Roads are important infrastructure and are primary means of transportation. Control and maintenance of roads are substantial as the pavement surface deforms and deteriorates due to heavy load and influences of weather. Acquiring detailed information about the pavement condition is a prerequisite for proper planning of road pavement maintenance and rehabilitation. Many companies detect and localize the road pavement distresses manually, either by on-site inspection or by digitizing laser data and imagery captured by mobile mapping. The automation of road condition mapping using laser data and colour images is a challenge. Beyond that, the mapping of material properties of the road pavement surface with spectrometers has not yet been investigated. This study aims at automatic mapping of road surface condition including distress and material properties by integrating laser scanning, RGB imaging and spectrometry. All recorded data are geo-referenced by means of GNSS/ INS. Methods are developed for pavement distress detection that cope with a variety of different weather and asphalt conditions. Further objective is to analyse and map the material properties of the pavement surface using spectrometry data. No standard test data sets are available for benchmarking developments on road condition mapping. Therefore, all data have been recorded with a mobile mapping van which is set up for the purpose of this research. The concept for detecting and localizing the four main pavement distresses, i.e. ruts, potholes, cracks and patches is the following: ruts and potholes are detected using laser scanning data, cracks and patches using RGB images. For each of these pavement distresses, two or more methods are developed, implemented, compared to each other and evaluated to identify the most successful method. With respect to the material characteristics, spectrometer data of road sections are classified to indicate pavement quality. As a spectrometer registers almost a reflectivity curve in VIS, NIR and SWIR wavelength, indication of aging can be derived. After detection and localization of the pavement distresses and pavement quality classes, the road condition map is generated by overlaying all distresses and quality classes. As a preparatory step for rut and pothole detection, the road surface is extracted from mobile laser scanning data based on a height jump criterion. For the investigation on rut detection, all scanlines are processed. With an approach based on iterative 1D polynomial fitting, ruts are successfully detected. For streets with the width of 6 m to 10 m, a 6th order polynomial is found to be most suitable. By 1D cross-correlation, the centre of the rut is localized. An alternative method using local curvature shows a high sensitivity to the shape and width of a rut and is less successful. For pothole detection, the approach based on polynomial fitting generalized to two dimensions. As an alternative, a procedure using geodesic morphological reconstruction is investigated. Bivariate polynomial fitting encounters problems with overshoot at the boundary of the regions. The detection is very successful using geodesic morphology. For the detection of pavement cracks, three methods using rotation invariant kernels are investigated. Line Filter, High-pass Filter and Modified Local Binary Pattern kernels are implemented. A conceptual aspect of the procedure is to achieve a high degree of completeness. The most successful variant is the Line Filter for which the highest degree of completeness of 81.2 % is achieved. Two texture measures, the gradient magnitude and the local standard deviation are employed to detect pavement patches. As patches may differ with respect to homogeneity and may not always have a dark border with the intact pavement surface, the method using the local standard deviation is more suitable for detecting the patches. Linear discriminant analysis is utilized for asphalt pavement quality analysis and classification. Road pavement sections of ca. 4 m length are classified into two classes, namely: “Good” and “Bad” with the overall accuracy of 77.6 %. The experimental investigations show that the developed methods for automatic distress detection are very successful. By 1D polynomial fitting on laser scanlines, ruts are detected. In addition to ruts also pavement depressions like shoving can be revealed. The extraction of potholes is less demanding. As potholes appear relatively rare in the road networks of a city, the road segments which are affected by potholes are selected interactively. While crack detection by Line Filter works very well, the patch detection