<p>Image rendering is the process of creating realistic computer images from  geometric models and physical laws of light and reflection. This master thesis deals mainly with the numerical intricacies of implementing an image renderer using spherical harmonics. It investigates how to calculate the reflection of light in a surface using the Phong model, and employs ray tracing to create a realistic image of a geometric model. Further, it investigates different ways of calculating the spherical harmonic representation of a function defined on the sphere. The thesis also deals with the implementation of self-shadowing, and the effects of adding this component to the rendering equation.</p>

Image rendering is the process of creating realistic computer images from  geometric models and physical laws of light and reflection. This master thesis deals mainly with the numerical intricacies of implementing an image renderer using spherical harmonics. It investigates how to calculate the reflection of light in a surface using the Phong model, and employs ray tracing to create a realistic image of a geometric model. Further, it investigates different ways of calculating the spherical harmonic representation of a function defined on the sphere. The thesis also deals with the implementation of self-shadowing, and the effects of adding this component to the rendering equation.

A machine learning method for synthesising human images is explored to create new images without relying on 3D modelling. Machine learning allows the creation of new images through prediction from existing data based on the use of training images. In the present study, image synthesis is performed at two levels: contour and pixel. A class of learning-based methods is formulated to create object contours from the training image for the synthetic image that allow pixel synthesis within the contours in the second level. The methods rely on applying robust object descriptions, dynamic learning models after appropriate motion segmentation, and machine learning-based frameworks. Image-based human image synthesis using machine learning is a research focus that has recently gained considerable attention in the field of computer graphics. It makes use of techniques from image/motion analysis in computer vision. The problem lies in the estimation of methods for image-based object configuration (i.e. segmentation, contour outline). Using the results of these analysis methods as bases, the research adopts the machine learning approach, in which human images are synthesised by executing the synthesis of contour and pixels through the learning from training image. Firstly, thesis shows how an accurate silhouette is distilled using developed background subtraction for accuracy and efficiency. The traditional vector machine approach is used to avoid ambiguities within the regression process. Images can be represented as a class of accurate and efficient vectors for single images as well as sequences. Secondly, the framework is explored using a unique view of machine learning methods, i.e., support vector regression (SVR), to obtain the convergence result of vectors for contour allocation. The changing relationship between the synthetic image and the training image is expressed as a vector and represented in functions. Finally, a pixel synthesis is performed based on belief propagation. This thesis proposes a novel image-based rendering method for colour image synthesis using SVR and belief propagation for generalisation to enable the prediction of contour and colour information from input colour images. The methods rely on using appropriately defined and robust input colour images, optimising the input contour images within a sparse SVR framework. Firstly, the thesis shows how contour can effectively and efficiently be predicted from small numbers of input contour images. In addition, the thesis exploits the sparse properties of SVR efficiency, and makes use of SVR to estimate regression function. The image-based rendering method employed in this study enables contour synthesis for the prediction of small numbers of input source images. This procedure avoids the use of complex models and geometry information. Secondly, the method used for human body contour colouring is extended to define eight differently connected pixels, and construct a link distance field via the belief propagation method. The link distance, which acts as the message in propagation, is transformed by improving the low-envelope method in fast distance transform. Finally, the methodology is tested by considering human facial and human body clothing information. The accuracy of the test results for the human body model confirms the efficiency of the proposed method.

