic X-ray Tomography based on Physical Motion Models

In this paper we study the reconstruction of moving object densities from undersampled dynamic x-ray tomography in two dimensions. A particular motivation of this study is to use realistic measurement protocols for practical applications, i.e. we do not assume to have a full Radon transform in each time step, but only projections in few angular directions. This restriction enforces a space-time reconstruction, which we perform by incorporating physical motion models and regularization of motion vectors in a variational framework. The methodology of optical flow, which is one of the most common methods to estimate motion between two images, is utilized to formulate a joint variational model for reconstruction and motion estimation. We provide a basic mathematical analysis of the forward model and the variational model for the image reconstruction. Moreover, we discuss the efficient numerical minimization based on alternating minimizations between images and motion vectors. A variety of results are presented for simulated and real measurement data with different sampling strategy. A key observation is that random sampling combined with our model allows reconstructions of similar amount of measurements and quality as a single static reconstruction.Peer reviewe

Professionalisierung und Diagnosekompetenz - Kompetenzentwicklung und -förderung im Lehramtsstudium

In der vorliegenden Schriftenreihe stellen wir das Forschungsprojekt „Entwicklung der Diagnosekompetenz in der ersten Phase der hessischen Lehrerbildung“ einschließlich der Forschungsergebnisse vor. Das Projekt wurde in den Jahren 2010 und 2011 mit Unterstützung des Hessischen Kultusministeriums am Institut für Schulpädagogik bzw. am Zentrum für Lehrerbildung der Philipps-Universität Marburg durchgeführt. Die Ergebnisse der Prä-/Posttest-Studie verdeutlichen, wie Lehramtsstudierende anhand von audio- bzw. videographierten Unterrichtsszenen (Fallvignetten) Geschehnisse in Schule und Unterricht beschreiben, verstehen und erklären und inwieweit eine gezielte Förderung auch zu einer Kompetenzsteigerung führen kann. Die jeweiligen Outcomes wurden mithilfe eines pädagogisch soziologischen Diagnosekompetenzmodells erfasst. Die Schriftenreihe enthält zudem Beiträge aus fremd-/sprachlichen Kontexten, die einzelne Aspekte des Forschungsprojektes weiter ausdifferenzieren, sei es hinsichtlich Problemen bei der Genese evidenzbasierter Diagnosen, sei es hinsichtlich von Fragen der Kompetenzmodellierung, insbesondere mit Bezug auf deren sozial- und bildungstheoretische Fundierung

Towards Composable GPU Programming: Programming GPUs with Eager Actions and Lazy Views

In this paper, we advocate a composable approach to programming systems with Graphics Processing Units (GPU): programs are developed as compositions of generic, reusable patterns. Current GPU programming approaches either rely on low-level, monolithic code without patterns (CUDA and OpenCL), which achieves high performance at the cost of cumbersome and error-prone programming, or they improve the programmability by using pattern-based abstractions (e.g., Thrust) but pay a performance penalty due to inefficient implementations of pattern composition. We develop an API for GPUs based programming on C++ with STL-style patterns and its compiler-based implementation. Our API gives the application developers the native C++ means (views and actions) to specify precisely which pattern compositions should be automatically fused during code generation into a single efficient GPU kernel, thereby ensuring a high target performance. We implement our approach by extending the range-v3 library which is currently being developed for the forthcoming C++ standards. The composable programming in our approach is done exclusively in the standard C++14, with STL algorithms used as patterns which we re-implemented in parallel for GPU. Our compiler implementation is based on the LLVM and Clang frameworks, and we use advanced multi-stage programming techniques for aggressive runtime optimizations. We experimentally evaluate our approach using a set of benchmark applications and a real-world case study from the area of image processing. Our codes achieve performance competitive with CUDA monolithic implementations, and we outperform pattern-based codes written using Nvidia’s Thrust