is more challenging as patches sometimes look very similar to the intact surface. The spectral classification of pavement sections contributes to road condition mapping as it gives hints on aging of the road pavement. / Straßen bilden die primären Transportwege für Personen und Güter und sind damit ein wichtiger Bestandteil der Infrastruktur. Der Aufwand für Instandhaltung und Wartung der Straßen ist erheblich, da sich die Fahrbahnoberfläche verformt und durch starke Belastung und Wettereinflüsse verschlechtert. Die Erfassung detaillierter Informationen über den Fahrbahnzustand ist Voraussetzung für eine sachgemäße Planung der Fahrbahnsanierung und -rehabilitation. Viele Unternehmen detektieren und lokalisieren die Fahrbahnschäden manuell entweder durch Vor-Ort-Inspektion oder durch Digitalisierung von Laserdaten und Bildern aus mobiler Datenerfassung. Eine Automatisierung der Straßenkartierung mit Laserdaten und Farbbildern steht noch in den Anfängen. Zudem werden bisher noch nicht die Alterungszustände der Asphaltdecke mit Hilfe der Spektrometrie bewertet. Diese Studie zielt auf den automatischen Prozess der Straßenzustandskartierung einschließlich der Straßenschäden und der Materialeigenschaften durch Integration von Laserscanning, RGB-Bilderfassung und Spektrometrie ab. Alle aufgezeichneten Daten werden mit GNSS / INS georeferenziert. Es werden Methoden für die Erkennung von Straßenschäden entwickelt, die sich an unterschiedliche Datenquellen bei unterschiedlichem Wetter- und Asphaltzustand anpassen können. Ein weiteres Ziel ist es, die Materialeigenschaften der Fahrbahnoberfläche mittels Spektrometrie-Daten zu analysieren und abzubilden. Derzeit gibt es keine standardisierten Testdatensätze für die Evaluierung von Verfahren zur Straßenzustandsbeschreibung. Deswegen wurden alle Daten, die in dieser Studie Verwendung finden, mit einem eigens für diesen Forschungszweck konfigurierten Messfahrzeug aufgezeichnet. Das Konzept für die Detektion und Lokalisierung der wichtigsten vier Arten von Straßenschäden, nämlich Spurrillen, Schlaglöcher, Risse und Flickstellen ist das folgende: Spurrillen und Schlaglöcher werden aus Laserdaten extrahiert, Risse und Flickstellen aus RGB- Bildern. Für jede dieser Straßenschäden werden mindestens zwei Methoden entwickelt, implementiert, miteinander verglichen und evaluiert um festzustellen, welche Methode die erfolgreichste ist. Im Hinblick auf die Materialeigenschaften werden Spektrometriedaten der Straßenabschnitte klassifiziert, um die Qualität des Straßenbelages zu bewerten. Da ein Spektrometer nahezu eine kontinuierliche Reflektivitätskurve im VIS-, NIR- und SWIR-Wellenlängenbereich aufzeichnet, können Merkmale der Asphaltalterung abgeleitet werden. Nach der Detektion und Lokalisierung der Straßenschäden und der Qualitätsklasse des Straßenbelages wird der übergreifende Straßenzustand mit Hilfe von Durchschlagsregeln als Kombination aller Zustandswerte und Qualitätsklassen ermittelt. In einem vorbereitenden Schritt für die Spurrillen- und Schlaglocherkennung wird die Straßenoberfläche aus mobilen Laserscanning-Daten basierend auf einem Höhensprung-Kriterium extrahiert. Für die Untersuchung zur Spurrillen-Erkennung werden alle Scanlinien verarbeitet. Mit einem Ansatz, der auf iterativer 1D-Polynomanpassung basiert, werden Spurrillen erfolgreich erkannt. Für eine Straßenbreite von 8-10m erweist sich ein Polynom sechsten Grades als am besten geeignet. Durch 1D-Kreuzkorrelation wird die Mitte der Spurrille erkannt. Eine alternative Methode, die die lokale Krümmung des Querprofils benutzt, erweist sich als empfindlich gegenüber Form und Breite einer Spurrille und ist weniger erfolgreich. Zur Schlaglocherkennung wird der Ansatz, der auf Polynomanpassung basiert, auf zwei Dimensionen verallgemeinert. Als Alternative wird eine Methode untersucht, die auf der Geodätischen Morphologischen Rekonstruktion beruht. Bivariate Polynomanpassung führt zu Überschwingen an den Rändern der Regionen. Die Detektion mit Hilfe der Geodätischen Morphologischen Rekonstruktion ist dagegen sehr erfolgreich. Zur Risserkennung werden drei Methoden untersucht, die rotationsinvariante Kerne verwenden. Linienfilter, Hochpassfilter und Lokale Binäre Muster werden implementiert. Ein Ziel des Konzeptes zur Risserkennung ist es, eine hohe Vollständigkeit zu erreichen. Die erfolgreichste Variante ist das Linienfilter, für das mit 81,2 % der höchste Grad an Vollständigkeit erzielt werden konnte. Zwei Texturmaße, nämlich der Betrag des Grauwert-Gradienten und die lokale Standardabweichung werden verwendet, um Flickstellen zu entdecken. Da Flickstellen hinsichtlich der