Zielstellung: Bei der Frage, ob die Durchführung von Korrekturosteotomien zur Ent-lastung betroffener Areale bei Hunden mit ED sinnvoll ist, erscheint es uns von zentraler Bedeutung, auch eine geringgradig ausgeprägte RUI präzise zu bestim-men. In der vorliegenden Arbeit wurden deshalb folgende Ziele verfolgt: (1) Evaluie-rung der Sensitivität und Spezifität der Bestimmung von radioulnaren Gelenks-formationen anhand von dreidimensionalen CT-Modellen und der Arthroskopie. (2) Erweiterung des Untersuchungsgutes, da im Gegensatz zu vorangegangenen Stu-dien sowohl Inkongruenzen mit verkürztem Radius (positive RUI) als auch mit ver-kürzter Ulna (negative RUI) einbezogen wurden. Material und Methode: In das Untersuchungsgut gingen Vordergliedmaßen gesun-der Hunde mittelgroßer und großer Rassen ein. Mit Hilfe eines etablierten Modells wurde experimentell der Radius stufenweise um 1 und 2 mm verkürzt, bzw. verlän-gert. In der ersten Studie wurden 64 radioulnare Gelenksformationen anhand von dreidimensional rekonstruierter CT-Modelle untersucht. In der zweiten Studie wurden 72 radioulnare Gelenksformationen arthroskopisch beurteilt. Die Art der Stufe und ih-re Reihenfolge waren jeweils randomisiert und geblindet. Die Gelenksformationen wurden als -2, -1, 0, 1 und 2 mm Stufe klassifiziert. Ergebnisse: Für die Bestimmung der radioulnaren Gelenksformation anhand von dreidimensional rekonstruierter CT-Modelle konnte ein Interklassen-Korrelations-koeffizient von 0,87 und ein Intraklassen-Korrelationskoeffizient von 0,96 ermittelt werden. Die mediane Sensitivität im Hinblick auf das Erkennen eines inkongruenten Gelenkes lag bei 0,86 (0,82 - 0,98). Die mediane Spezifität bei 0,77 (0,62 - 0,92). Bei der Arthroskopie konnte ein kongruentes Gelenk mit einer Sensitivität von 0,98 (95% KI: 0,90 - 0,99) bestimmt werden. Die Spezifität ein kongruentes Gelenke richtig zu diagnostizieren, lag bei 0,89 (95% KI: 0,65 – 0,98). Schlussfolgerungen: Die Abweichungen zwischen den drei Untersuchern in der ersten Studie legen nahe, dass die Genauigkeit der Bestimmung von radioulnaren Inkongruenzen durch entsprechendes Training deutlich verbessert werden können. Die besten Ergebnisse konnte der Untersucher erzielen, der sich am längsten mit der beschriebenen Technik befasst hatte. Wir postulieren daher, dass die Genauigkeit der semiquantitativen Beurteilung der RUI anhand dreidimensional rekonstruierter CT-Modelle bei regelmäßiger Schulung zunimmt. Dieses Diagnostikum ist in-vitro präzise, wiederholbar und ermöglicht eine nicht invasive Beurteilung der subchondra-len Gelenkflächen. Die Arthroskopie erlaubt eine direkte Visualisierung und Palpation der intraartiku-lären Strukturen und eine präzise Bestimmung sowohl einer positiven als auch negativen RUI. Festzuhalten bleibt, dass es eine minimal invasive Technik ist und sich somit als Standard- beziehungsweise Vorsorgeuntersuchung zur Diagnostik der ED beim Hund kaum eignet. Im Vergleich zu Röntgen- und CT-Untersuchungen kön-nen mittels Arthroskopie jedoch die besten Ergebnisse zur Bestimmung der radio-ulnaren Gelenksformation in-vitro erzielt werden.

Les ombres sont un élément important pour la compréhension d'une scène. Grâce à elles, il est possible de résoudre des situations autrement ambigües, notamment concernant les mouvements, ou encore les positions relatives des objets de la scène. Il y a principalement deux types d'ombres: des ombres dures, aux limites très nettes, qui résultent souvent de lumières ponctuelles ou directionnelles; et des ombres douces, plus floues, qui contribuent à l'atmosphère et à la qualité visuelle de la scène. Les ombres douces résultent de grandes sources de lumière, comme des cartes environnementales, et sont difficiles à échantillonner efficacement en temps réel. Lorsque l'interactivité est prioritaire sur la qualité, des méthodes d'approximation peuvent être utilisées pour améliorer le rendu d'une scène à moindre coût en temps de calcul. Nous calculons interactivement les ombres douces résultant de sources de lumière environnementales, pour des scènes composées d'objets en mouvement et d'un champ de hauteurs dynamique. Notre méthode enrichit la méthode d'exponentiation des harmoniques sphériques, jusque là limitée aux bloqueurs sphériques, pour pouvoir traiter des champs de hauteurs. Nous ajoutons également une représentation pour les BRDFs diffuses et glossy. Nous pouvons ainsi combiner les visibilités et BRDFs dans un même espace, afin de calculer efficacement les ombres douces et les réflexions de scènes complexes. Un algorithme hybride, qui associe les visibilités en espace écran et en espace objet, permet de découpler la complexité des ombres de la complexité de la scène. / Shadows provide important visual cues to a viewer about the relative positions of objects in a scene, as well as certain properties of the lighting in an environment, such as orientation, size, and intensity. The importance of shadows in visual simulations is even more striking when any element of an environment, such as characters in a scene or the light sources themselves, are animated over time. The simulation of so-called "hard" shadows from small point or directional light sources is a very mature field in computer graphics, with many concrete and well-established solutions. On the other hand, efficiently approximating the shadowing effects from larger "area" light sources, such as ceiling lights or environment maps captured from the real world, remains an open problem. Indeed, in many applications, the availability of a high-performance solution to this problem trumps the need for an accurate solution. Our work aims to solve the problem of approximating soft shadows interactively, in scenes where the geometric elements and lighting are both allowed to be animated over time. We decompose dynamic scene elements into deformable objects, approximated with a collection of non-deformable animated spheres, and height field geometry. By leveraging a novel spherical harmonic basis-space exponentiation formulation, we are able to very quickly accumulate the shadowing effects from these many dynamic blockers, while also encoding their local reflectance behaviour in a similar reduced basis representation. Our proof-of-concept implementation uses a hybrid, multi-resolution image- and object-space visibility marching algorithm that decouples geometric complexity from radiometric complexity. We demonstrate our method on several scenes with dynamic blockers and complex illumination.