Homogenität variieren können und nicht immer eine dunkle Grenze mit dem intakten Straßenbelag aufweisen, ist diejenige Methode, welche die lokale Standardabweichung benutzt, besser zur Erkennung von Flickstellen geeignet. Lineare Diskriminanzanalyse wird zur Analyse der Asphaltqualität und zur Klassifikation benutzt. Straßenabschnitte von ca. 4m Länge werden zwei Klassen („Gut“ und „Schlecht“) mit einer gesamten Accuracy von 77,6 % zugeordnet. Die experimentellen Untersuchungen zeigen, dass die entwickelten Methoden für die automatische Entdeckung von Straßenschäden sehr erfolgreich sind. Durch 1D Polynomanpassung an Laser-Scanlinien werden Spurrillen entdeckt. Zusätzlich zu Spurrillen werden auch Unebenheiten des Straßenbelages wie Aufschiebungen detektiert. Die Extraktion von Schlaglöchern ist weniger anspruchsvoll. Da Schlaglöcher relativ selten in den Straßennetzen von Städten auftreten, werden die Straßenabschnitte mit Schlaglöchern interaktiv ausgewählt. Während die Rissdetektion mit Linienfiltern sehr gut funktioniert, ist die Erkennung von Flickstellen eine größere Herausforderung, da Flickstellen manchmal der intakten Straßenoberfläche sehr ähnlich sehen. Die spektrale Klassifizierung der Straßenabschnitte trägt zur Straßenzustandsbewertung bei, indem sie Hinweise auf den Alterungszustand des Straßenbelages liefert.

La production agricole doit augmenter plus rapidement pour répondre à la demande alimentaire mondiale dans un avenir proche. Le phénotypage, c'est-à-dire la surveillance quantitative des variables de l'état des cultures et du fonctionnement quantitatif de la canopée, a été reconnu comme le goulot d'étranglement pour accélérer le progrès génétique et augmenter le rendement. Le phénotypage sur le terrain est obligatoire car il permet d'évaluer les génotypes dans des conditions naturelles de champ. Les progrès technologiques des capteurs, de la communication et de l'informatique favorisent le développement de systèmes de phénotypage à haut débit au cours de la dernière décennie. Toutefois, l'interprétation des mesures de phénotypage n' a fait l'objet que d'une attention limitée, ce qui a entraîné une sous-exploitation des potentiels des systèmes actuels. Cette thèse se concentre sur l'interprétation des mesures de phénotypage au champ sur les cultures de blé. Il comprend trois aspects complémentaires qui illustrent les potentiels du traitement d'image avancé, de l'inversion du modèle et de l'assimilation des données pour l'interprétation des mesures de phénotypage afin d'accéder à de nouveaux caractères ou d'améliorer la précision avec laquelle les caractères déjà accessibles ont été récupérés. Plusieurs plateformes (phénotypette, phénomobile, drones) et capteurs (caméras haute résolution RVB, LiDAR) ont été utilisés tout au long de cette étude. Les positions précises des plantes le long et à travers la rangée ont été décrites à partir d'images RVB haute résolution. Des modèles statistiques pour l'espacement des plantes le long du rang et la distance au centre du rang ont ensuite été proposés et calibrés. L'influence du profil de semis sur la fraction verte, facilement mesurable avec les techniques de phénotypage, a ensuite été évaluée. Le modèle statistique utilisé pour décrire la distribution de l'espacement des plantes le long de la rangée a été utilisé pour étudier la taille d'échantillonnage optimale et la méthode d'estimation de la densité des plantes. Enfin, une méthode a été mise au point pour estimer automatiquement la densité végétale à partir des images RVB haute résolution. Les résultats montrent une précision relativement élevée lorsque la résolution spatiale est suffisamment élevée et lorsque les observations sont effectuées avant que les plantes n'aient atteint trois stades de feuilles. Il est relativement facile d'obtenir une estimation précise du DG en utilisant des observations passives à un stade précoce. Toutefois, les performances se dégradent en cas de conditions DG élevées en raison du problème de saturation. L'utilisation du LiDAR avec sa capacité à apporter des informations sur la troisième dimension a été étudiée comme un moyen possible d'atténuer l'effet de saturation basé sur les régularités entre les couches supérieures et plus profondes de la canopée, comme décrit par le modèle ADEL_Wheat. Le LiDAR utilisé équipe la plate-forme de phénotypage phénomobile. Les résultats montrent une amélioration significative des performances lors de l'utilisation des observations LiDAR par rapport à l'estimation classique basée sur la fraction verte, assimilation de l'évolution temporelle des fractions vertes dans le modèle ADEL-Wheat. La surveillance de la dynamique de l'architecture de la canopée pour obtenir les premiers traits de vigueur de la culture est très recherchée par les sélectionneurs. Les résultats montrent que peu de paramètres du modèle ADEL-Wheat sont effectivement accessibles à partir de cette technique d'assimilation. De plus, il permet également d'estimer avec une bonne précision les propriétés émergentes de la canopée telles que le GAI et le nombre de tiges avec plus de 3 feuilles. Sur la base de ces résultats novateurs, des conclusions sont finalement tirées sur les limites de cette étude et sur les travaux futurs à entreprendre pour un phénotypage efficace sur le terrain à haut débit. / Crop production has to increase faster to meet the global food demand in the near future. Phenotyping, i.e. the monitoring crop state variables and canopy functioning quantitatively, was recognized as the bottleneck to accelerate genetic progress to increase the yield. Field phenotyping is mandatory since it allows evaluating the genotypes under natural field conditions. The technological advances of sensors, communication and computing foster the development of high-throughput phenotyping systems during the last decade. However, only limited attentions was paid in the interpretation of phenotyping measurements, leading to an under-exploitation of the potentials of current systems. This thesis focuses on advancing the interpretation of field phenotyping measurements over wheat crops. It includes three complementary aspects that illustrate the potentials of advanced image processing, model inversion and data assimilation for the interpretation of phenotyping measurements to access new traits or improve the accuracy with which already accessible traits have been retrieved. Several platforms (phenotypette, phenomobile, UAV) and sensors (RGB high resolution cameras, LiDAR) were used along this study.Characterization of the sowing pattern and density. The precise plant positions along and across the row was described from high resolution RGB images. Statistical models for the spacing of plants along the row and distance to the row center were then proposed and calibrated. The influence of the sowing pattern on the green fraction that can be easily measured with phenotyping techniques was then evaluated. The statistical model used to describe the distribution of plant spacing along the row was exploited to investigate the optimal sampling siz and method for plant density estimation. Finally, a method was developed to automatically estimate the plant density from the high resolution RGB images. Results show a relatively high accuracy when the spatial resolution is high enough and when observations are made before plants have reached 3 leaves stages.ADEL-Wheat model assisted Estimation of GAI from LiDAR measurements. It is relatively easy to achieve accurate GAI estimate using passive observations at early stages. However, the performances degrade for high GAI conditions due to the saturation problem. The use of LiDAR with its capacity to bring information on the third dimension was investigated as a possible way to alleviate the saturation effect based on the regularities between top and deeper canopy layers as described by the ADEL_Wheat model. The LiDAR used is equipping the phenomobile phenotyping platform. Focus was put on the stage of maximum GAI development when saturation effects are the largest. Results show a significant improvement of performances when using LiDAR observations as compared to classical green fraction based estimation.Assimilation of green fractions temporal evolution into ADEL-Wheat model. Monitoring the dynamics of canopy architecture to get early vigor traits of the crop is highly desired by breeders. The feasibility and interest of a phenotyping data assimilation approach was evaluated based on in silico experiments using the ADEL_Wheat model simulations. The green fraction observed from several view directions and dates is the variable that is assimilated. A sensitivity analysis was conducted to evaluate the effect of the number and spacing of the observation dates as well as the number of view directions used. Results show that few parameters of the ADEL-Wheat model are actually accessible from this assimilation technique. Further, it allows also estimating with a good accuracy emerging canopy properties such as the GAI and the number of stems with more than 3 leaves. Based on these innovative results, conclusions are finally drawn on the limits of this study and on the future work to undertake for efficient field high-throughput phenotyping