Zielstellung: Bei der Frage, ob die Durchführung von Korrekturosteotomien zur Ent-lastung betroffener Areale bei Hunden mit ED sinnvoll ist, erscheint es uns von zentraler Bedeutung, auch eine geringgradig ausgeprägte RUI präzise zu bestim-men. In der vorliegenden Arbeit wurden deshalb folgende Ziele verfolgt: (1) Evaluie-rung der Sensitivität und Spezifität der Bestimmung von radioulnaren Gelenks-formationen anhand von dreidimensionalen CT-Modellen und der Arthroskopie. (2) Erweiterung des Untersuchungsgutes, da im Gegensatz zu vorangegangenen Stu-dien sowohl Inkongruenzen mit verkürztem Radius (positive RUI) als auch mit ver-kürzter Ulna (negative RUI) einbezogen wurden. Material und Methode: In das Untersuchungsgut gingen Vordergliedmaßen gesun-der Hunde mittelgroßer und großer Rassen ein. Mit Hilfe eines etablierten Modells wurde experimentell der Radius stufenweise um 1 und 2 mm verkürzt, bzw. verlän-gert. In der ersten Studie wurden 64 radioulnare Gelenksformationen anhand von dreidimensional rekonstruierter CT-Modelle untersucht. In der zweiten Studie wurden 72 radioulnare Gelenksformationen arthroskopisch beurteilt. Die Art der Stufe und ih-re Reihenfolge waren jeweils randomisiert und geblindet. Die Gelenksformationen wurden als -2, -1, 0, 1 und 2 mm Stufe klassifiziert. Ergebnisse: Für die Bestimmung der radioulnaren Gelenksformation anhand von dreidimensional rekonstruierter CT-Modelle konnte ein Interklassen-Korrelations-koeffizient von 0,87 und ein Intraklassen-Korrelationskoeffizient von 0,96 ermittelt werden. Die mediane Sensitivität im Hinblick auf das Erkennen eines inkongruenten Gelenkes lag bei 0,86 (0,82 - 0,98). Die mediane Spezifität bei 0,77 (0,62 - 0,92). Bei der Arthroskopie konnte ein kongruentes Gelenk mit einer Sensitivität von 0,98 (95% KI: 0,90 - 0,99) bestimmt werden. Die Spezifität ein kongruentes Gelenke richtig zu diagnostizieren, lag bei 0,89 (95% KI: 0,65 – 0,98). Schlussfolgerungen: Die Abweichungen zwischen den drei Untersuchern in der ersten Studie legen nahe, dass die Genauigkeit der Bestimmung von radioulnaren Inkongruenzen durch entsprechendes Training deutlich verbessert werden können. Die besten Ergebnisse konnte der Untersucher erzielen, der sich am längsten mit der beschriebenen Technik befasst hatte. Wir postulieren daher, dass die Genauigkeit der semiquantitativen Beurteilung der RUI anhand dreidimensional rekonstruierter CT-Modelle bei regelmäßiger Schulung zunimmt. Dieses Diagnostikum ist in-vitro präzise, wiederholbar und ermöglicht eine nicht invasive Beurteilung der subchondra-len Gelenkflächen. Die Arthroskopie erlaubt eine direkte Visualisierung und Palpation der intraartiku-lären Strukturen und eine präzise Bestimmung sowohl einer positiven als auch negativen RUI. Festzuhalten bleibt, dass es eine minimal invasive Technik ist und sich somit als Standard- beziehungsweise Vorsorgeuntersuchung zur Diagnostik der ED beim Hund kaum eignet. Im Vergleich zu Röntgen- und CT-Untersuchungen kön-nen mittels Arthroskopie jedoch die besten Ergebnisse zur Bestimmung der radio-ulnaren Gelenksformation in-vitro erzielt werden.