Orientador: Prof. Dr. João Paulo Gois / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciências da computação, 2014. / O desenvolvimento tecnológico de dispositivos de captura 3D nos últimos anos permitiram que os usuários acessassem dados 3D de forma fácil e com baixo custo. Neste trabalho estamos interessados no processamento de dados de câmeras que produzem seqüências de imagens (canais RGB) e as informações de profundidade dos objetos que compõem a cena (canal Z) simultaneamente. Atualmente o dispositivo mais popular para a produção deste tipo de informação é o Microsoft Kinect, originalmente usado para rastreamento de movimentos em aplicações de jogos. A informação de profundidade, juntamente com as imagens permite a produção de muitos efeitos visuais de re-iluminação, abstração, segmentação de fundo, bem como a modelagem da geometria da cena. No entanto, o sensor de profundidade tende a gerar dados ruidosos, onde filtros multidimensionais para estabilizar os quadros de vídeo são necessários. Nesse sentido, este trabalho desenvolve e avalia um conjunto de ferramentas para o processamento de vídeos RGB-Z, desde filtros para estabilização de vídeos até efeitos gráficos (renderings não-fotorrealísticos). Para tal, um framework que captura e processa os dados RGB-Z interativamente foi proposto. A implementação deste framework explora programação em GPU com o OpenGL Shading Language (GLSL). / The technological development of 3D capture devices in recent years has enabled users to easily access 3D data easily an in a low cost. In this work we are interested in processing data from cameras that produce sequences of images (RGB-channels) and the depth information of objects that compose the scene (Z-channel) simultaneously. Currently the most popular device for producing this type of information is the Microsoft Kinect, originally used for tracking movements in game applications. The depth information coupled with the images allow the production of many visual eects of relighting, abstraction, background segmentation as well as geometry modeling from the scene. However, the depth sensor tends to generate noisy data, where multidimensional filters to stabilize the frames of the video are required. In that sense this work developed and evaluated a set of tools for video processing in RGB-Z, from filters to video stabilization to the graphical eects (based on non-photorealistic rendering). To this aim, an interactive framework that captures and processes RGB-Z data interactively was presented. The implementation of this framework explores GPU programming with OpenGL Shading Language (GLSL).

Kartografiniuose kūriniuose spalva yra viena iš pačių svarbiausių priemonių, kurios pagalba perteikiama informacija. Darbe apžvelgiama spalvų teorija ir jos raida, trumpai nagrinėjamas spalvų suvokimas kaip reiškinys, apžvelgiami spalvų maišymo ir kalibravimo procesai bei sistemos. Darbe trumpai aprašomi spalvinio matymo sutrikimai bei jų svarba kuriant kartografinius kūrinius. Ruošiant apklausą, nagrinėta keturių spalvų teorija (grafų teorija), kuria remiantis nustatytas spalvų kiekis reikalingas tyrimui atlikti. Tyrimo esmė yra atskleisti regioninius bei lyčių spalvinio matymo ypatumus analizuojant gautus duomenis iš apklaustųjų. Taip pat gauti rezultatai yra palyginami su spausdintuose žemėlapiuose naudojamų spalvų skalėmis. Visas tyrimas paremtas RGB kodo analize bei interpretavimu. Gauti darbo rezultatai atskleidžia, kad skirtumai yra pastebimi ir tai leidžia tęsti platesnius tyrimus apie spalvinio matymo ypatumus, pasitelkiant ir kitų sričių specialistus(psichologus, gydytojus, etnologus ir kt.). / Cartographic works, color is one of the most important means by which information is transmitted. The paper provides an overview of color theory and its development, briefly examined the color perception as a phenomenon, an overview of color mixing and calibration processes and systems. The paper briefly describes the color-vision disturbances and their importance for creating cartographic works. In preparing poll, examined the four-color theory (graph theory), which on the basis of the number of colors required for analysis. The study is to reveal the essence of regional and gender color-vision characteristics of the analysis of data obtained from the interviewees. Also, the results are compared to printed maps used color scales. The entire study is based on the RGB code analysis and interpretation. Get the results of the work reveals that the differences are noticeable, and it allows you to continue research on the wider vision of the color characteristics, and through other specialists (psychologists, doctors, ethnologist, etc).

Durante los últimos años ha sido creciente el uso de las unidades de procesamiento gráfico, más conocidas como GPU (Graphic Processing Unit), en aplicaciones de propósito general, dejando a un lado el objetivo para el que fueron creadas y que no era otro que el renderizado de gráficos por computador. Este crecimiento se debe en parte a la evolución que han experimentado estos dispositivos durante este tiempo y que les ha dotado de gran potencia de cálculo, consiguiendo que su uso se extienda desde ordenadores personales a grandes cluster. Este hecho unido a la proliferación de sensores RGB-D de bajo coste ha hecho que crezca el número de aplicaciones de visión que hacen uso de esta tecnología para la resolución de problemas, así como también para el desarrollo de nuevas aplicaciones. Todas estas mejoras no solamente se han realizado en la parte hardware, es decir en los dispositivos, sino también en la parte software con la aparición de nuevas herramientas de desarrollo que facilitan la programación de estos dispositivos GPU. Este nuevo paradigma se acuñó como Computación de Propósito General sobre Unidades de Proceso Gráfico (General-Purpose computation on Graphics Processing Units, GPGPU). Los dispositivos GPU se clasifican en diferentes familias, en función de las distintas características hardware que poseen. Cada nueva familia que aparece incorpora nuevas mejoras tecnológicas que le permite conseguir mejor rendimiento que las anteriores. No obstante, para sacar un rendimiento óptimo a un dispositivo GPU es necesario configurarlo correctamente antes de usarlo. Esta configuración viene determinada por los valores asignados a una serie de parámetros del dispositivo. Por tanto, muchas de las implementaciones que hoy en día hacen uso de los dispositivos GPU para el registro denso de nubes de puntos 3D, podrían ver mejorado su rendimiento con una configuración óptima de dichos parámetros, en función del dispositivo utilizado. Es por ello que, ante la falta de un estudio detallado del grado de afectación de los parámetros GPU sobre el rendimiento final de una implementación, se consideró muy conveniente la realización de este estudio. Este estudio no sólo se realizó con distintas configuraciones de parámetros GPU, sino también con diferentes arquitecturas de dispositivos GPU. El objetivo de este estudio es proporcionar una herramienta de decisión que ayude a los desarrolladores a la hora implementar aplicaciones para dispositivos GPU. Uno de los campos de investigación en los que más prolifera el uso de estas tecnologías es el campo de la robótica ya que tradicionalmente en robótica, sobre todo en la robótica móvil, se utilizaban combinaciones de sensores de distinta naturaleza con un alto coste económico, como el láser, el sónar o el sensor de contacto, para obtener datos del entorno. Más tarde, estos datos eran utilizados en aplicaciones de visión por computador con un coste computacional muy alto. Todo este coste, tanto el económico de los sensores utilizados como el coste computacional, se ha visto reducido notablemente gracias a estas nuevas tecnologías. Dentro de las aplicaciones de visión por computador más utilizadas está el registro de nubes de puntos. Este proceso es, en general, la transformación de diferentes nubes de puntos a un sistema de coordenadas conocido. Los datos pueden proceder de fotografías, de diferentes sensores, etc. Se utiliza en diferentes campos como son la visión artificial, la imagen médica, el reconocimiento de objetos y el análisis de imágenes y datos de satélites. El registro se utiliza para poder comparar o integrar los datos obtenidos en diferentes mediciones. En este trabajo se realiza un repaso del estado del arte de los métodos de registro 3D. Al mismo tiempo, se presenta un profundo estudio sobre el método de registro 3D más utilizado, Iterative Closest Point (ICP), y una de sus variantes más conocidas, Expectation-Maximization ICP (EMICP). Este estudio contempla tanto su implementación secuencial como su implementación paralela en dispositivos GPU, centrándose en cómo afectan a su rendimiento las distintas configuraciones de parámetros GPU. Como consecuencia de este estudio, también se presenta una propuesta para mejorar el aprovechamiento de la memoria de los dispositivos GPU, permitiendo el trabajo con nubes de puntos más grandes, reduciendo el problema de la limitación de memoria impuesta por el dispositivo. El funcionamiento de los métodos de registro 3D utilizados en este trabajo depende en gran medida de la inicialización del problema. En este caso, esa inicialización del problema consiste en la correcta elección de la matriz de transformación con la que se iniciará el algoritmo. Debido a que este aspecto es muy importante en este tipo de algoritmos, ya que de él depende llegar antes o no a la solución o, incluso, no llegar nunca a la solución, en este trabajo se presenta un estudio sobre el espacio de transformaciones con el objetivo de caracterizarlo y facilitar la elección de la transformación inicial a utilizar en estos algoritmos.

This thesis aims to present a color segmentation approach for traffic sign recognition based on LVQ neural networks. The RGB images were converted into HSV color space, and segmented using LVQ depending on the hue and saturation values of each pixel in the HSV color space. LVQ neural network was used to segment red, blue and yellow colors on the road and traffic signs to detect and recognize them. LVQ was effectively applied to 536 sampled images taken from different countries in different conditions with 89% accuracy and the execution time of each image among 31 images was calculated in between 0.726sec to 0.844sec. The method was tested in different environmental conditions and LVQ showed its capacity to reasonably segment color despite remarkable illumination differences. The results showed high robustness.

OLEDs for display and lighting applications were studied. Both RGB and color filter technologies were discussed in the display section; meanwhile, RGB white light and tendem white light were discussed in the lighting section. A high performance RGB white display using 1,3,5-tri(1-pyrenyl) benzene (TPB3), C545T (166000 cd/m2) and DCJTB (70600 cd/m2) has been prepared with a 53.3% color gamut. For the color display using PLED technology, a glycerol modified PEDOT (G-PEDOT) is used as buffer layer material. Luminance of the white PLED display increases significantly from 11580 cd/m2 to 16040 cd/m2. A 54.5% color gamut color display is prepared using the white PLED device with a color filter. RGB white device with maximum luminance of 55800 cd/m2, maximum luminance efficiency of 4.55 cd/A, maximum power efficiency of 3.85 lm/W, and CIE coordinate of (0.33, 0.32) is prepared with a device structure of ITO(1300A)/NPB(500A)/TPB3(200A)/DPVBi¡G2% DSB(150A)/Alq3¡G2% DCJTB (150A)/ Alq3(350A)/LiF(8A)/Al(2000A). A high performance single emission layer white OLED device is also prepared. This single-layer device achieves a maximum luminance of 95200 cd/m2, maximum luminance efficiency of 5.9 cd/A, maximum power efficiency of 4.06 lm/W, and CIE coordinate of (0.34, 0.39) with a device structure of ITO(1300A)/NPB(650A)/TPB3:6% DSB:0.6% DCJTB(400A)/Alq3(300A)/LiF(8A)/Al(2000A). Optimization of a tandem OLED device is conducted using a Alq3¡GLi/ HAT-CN interlayer. It is found that turn-on voltage is reduced effectively using the Alq3¡GLi/ HAT-CN interlayer at 20 mA/cm2. Power efficiency is increased to 2.24 lm/W, and maximum luminance of 71790 cd/m2 is achieved with a CIE coordinate of (0.30, 0.39).

The aim of this master’s thesis was the design RGB LED display with Ethernet interface. I created a display module, controlled by a microcontroller ATmega 2560-16AU. These modules can be connected via a serial RS485 standard. Ethernet connection is made via plug-in interface that uses the programmable module Rabbit RCM 3200. I documented a proposal. I tested designed device.

This thesis deals with an electronic circuit and a PCB of a modular RGB LED display with the Ehernet interface. Firstly, author describes a RGB colour model, features of RGB LED displays, ways of control them. The next chapter contains a short description of the Ethernet interface, UDP and TCP protocols and a lwIP TCP/IP stack. The last theoretical chapter is an introduction to ARM Cortex-M3 and Cortex-M4 based microcontrollers. The next chaper is deals with a hardware design of the modular RGB LED display. The device is designed to be modular. Individual devices can be combosed together and create a larger display. Data from the Ethernet interface will be displayed on the RGB LED matrix, resolution of the matrix is 32 × 32 (1024 diodes). A refresh frequency is 100 Hz, a color depth is High color (16 bits) and a scanning 1/16 (two rows is driven at the same time). The next chapter describes the firmware for the RGB LED display, all its logical parts including a web page. Author also created the PC application, which sends pictures using UDP protocol to individual modules.

In der vorliegenden Arbeit werden Koordinationskomplexe als neues Material in der Photonik diskutiert. Diese zeigen als zentralen Prozess eine lichtinduzierte Isomerisierung von einem elektronischen Grundzustand in mindestens ein metastabiles Isomer. Die Isomerisierung wird neben einer ausgeprägten Photochromie auch von photorefraktiven Eigenschaften begleitet. Die Verwendung der vielversprechenden Koordinationskomplexe in der Photonik scheiterte bisher an deren Einbettung in Festkörpermatrizen. Aus diesem Grund ist in dieser Arbeit ein Vertreter der Klasse der Ruthenium-Sulfoxide, der [Ru(bpy)2OSO]PF6-Komplex, in eine Polymermatrix Polydimethylsiloxan eingebettet worden. Es zeigt sich, dass der Komplex erstmalig erfolgreich in einen Festkörper eingebettet werden kann, insbesondere bei gleichzeitiger Erhaltung der photofunktionalen Eigenschaften. Dabei bleibt der lichtinduzierte Isomerisierungs-Prozess durch die geänderte dielektrische Umgebung nahezu unbeeinflusst, wohingegen die thermische Stabilität der metastabilen Isomere gezielt durch die viskosere Umgebung geändert werden kann. Die experimentell erhaltenen Relaxationszeiten der zwei metastabilen Isomere lassen sich bestimmen und sind verglichen mit der Lösung um den Faktor 100 erhöht. Die Untersuchungen der makroskopischen und mikroskopischen Eigenschaften des Komplexes in dieser Arbeit zeigen, dass Bildstrukturen in die Probe beleuchtet werden können. Ein deutlicher Kontrast und eine ausgeprägte Flankensteilheit für die RGB-Farben zwischen Stellen, in denen die Moleküle im Grundzustand und in den metastabilen Zuständen vorliegen, bleibt dabei erhalten. Insbesondere kann ein räumliches Auflösungsvermögen in der Größenordnung von 16 µm unter dem Mikroskop bestimmt werden. Diese Eigenschaften zeigen ein großes Potential für die Verwendung in RGB-Displays und optischer Datenspeichern. Ein zweiter Schwerpunkt dieser Arbeit behandelt den Aufbau eines Spektrometers zur Detektion von Femtosekunden-Pulsen im mittleren infraroten Spektralbereich und der spektralen Auflösung von Vibrationsbanden. Dies ermöglicht, die bei der Isomerisierung ablaufenden Prozesse verstehen und auflösen zu können. Zu diesem Zweck sind Kalibrierungen der verwendeten Komponenten des Aufbaus durchgeführt worden. Anhand des Kalibrierungsmaterials Lithiumniobat konnte eine ausgeprägte OH^--Streckschwingung mit dem entwickelten Aufbau nachgewiesen werden. Insbesondere werden Methoden zum experimentellen Aufbau des Spektrometers und zur Auswertung mit anschließender Fehlerbetrachtung behandelt und ausgearbeitet. Für die Detektion der NO-Streckschwingung im Koordinationskomplex Natriumnitrosylprussiat werden Optimierungen des Aufbaues und der Methodik vorgenommen, um kleinste Transmissionsänderungen detektieren zu können. Experimentell konnte in dieser Arbeit gezeigt werden, dass Absolutmessungen in der Probe mit dem verwendeten Aufbau möglich sind und mit Messungen eines FTIR-Spektrometers vergleichbare Ergebnisse liefern. Im Anschluss sind Messungen der Probe unter Lichtbestrahlung durchgeführt worden, um Änderungen der Extinktion zu detektieren. Hier treten experimentelle Grenzen der Messmethodik zu Tage, die im Rahmen von Optimierungsvorschlägen diskutiert werden. Abschließend werden beide verwendete Substanzklassen im Hinblick auf mögliche Anwendungen solcher Koordinationskomplexe in der Photonik diskutiert. Es lassen sich Schlüsseleigenschaften holographischer Materialien auf die Koordinationskomplexe übertragen, um sie mit herkömmlichen photorefraktiven Materialien vergleichen zu können. Durch die erfolgreiche Einbettung eines Koordinationskomplexes steht jetzt ein vielversprechendes optisches Material zur Verfügung, welches in der Photonik eingesetzt werden kann.